최근 대부분 기업에서는 통합 데이터베이스 정보를 모델화하고 이를 전략적으로 활용하는 움직임이 가속화되고 있다. 이는 고객과의 커뮤니케이션 및 관계유지로 대변되는 CRM(Customer Relationship Management)이 기업들의 가장 중요한 이슈 중 하나로 부각되고 있기 때문이다. 본 연구에서는 이런 관점에서 CRM의 핵심 요소인 데이터 마이닝 기법을 이용하여 개발한 고객 스코어링 모델을 마케팅 층(Marketing Layer)에 연결해주는 스코어링 캠페인 시스템을 개발 하고자 한다. 개발한 시스템은 고객 스코어링 결과 및 캠페인 대상자 선정 작업을 쉽게 할 수 있도록 GUI환경에서 제공해 줌으로서 일반 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였다.

본 연구에서는 한미간 경기동향의 선행성을 주가와 경기간 선행성과 연계시켜 검정해 보았다. 이들의 선후행관계는 외환위기 이후 선명히 식별되며, 이때의 벡터자기회귀모형은 국내외 시장변수들간 연관성이 강화되고 국내경제의 대미의존도가 높아진 현실을 그대로 반영한다. 추정결과는 주가의 경기 선행성과 미국경기의 국내경기 선행성이라는 그간의 통설을 통계적으로 입증하고 있다.

신용평가 연구에서 부도율분포를 기반으로 부도기업과 정상기업의 판별력을 탐색하는 방법 중의 하나로 ROC와 CAP 곡선을 사용한다. 부도와 정상기업을 분류하는 절단점의 변동에 따라 구한 여러 부도비율을 통해 ROC와 CAP 곡선을 작성하는데 곡선의 각 좌표에 대응하는 절단점을 탐색하기 어렵다. 본 연구에서는 ROC와 CAP 곡선을 나타내는 부도비율들의 함수를 이용하여 조정된 ROC와 CAP곡선을 제안한다. 조정된 ROC와 CAP 곡선을 통해 절단점과의 관계를 파악할 수 있으며, 최적의 절단점을 식별할 수 있다. 또한 부도와 정상기업에 관한 분포함수의 동일성을 검정하는 Kolmogorov - Smirnov 통계량과 조정된 ROC와 CAP 곡선을 통해 얻은 최적 절단점의 관계를 토론한다.

본 논문에서는 세계 232 개국에 대한 인구, 경제 및 기타 자원에 관한 자료를 사용하여 국가의 개발정도, 인간개발지수, 경제력 그리고 OECD 가입 여부에 어떤 자원이 어떻게 영향을 미치는가를 통계적으로 고찰해보고자 한다. 여기서 사용하는 국가별 자원 자료는 연속형 자료와 이산형 자료가 혼재되어있는 혼합형이며 많은 결측값이 포함되어 있어 기존의 방법으로는 분석하는 데 한계가 있다. 이 논문에서는 시각적 방법을 동원하여 복합형 자료를 탐색하는 과정을 제시하고 이러한 방법의 한계점을 보이고자한다. 이러한 한계점을 극복하고 객관적인 판단기준을 적용하여 주어진 문제에 대한 과학적인 결론을 유도하기 위해 Shannon (1948)의 엔트로피 이론에 기본을 둔 상호정보(MI)를 활용하고자 한다. 상호정보를 추정하는 방법은 여러 가지가 있으며 각 방법에 따라 결과가 매우 다르게 나타난다. 본 논문에서는 Fayyad와 Irani (1992)의 이산화 방법을 적용하여 MI를 추정하는 방법을 적용한다. 여기서 이루어지는 모든 과정은 다차원 자료의 시각적 탐색 도구인 DAVIS (Huh와 Song, 2002)를 사용하였다.

A floating-strike lookback call option gives the holder the right to buy at the lowest price of the underlying asset. Similarly, a floating-strike lookback put option gives the holder the right to sell at the highest price. This paper will propose an outside floating-strike lookback call (or put) option that gives the holder the right to buy (or sell) one underlying asset at some percentage of the lowest (or highest) price of the other underlying asset. In addition, this paper will derive explicit pricing formulas for these outside floating-strike lookback options. Sections 3 and 4 assume that the underlying assets pay no dividends. In contrast, Section 5 will derive explicit pricing formulas for these options when their underlying assets pay dividends continuously at a rate proportional to their prices. Some numerical examples will be discussed.

지역경제를 대표하는 통계인 GRDP는 시의성이 부족하고 연간으로만 발표되어 정책수립 및 통계분석 연구에 충분히 활용되지 못하고 있다. 따라서 분기 GRDP를 작성할 필요가 있다. 본 논문에서는 산업별 GDP와 산업별 GRDP가 공행하고 지역별로 산업구조가 다르다는 점을 감안한 분기 참고 지표를 먼저 만들고 이를 바탕으로 벤치마킹방법인 Chow-Lin 방법과 다변량 Denton 방법을 적용하여 시간적 일치성과 회계적 일치성을 가지는 분기 GRDP를 작성하였다.

