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황형태,방미진 한국자료분석학회 2009 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.11 No.4
Exit poll is generally used to forecast the election results. In this work, we consider a Bayesian approach to the model for exit poll data. First of all, a simple model for exit poll data is supposed to derive the Bayes estimator of concerned parameter, and the performance of Bayes estimator is compared to the one of the maximum likelihood estimator by means of mean squared errors. Finally, the simple model is extended to the more generalized model. Under the proposed model, The value of the Bayes estimator is found out to represent the posterior probability of winning of concerned candidate. As a results of this work, we find that the Bayes estimator has better performance than the maximum likelihood estimator, especially in the cases of intense competitions. 각종 선거에서 투표당일에 각 방송사에서 실시하고 있는 출구조사는 시청자들의 궁금증을 이른 시간에 해소해줄 수 있는 통계조사방법이지만 그 동안의 출구조사결과는 실망스러운 경우가 적지 않았다. 이런 이유로 최근에 주로 출구조사의 계획 및 진행상의 문제에 대하여 초점을 두고 출구조사 오류의 원인분석 및 개선방향에 대한 다양한 연구가 수행되어 왔는데, 이 연구에서는 자료의 분석방법에 초점을 두고 조사자료의 분석을 기존의 빈도론적 관점이 아닌 베이지안 관점에서 수행하는 베이지안 분석방법을 제안하였다. 먼저 기존 방법과 비교분석이 용이한 단순모형을 설정하여 베이즈추정량을 유도하고, 그 결과를 평균제곱오차의 척도로 기존의 방법과 비교하여 보았으며, 이를 일반화된 모형으로 확장하였다. 단순모형에서 베이즈추정량과 최우추정량의 성능을 비교검토해 본 결과, 이 논문에서 제안한 베이즈추정량이 전반적으로 기존의 최우추정량보다 우수한 평균제곱오차를 보였으며, 그 차이는 특히 후보자들 간의 득표율 차이가 작은 경합지역일수록 커지는 것으로 나타났다.
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제주흑돈 산육형질의 후보유전자 탐색을 위한 전장유전체 분석 및 유전체 육종가 정확도 평가
김원,정종현,이상민,나종삼,황도연,정영철,이득민 경상대학교 농업생명과학연구원 2021 농업생명과학연구 Vol.55 No.5
본 연구는 제주지역에서 사육되고 있는 제주 재래돼지기반의 제주흑돈(제주재래돼지 합성돈)에 대하여 산육형질인 등지방 두께, 일당증체량, 90 kg 도달일령에 대한 후보유전자 탐색을 위해 전장유전체 분석을 실시하였고, 유전체 육종가의 정확도 비교를 위해 베이지안 방법(BayesB, BayesC), π(0.00, 0.50, 0.90, 0.99)값과 개체 자신과 후대의 정보만 포함하고 조상의 정보에 대해 정보를 보정한 DEBVexcPA (Deregressed EBV exlude parents average)와 부모 평균을 포함한 DEBVincPA (Deregressed EBV include parents average)의 반응변수를 이용하였다. 산육형질에 대한 전장유전체 분석을 실시한 결과 등지방두께는 KIAA1549 유전자(SSC18 at 11Mb region), 일당증체량과 90 kg 도달일령에서 POLD3(SSC9 at 9Mb region), STX6(SSC9 at 134Mb region) 유전자가 공통적으로 탐색되었다. 유전체의 정확도 범위는 일당증체량 BayesB의 경우 DEBVexcPA와 DEBVincPA에서 각각 0.285~0.305와 0.497~0.510과 BayesC에서 0.287~0.296와 0.499~0.511으로 추정되었다. 90 kg 도달일령은 BayesB에서 DEBVexcPA와 DEBVincPA는 각각 0.284~0.305와 0.497~0.510, BayesC에서는 0.284~0.296와 0.498-0.511로 추정되었다. 특히, 등지방두께의 유전체 정확도가 BayesB방법론의 DEBVincPA에서 0.625로 가장 높게 추정되었다. 