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본 연구는 다변량 분위수 회귀 분석에서 설명변수 선택의 효율성을 높이기 위해 2단계 벌점화 추정법(TSMQR)을 제안합니다. TSMQR은 ASMQR을 통해 불필요한 설명변수를 제거한 후, ALQR을 사용하여 각 반응변수에 대한 회귀모형을 추정합니다. 모의실험 및 실제 자료 분석 결과, 제안된 방법이 기존 방법보다 효율적인 성능을 보임을 확인했습니다.
Quantile regression for spatial data
R을 이용한 통계적 실험설계와 분석
(SPSS를 활용한) 회귀분석과 일반선형모형
Economic applications of quantile regression
(의학 보건학 연구자를 위한) 다변수 분석
생존분석 =
Quantile regression
범주형 자료분석 개론
다중회귀분석을 넘어 : 다중회귀분석과 구조방정식모델링 소개
Statistical methods
Handbook of quantile regression
Multiphase lattice Boltzmann methods : theory and application
다중회귀분석과 구조방정식모형분석 : 다중회귀분석을 넘어
상급간호통계학 =
다변량 통계분석의 이론과 해설
An Introduction to statistics
(가볍게 시작하는) 통계학습 : R로 실습하는
Applied multivariate data analysis
(이공계생을 위한) 확률과 통계 =
Multiple comparisons using R
응용통계연구
방성완; 신승준응용통계연구
방성완; 전명식; 조형준Statistics in Medicine
Li E.,Tian M.,Tang M.L.응용통계연구
조윤영, 정윤서응용통계연구
김재오, 조형준, 방성완응용통계연구
방성완; 김재오Journal of Econometrics
Chen, S.Communications for Statistical Applications and Methods
박종선, 문규종응용통계연구
김재오, 방성완응용통계연구
서강민, 방성완, 전명식Symmetry
Luo S.,Zhang C.,Wang M.Journal of Applied Statistics
Wang, J.-X.; Xiao, Q.-X.Journal of Modern Power Systems and Clean Energy
Wang Y.,Gan D.,Zhang N.,Xie L.,Kang C.Scandinavian Journal of Statistics
Daniel Hlubinka; Lukáš Kotík; Miroslav ŠimanJournal of the American Statistical Association
Kim, M.; Wang, L.; Wang, H.J.Statistical Modelling
Waldmann, E.; Kneib, T.Statistical Methods & Applications: Journal of the Italian Statistical Society
Chavas, Jean-PaulJournal of Business and Economic Statistics
Jiang R.,Yu K.Statistical Papers
Jiang, Rong; Chen, Wei-wei; Liu, Xin응용통계연구
방성완, 신승준전선 / 학사
여러 가지 통계 모형에서 나타나는 함수에 대하여 비모수적 추정 방법을 배우며, 이론적인 측면보다는 주로 방법론 및 그 응용에 초점을 맞춘다. 비모수 방법으로서 커널 추정법, 국소 다항 적합법, 웨이블릿 추정법, 스플라인 추정법 등을 다룬다. 밀도함수, 회귀함수, 생존함수, 분위수함수 등의 추정 방법을 배우며, 분류 및 판별분석, 일반화 선형모형, 중도절단회귀 모형, 비례위험 모형 등에 응용하는 방법을 간략하게 소개한다.전필 / 학사