There have been many new advances in the development of improved clustering methods for microarray data analysis, but traditional clustering methods are still often used in genomic data analysis, which maY be more due to their conceptual simplicity and their broad usability in commercial software packages than to their intrinsic merits. Thus, it is crucial to assess the performance of each existing method through a comprehensive comparative analysis so as to provide informed guidelines on choosing clustering methods. In this study, we investigated existing clustering methods applied to microarray data in various real scenarios. To this end, we focused on how the various methods differ, and why a particular method does not perform well. We applied both internal and external validation methods to the following eight clustering methods using various simulated data sets and real microarray data sets.

The present study was carried out to summarize the effect of ginseng in the experimental diabetic rats by meta-analysis related studies. The association measure to test effect of ginseng was the mean difference(MD) between group of rats induced streptozotocin(STZ) and group of rats induced STZ treated with ginseng about the considered effect factors. The level of FI, glucose and TG were significantly reduced(< 0.01), and the level of glycogen was significantly increased by treatment with ginseng (< 0.01) After checking the indication of publication bias for the combined MDs by using the funnel plots, the anti-diabetic effects of ginseng is clearly presented in FI, glucose, TG and glycogen (< 0.05).

The purpose of statistical analyses of array-CGH experiment data is to divide the whole genome into regions of equal copy number, to quantify the copy number in each region and finally to evaluate its significance of being different from two. Several statistical procedures have been proposed which include the circular binary segmentation, and a Gaussian based local regression for detecting break points (GLAD) by estimating a piecewise constant function. We propose in this note a penalized spline regression and its simultaneous confidence band(SCB) approach to evaluate the statistical significance of regions of genetic gain/loss. The region of which the simultaneous confidence band stays above 0 or below 0 can be considered as a region of genetic gain or loss. We compare the performance of the SCB procedure with GLAD and hidden Markov model approaches through a simulation study in which the data were generated from AR(1) and AR(2) models to reflect spatial dependence of the array-CGH data in addition to the independence model. We found that the SCB method is more sensitive in detecting the low level copy number alterations.

In this paper, we consider simultaneous confidence intervals for the difference of proportions between two groups taken from multivariate binomial distributions in a nonparametric way. We briefly discuss the construction of simultaneous confidence intervals using the method of adjusting the p-values in multiple tests. The features of bootstrap simultaneous confidence intervals using non-pooled samples are presented. We also compute confidence intervals from the adjusted p-values of multiple tests in the Westfall (1985) style based on a pooled sample. The average coverage probabilities of the bootstrap simultaneous confidence intervals are compared with those of the Bonferroni simultaneous confidence intervals and the Sidak simultaneous confidence intervals. Finally, we give an example that shows how the proposed bootstrap simultaneous confidence intervals can be utilized through data analysis.

제공되는 마이크로자료가 어떤 형태인지에 따라 응답자의 개인정보를 보호하는 방법도 다르게 적용된다. 본 연구에서는 연속형자료의 비밀보호에 효과적인 잡음(noise)을 이용하는 방법을 소개하고, 통계청에서 실시한 2005년 가계조사 자료에 이 방법을 적용하여 응답자의 정보노출이 제한된 마이크로자료를 작성하는 과정을 설명한다. 잡음의 생성을 위해 삼각분포와 절단된 삼각분포, 사다리꼴분포 그리고 이중삼각분포를 이용하고 소지역 추정에 필요한 공식도 유도한다. 아울러 각 분포별로 얻어진 잡음을 이용하여 가계조사 자료를 변환하여 비교 분석한 결과도 보여준다.

We consider a logistic model with random effects as the superpopulation for estimating the small area pro-portions. The best linear unbiased predictor under linear mired model is popular in small area estimation. We use this type of estimator under logistic mixed motel for the small area proportions, on which the estimation of mean squared error is also discussed. Two kinds of estimation methods, the parametric bootstrap and the linear approximation will be compared through a Monte Carlo study in the respects of the normality assumption on the random effects distribution and also the magnitude of sample sizes on the approximation.

