상관관계가 있는 다중 응답을 가진 모델에 대해 조건부 분포를 이용한 새로운 검증 척도(A) new validation metric using conditional distributions for models with multiple correlated responses

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통계적 모델 검증은 전산 해석 모델의 응답에 대해 통계적으로 접근함으로써 시험 결과와 얼마나 일치하는지를 측정하는 기술이다. 특히 다중 응답을 가지는 모델에 대해서는 각 응답의 분포뿐만 아니라 응답 간 상관관계까지 고려하여 검증을 진행하여야 한다. 최근 다중 응답을 가지는 모델에 대한 통계적 모델 검증 방법들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존의 검증 방법론들은 상관관계의 기하적 특성에 대해서는 정확한 검증이 어렵다. 본 연구에서는 조건부 분포를 이용하여 상관관계에 대한 정확한 검증 결과를 보여주는 방법을 제안한다. 방법론은 모수 분포를 따르는 응답에 대해 먼저 제안되고, 비모수 분포를 따르는 응답에 대해서 방법론이 확장된다. 수치 및 공학 예제를 통해 제안하는 방법이 기존의 방법론과 비교하여 적은 수의 데이터로 정확한 결과를 얻음을 보여준다.
Advisors
Lee, Ikjinresearcher
Description
한국과학기술원 :기계공학과,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2024
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 기계공학과, 2024.2,[v, 43 p. :]

Keywords

Statistical model validation▼aUncertainty propopagation (UP)▼aCopula▼aKernel density estimation (KDE); 통계적 모델 검증▼a불확실성 확산▼a코퓰러▼a커널 밀도 추정

URI
http://hdl.handle.net/10203/321272
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=1095860&flag=dissertation
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ME-Theses_Master(석사논문)
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