기본적으로 선형회귀모형을 주어진 자료에 적합시키는 방법을 소개하며, 모형모수에 대한 추론도 다룬다. 이 과목에서 다루는 주제를 나열하면, 단순선형회귀, 다중선형회귀, 모형적합진단, 가중선형회귀, 변수변환, 회귀진단, 레버리지 및 영향점 탐지, 범주형변수를 위한 회귀분석기법, 다중공선성, 변수선택 및 모형선택, 비선형회귀, 일반화선형모형, 인공신경망 등이다.전선 / 학사
이 과목에서는 데이터 분석에서 가장 많이 사용되는 분석방법 중 하나인 회귀모형을 대해서 소개한다. 단순 선형회귀모형부터 다중회귀모형에 관한 내용을 다루고 회귀모형에서의 중요한 가정과 모형진단에 대해서 알아본다. 또한 회귀모형을 이용한 예측과 예측변수의 선택에 대해 소개하고 분석결과를 보고서에 어떻게 제시할지 대해서 학습한다.전선 / 대학원
한 개체로부터 다른 실험조건하에서나 여러 다른 관측시간에 반복적으로 얻어진 자료를 분석하기위한 통계기법을 다룬다. 연속형의 반복측정자료를 분석하기 위해 다변량정규분포의 가정을 필요로 하는 고전적인 다변량모형을 소개하고 최근에 널리 사용되고 있는 혼합모형을 다룬다. 이산형의 반복측정자료 분석을 위해서는 가중최소제곱법에 근거한 모형과 랜덤화 모형을 다루고 일반화선형모형을 확장한 일반화추정방정식(GEE)모형을 다룬다.전필 / 학사
본 수업에서는 경제학 기본이론, 통계학, 경제수학 등을 이수한 학생들을 대상으로 농업경제 현상에 관련된 경제변수들의 관계를 측정하기 위한 기본이론을 다룬다. 모델설정, 추정, 예측 및 정책분석을 궁극적 목표로 하며 이를 위해서 필요한 회귀분석, 중회귀분석, 시계열 분석 등을 학습한다. 또한 이론만이 아니라 이를 실증적으로 적용할 수 있도록 컴퓨터 실습시간을 가진다.전선 / 학사
계량경제학의 연속강의로서 계량경제학에서 간단히 다루었던 회귀모형에서의 통계적 검정방법에 대해 자세하게 검토하며, 함수형태 선택 문제, 이분산성, 계열상관, IV, 2SLS, 질적선택 모형, 제한된 종속변수, 패널모형, 그리고 마지막으로 기초적인 시계열 모형과 미래예측 방법을 다룬다. 시계열 파트에서는 스펙트럴 분석, 정상과정과 비정상과정에서의 추정문제, VAR, 요인모형, 단위근, 공적분 등을 배운다. 통계적 계산과 실증연구 수행에 주안점을 두고 강의한다.전선 / 대학원
중도절단 생존시간 자료를 분석하는 고급 통계적 기법들을 다룬다. 생존함수의 추정을 위한 일반적인 방법인 KaplanㅡMeier 추정량의 정의 및 여러 성질들을 다룬다. 좌 절단 자료의 분석을 위하여 필수적인 셈 과정에 대한 이론을 배우고, 이를 이용한 위험함수의 추정방법을 설명한다. 생존시간 자료의 회귀모형을 위하여 비례위험모형에 대하여 다루고, 회귀계수의 점근적 일치성 및 근사분포를 유도한다.전선 / 대학원
이 교과목의 목표는 보건의료 정책과 사업의 평가에 흔히 이용되는 주요 계량적 방법론을 이해함으로써 연구 논문을 비판적으로 평가하고 실제 구체적 연구 문제에 적용할 수 있도록 하는 것이다. 무작위 대조 연구의 실험 설계를 기준점으로 삼아, 잠재적 혼란요인을 통제변수로 포함하여 보정하는 다중 회귀분석을 통하여 비실험적 상황에서 인과적 효과를 추론할 수 있는 가능성과 필요한 가정을 검토하는 것으로부터 출발한다. 실제 보건의료 정책 및 사업의 평가에서 그러한 가정들은 충족되는 경우가 드문 편인데, 이 교과목에서는 그런 상황에서 비실험적 자료를 이용하여 보건의료 정책 및 사업 효과를 추정할 때 인과적 추론 강화에 도움을 줄 수 있는 방법론들을 주로 다룬다. 구체적으로는 이중차이, 성향점수, 도구변수, 회귀불연속, 간섭된 시계열 모형, 자연실험 방법이 포함된다.전선 / 학사