제주흑돈의 산육형질에 대한 유전적인 개량 속도를 가속화하기 위해 유전체 선발법을 적용하는데 있어 부모 평균을 포함한 DEBVincPA (Deregressed EBV include parents average)의 반응변수를 이용하는 것이 바람직하다고 판단된다. This study investigated the genomic prediction accuracy for backfat thickness (BF), average daily gain (ADG) and days to 90 kg (DAYS) of Jeju Black pigs. The genome-wide association study (GWAS) was performed by using Illumina porcine80Kv1. The BayesB and BayesC methods with various π(0.00, 0.50, 0.90, 0.99) and weighted response variables (DEBVincPA and DEBVexcPA) were used to estimate SNP effects. In GWAS, KIAA1549 gene (SSC18 at 11Mb region) was found at backfat thickness, and POLD3 (SSC9 at 9Mb region) and STX6 genes (SSC9 at 134Mb region) were commonly identified at the DAYS and ADG. The genomic prediction accuracy for BF using BayesB ranges from 0.479 to 0.495 for DEBVexcPA, and 0.617 to 0.625 for DEBVincPA, whereas the BayesC based ranges were 0.471 to 0.490, 0.615 to 0.623, respectively. In the ADG, using BayesB ranges from 0.285 to 0.305 for DEBVexcPA, and 0.568 to 0.613 for DEBVincPA, whereas the BayesC based ranges were 0.287 to 0.296, 0.499 to 0.511, respectively. The traits of DAYS using BayesB ranges from 0.284 to 0.305 for DEBVexcPA, and 0.497 to 0.510 for DEBVincPA, whereas the BayesC based ranges were 0.284 to 0.296, 0.498 to 0.511, respectively. In particular, the genomic prediction accuracy of BF was estimated to be 0.625 in the DEBVincPA of BayesB method, and it was found that the genetic improvement rate for BF, which is the most important issue in Jeju black pigs, can be accelerated by adding genomic information to the traditional BLUP methods.
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홍지민(Jimin Hong),강영진(Young-Jin Kang),임오강(O-Kaung Lim),노유정(Yoojeong Noh) 대한기계학회 2018 大韓機械學會論文集A Vol.42 No.5
신뢰성 기반의 설계를 위해서는 상관성을 갖는 입력변수의 특성을 고려한 다변량 통계모델링이 필요하다. 기존의 다변량 통계모델링은 하나의 모드를 갖는 특정한 코퓰라로 가정하여 수행하였지만 실제 공학문제에서는 데이터가 충분하지 않고 실제 모집단의 상관관계가 다양한 형태로 존재하면서 두 개 이상의 모드를 갖는 경우도 있기 때문에 유연하면서 신뢰할 수 있는 통계모델링 기법이 요구된다. 본 연구에서 다양한 형태의 모집단을 가정하여 기존의 주변확률분포 모델링 기법과 결합분포함수 모델링 기법을 결합한 다변량 통계모델링 기법인 Bayes-SSM, Bayes-ebd와 MKDE를 사용하였다. 그리고 다변량 정확도 척도인 RRMSE를 적용하여 통계 정확도 시뮬레이션을 수행하고, 신뢰성 해석 예제에 적용하여 데이터 개수에 따른 추정 정확도와 파손확률을 계산하고 적절한 다변량 통계모델링 기법을 제안하였다. To perform reliability analysis and reliability based design for mechanical systems with correlated input variables, multivariate statistical modeling is required. Most multivariate statistical modeling methods are performed assuming a specific type of joint distribution using copulas. In engineering problems with limited data, since the true model has various types of correlation such as multimodal distribution, more flexible and reliable multivariate statistical modeling method is needed. In this study, various types of true models are assumed and multivariate statistical modeling methods combining with marginal and joint distribution modeling methods, Bayes-SSM, Bayesebd and MKDE, were proposed. Through statistical simulations and reliability analysis examples, estimation accuracies and probabilities of failure according to the number of data are compared and an appropriate statistical modeling method is proposed.
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