통계모델링 방법의 비교 연구

노유정

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자료유형: 학술저널

저자정보: 노유정

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제17권 제5호

발행연도: 2016.5

수록면: 645 - 652 (8page)

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입력 랜덤 변수(input random variable)의 통계 모델링은 기계시스템의 신뢰성 해석(reliability analysis), 신뢰성 기반 설계(reliability-based design optimization), 해석모델의 통계적 검정(validation) 및 보정(calibration)을 위해 반드시 필요하다. 대표적인 통계모델링 기법에는 Akaike Information Criterion (AIC), AIC correction (AICc), Bayesian Information Criterion, Maximum Likelihood Estimation (MLE), Bayesian 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 기본적으로 주어진 데이터로부터 후보 모델의 우도함수값을 이용하여 후보 모델 중 가장 적합한 모델을 선택하는 방법이며, 방법에 따라 데이터 수 혹은 파라미터 의 수를 고려하여 모델을 선정한다. 하지만 실제 현장에서 데이터의 통계모델링을 하는 엔지니어는 각 방법의 장단점에 대한 이해가 부족하여 어떤 방법이 정확한 방법인지 몰라 통계모델링 수행 시 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양한 통계모델링 방법들을 비교하고 각 방법의 장단점 분석을 통해 가장 적합한 모델링 기법을 제안하고자 한다. 각 방법의 검증을 위해 다양 한 모분포를 가정하고 다양한 사이즈의 샘플을 임의로 생성하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 공학 데이터를 사용하여 통계모델링 방법의 유효성을 검증하였다.

#AICc #AIC #MLE #BIC #Statistical modeling #Bayesian method

참고문헌 (8)

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[학술지(정기간행물)] - 노유정 / 2014 / 신뢰성 해석을 위한 결합분포함수의 통계모델링 / 한국산학기술학회논문지 15 (5) : 2603 ~ 2609

[학술지(정기간행물)] - Yoojeong Noh / 2010 / Identification of marginal and joint CDFs using Bayesian method for RBDO / Structural and Multidisciplinary Optimization 40 (1-6) : 35 ~ 51

[학술지(정기간행물)] - 백승엽 / 2015 / 유한요소법을 이용한 파괴 역학적 방법의 신뢰성설계기술에 관한 연구 / 한국산학기술학회논문지 16 (7) : 4398 ~ 4404

[학술지(정기간행물)] - H. Akaike / 1974 / A new look at the statistical model identification / IEEE Transactions on Automatic Control 19 (6) : 716 ~ 723

[학술지(정기간행물)] - Nariaki Sugiura / 2007 / Further analysts of the data by akaike' s information criterion and the finite corrections / Communications in Statistics - Theory and Methods 7 (1) : 13 ~ 26

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