생존시간(survival time)에 관한 추정과 검정을 하거나 생존시간에 관한 회귀모형을 사용하여 생존 시간에 영향을 미치는 위험인자를 찾아내는 통계기법을 공부한다. 개체가 생존할 확률을 나타내는 생존함수(survival function)를 추정하기 위한 생명표(life table)법과 카플란-마이어(Kaplan-Meyer) 추정법을 소개하고 여러 처리(treatment) 그룹을 비교하기 위한 검정법을 다룬다. 또한 회귀모형에 관한 대표적인 모형인 Cox의 비례위험모형 (proportional hazard model)과 가속화된 회귀모형(accelerated regression model)에 관하여 공부한다.전필 / 학사
본 과목은 산업공학에 필요한 통계학적 이론과 실무적 기법을 제공하는 것을 목적으로 함. 구체적인 내용은 추정과 검정, 회귀분석, 실험계획 및 분산 분석, 비모수통계 등을 기본적인 방법론으로 하여 산업공학에서 제기되는 다양한 공학적, 관리적 현실문제들을 통계 소프트웨어를 사용하여 분석하고 전략적 의미를 도출하는 능력의 배양에 초점을 맞춤.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
체육측정평가연구는 체육과 스포츠 현장에서 양적 분석과 관련된 검사도구나 측정치의 평가와 관련된 제반 이론이다. 신뢰도, 타당도, 타당도일반화, 고전검사이론, 문항반응이론 등에 대한 내용을 강의한다.전선 / 대학원
비모수모형의 추정에 관한 기본적인 방법과 이론을 소개한다. 특히, 커널을 이용한 확률밀도함수의 추정 문제를 다루고, 회귀함수의 추정 문제에서는 나다라야-왓슨 커널평활방법과 함께 국소다항근사와 준가능도에 기반한 방법론을 소개한다. 또한, 스플라인함수를 이용한 방법론도 다루며 가법모형과 부분선형회귀모형과 같은 비모수구조모형의 추정법도 소개한다.전선 / 대학원
본 과목은 산업공학과 및 공과대학 대학원생을 대상으로 다변량 데이터분석에 필요한 기반 지식을 전반적으로 이해하고 응용할 수 있는 능력을 배양함을 목표로 하며 이를 위해 다변량 통계학 (multivariate analysis) 방법론 (회귀분석, 요인분석, 군집분석, 판별분석, 구조화 방정식 등) 에 관한 이론과 실습을 중심으로 학습하고 이를 연구의 설계, 연구자료의 수집과 분석, 분석결과의 정리 그리고 결과를 해석하도록 한다.전선 / 대학원
본 과목은 사회통계의 고급수준에 해당되는 부분으로 이론적 기초와 분석방법을 이해하고, 사회복지와 관련자료를 컴퓨터를 이용하여 분석한 후 보고서를 작성하는 연습을 한다. 이 과목에서는 부제에 따라 구조방정식 및 잠재성장모형 혹은 인과추론 및 정책평가에 대해 중점적으로 다룬다. 그러므로 이 과목의 수강은 사회통계의 초급수준을 이해함을 전제로 한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 다변량에 대한 통계이론들과 분석법들을 다룬다. 다변량 정규분포, 다변량 분산분석, 판별분석, 정준상관, 요인분석, 공분산 구조모형들이 다루어 질 것이다. 또한 다변량을 위한 통계패키지의 사용방법에 대하여서도 배울 것이다.전선 / 대학원
본 강의의 목표는 다양한 계량경제학적 분석방법을 이용하여 보건정책 관련 자료 분석 능력을 함양하는 데 있다. 본 강의에서는 고전적 선형회귀분석모형을 적용할 수 없는 경우의 회귀분석, 질적 종속변수인 경우의 회귀분석, 패널 자료를 이용한 회귀분석, 유사 실험, 도구변수를 이용한 회귀분석 등을 다루게 된다.전필 / 대학원
전통적인 구조적 모형을 추정하는 회귀분석 방법을 공부한다. 단순회귀분석, 다중회귀분석, 연립방정식 추정 등을 다룬다. 그리고 자기회귀, 다중공선성, 이분산성, 변수선택 등의 문제를 해결하는 방법을 익힌다.전필 / 대학원
본 강좌는 자료 분석에 필요한 계량경제분석의 기본적 수학 원리와 함께 고급 회귀분석 방법들을 소개하고자 한다. 특히 이 과목은 다양한 회귀분석 모형에 관한 이론적 추론과 수리적 학습을 강조하고자 한다. 본 강좌의 주요 주제로는 모형설정, 자료문제, 도구변수, 이분산성, 자기상관성, 연립방정식 모형, 그리고 패널자료 분석을 포함한다.전선 / 대학원
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.