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[학술저널]

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허집(덕성여자대학교)

DOI : 10.7465/jkdi.2021.32.1.37

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초록

Ruppert 등 (1997)이 연구한 LIDAR 자료의 회귀함수의 비모수적 추정에 의한 잔차들은 분산함수가 불연속점을 한두 개 가지고 있음을 추측하게 한다. Kang과 Huh (2006)는 분산함수의 불연속점의 위치와 점프크기의 비모수적 추론을 잔차들의 Nadar-aya-Watson 추정량으로 연구하였다. 한편, Huh (2016) 등은 국소다항추정량의 장점을 이용하기 위하여 분산함수의 로그변환이나 잔차의 로그변환을 통하여 분산함수 대신 로그분산함수의 불연속점의 위치와 점프크기의 비모수적 추론을 제시하였다. 그들의 연구에서 점프크기추정량의 점근분포를 이용하여 불연속점이 있는지 없는지에 대한 검정법들이 제시되었다. 이러한 방법을 바탕으로 분산함수 혹은 로그분산함수의 불연속점의 수를 추정하는 알고리듬을 소개하고, 모의실험과 함께 LIDAR 자료에서 분산함수의 불연속점의 수를 추정해 보고자 한다.

We can guess that there exist one or two discontinuity points in the variance function of LIDAR data in Ruppert et al. (1997). Kang and Huh (2006) proposed the Nadaraya-Watson estimators for the location and corresponding jump size of the variance function in regression model. To use some merits of the local polynomial estimator, Huh (2016) estimated the location and jump size of discontinuity point of log-variance function based on likelihood function. They suggested the testing for the existence of a discontinuity point with the asymptotic distribution of the estimator of the jump size. In this paper, algorithms of detection of the number of discontinuity points in the variance and log-variance function are introduced and illustrated by simulated example and LIDAR data.

목차

요약
1. 서론
2. 불연속점의 수의 추정
3. 모의실험
4. LIDAR 자료의 분석
References
Abstract

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