본 연구는 미래 보험소비자라 할 수 있는 대학생들을 대상으로 보험에 대한 사회적 인식수준을 진단하고 이를 토대로 신뢰받는 보험 산업으로 거듭나기 위한 방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 본 연구를 위하여 대학생들을 보험 전공 학생과 비전공 학생으로 크게 구별하여 설문조사를 실시하였고 분석방법은 부분 순위자료(partially ranked data)의 수량화방법을 사용하였다. 대학생 대상 설문분석 결과 보험에 대한 신뢰도 수준은 설문대상 모든 집단이 보험에 대한 신뢰도가 다른 금융권(은행 및 증권)보다 비교적 낮은 것으로 나타났다. 특히 모든 집단이 신뢰도를 저하시키는 가장 큰 요인으로 보험 모집조직의 전문성 부족과 보험금 관련 분쟁 등을 지적하였고, 전공 학생은 부정적 언론 보도를 비전공 학생들은 보험상품 약관의 복잡성 등을 주요 원인으로 나타났다. 보험산업 신뢰도를 제고하기 위해서는 보험상품 및 약관개선을 공통적으로 지적하였으며 보험전공 학생들은 학교보험교육의 강화와 보험의 언론홍보를 통한 보험의 미래 보험상 정립이 가장 중요하다고 지적하였다. 한편 보험 비전공 학생들은 민원발생시 신속한 보상처리 및 보험회사의 윤리경영 및 건전경영을 위한 보험회사의 자체노력이 보험산업의 이미지 제고 방안으로 제시하고 있다.

본 논문에서는 정규확률변수의 곱과 그의 합으로 표현되는 통계량의 분포에 대한 효과적인 근사법을 다루었다. 이차 형식에 대한 안장점근사에 기초한 이 방법은 기존의 정규근사에 비해 매우 정확한 결과를 제공한다. 또한 이에 대한 응용으로 FSK 통신에서 발생하는 문제를 제시하고, 그 해결책으로 본 논문에서 제안한 안장점근사법을 사용하였다. 모의실험을 통해 제안된 근사법이 중심영역은 물론, 통신이론에서 주요 관심 영역인, 극단 꼬리부분의 확률 근사에도 매우 유용한 방법임을 확인하였다.

본 논문은 실험단위들의 구조적 특성으로 지분관계를 갖는 실험을 행해야 하는 경우를 가정한다. 지분계획하에서 처리를 구성하는 요인으로 반복측정 요인을 고려한다. 반복측정 요인의 수준들이 비확률화에 의해 지분구조의 실험단위들에 배정될 때, 비확률화에 따른 실험의 특성을 감안한 모형으로 복합대칭의 공분산 구조하에서 혼합효과 모형을 논의하고 있다. 처리의 일부 요인들이 시간 또는 공간상의 제약으로 인해 지분구조의 실험단위들에 임의적으로 배정될 수 없을 때, 지분구조의 실험단위들에 대한 반응 값들은 어떤 구조적 상관관계를 나타내는 값들로 관측될 수 있음을 예상할 수 있다. 자료의 구조적 상관성을 고려한 공분산 구조하의 선형모형으로 확률요인과 고정요인을 포함하는 혼합효과의 모형을 제시하고 모형내 미지모수들에 대한 추론방법을 다루고 있다.

A dynamic graphical procedure is suggested to estimate optimal response transformation parameter and a curvature function of covariates in the regression model. Augmented partial residual plot is chosen for specifying a curvature. The proposed method is compared with a different approach (Soo, 2007) and is investigated efficiency by applying it to the real and the artificial data. The method is also extended to the 3D graphical situations.

In the model selection problem, the main objective is to choose the true model from a manageable set of candidate models. An information criterion gauges the validity of a statistical model and judges the balance between goodness-of-fit and parsimony; "how well observed values ran approximate to the true values" and "how much information can be explained by the lower dimensional model" In this study, we introduce some information criteria modified from the Akaike Information Criterion (AIC) and the Bayesian Information Criterion(BIC). The information criteria considered in this study are compared via simulation studies and real application.

For modeling skewed semicircular data, we derive new family of the exponential distributions. We extend it to the l-axial exponential distribution by a transformation for modeling any arc of arbitrary length. It is straightforward to generate samples from the f-axial exponential distribution. Asymptotic result reveals two things. The first is that linear exponential distribution can be used to approximate the l-axial exponential distribution. The second is that the l-axial exponential distribution has the asymptotic memoryless property though it doesn't have strict memoryless property. Some trigonometric moments are also derived in closed forms. Maximum likelihood estimation is adopted to estimate model parameters. Some hypotheses tests and confidence intervals are also developed. The Kolmogorov-Smirnov test is adopted for goodness of fit test of the l-axial exponential distribution. We finally obtain a bivariate version of two kinds of the l-axial exponential distributions.

This manuscript illustrates the comparative study between ARIMA and Exponential Smoothing modeling to develop forest fire forecasting system using different weather parameters. In this paper, authors have developed the most suitable and closest forecasting models like ARIMA and Exponential Smoothing techniques using different weather parameters. Authors have considered the extremes of the Wind speed, Radiation, Maximum Temperature and Deviation Temperature of the Summer Season form March to June month for the Ranchi Region in Jharkhand. The data is taken by own resource with the help of Automatic Weather Station. This paper consists a deep study of the effect of extreme values of the different parameters on the weather fluctuations which creates forest fires in the region. In this paper, the numerical illustration has been incorporated to support the present study. Comparative study of different suitable models also incorporated and best fitted model has been tested for these parameters.