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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제29권 제5호
발행연도
2016.8
수록면
808 - 823 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

로그-정규분포와 파레토 합성 분포의 임계점 추정
김보배 ,  노지숙 ,  백창룡 응용통계연구 2016.08 학술저널
로그정규분포-GPD 합성모델의 임계값 추정
김보배 통계 2016.01 학위논문

초록· 키워드

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LN-GPD 합성 분포는 몸통부분은 로그-정규분포를 두터운 꼬리에 대해서는 GPD분포를 따르도록 합성한 분포로 두터운 몸통과 꼬리를 동시에 가지는 자료를 절삭없이 효율적으로 다룰 수 있는 분포이다. 하지만 임계점을 포함하고 있기에 최대우도추정량은 매우 불안정함이 잘 알려져 있어 본 논문이서는 이를 극복하기 위해서 임계점을 먼저 추 정하고 나머지 모수들에 대해서 따로 추정하는 2단계 추정 방법들에 대해서 살펴보고 그 성능을 비교해 보았다. 그 결과 동시 추정하는 최대우도추정량의 경우 불안정한 추정이 GPD 분포의 꼬리 지수에서 두드러 졌으며 임계점에 대해서는 비교적 잘 추정함을 알 수 있었다. 이와 반대로 여러 비모수적인 방법들은 꼬리 지수는 만족스럽게 잘 추정하였으나 임계점의 경우 편의가 있음을 관찰할 수 있었다. 실증자료 분석을 위해 2단계 추정법을 이스라엘 은행의 콜센터에서 수집한 서비스 시간에 대한 자료에 적합해 보았으며 그 결과 LN-GPD 합성 분포를 사용하는 것이 로그-정규분포 혹은 GPD 분포 단독으로 사용하는 것보다 자료의 손실도 없이 더 좋은 적합도를 보임을 알 수 있었다.
#로그정규분포 #로그정규분포와 GPD의 합성 모델 #임계값 선택 #composite LN-GPD model #GPD #GPD 분포 #lognormal distribution #threshold selection

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