Abstract
In many cases where the conventional binomial distribution fails to apply to real world data, it is mainly due to the lack of independence among Bernoulli trials. Several authors have proposed models that are useful when independence assumption is not satisfied. In this paper, one proposed model is adapted, and estimators of dependence related parameter that is crucial in defining that model are considered. Simulation is performed to compare two estimators(method of moment estimator and maximum likelihood estimator) of dependence related parameter, and conclusions are made.
통계자료분석에서 많이 다루는 이 원자료(binary data)는 고전적인 이항분포모형에서 가정하는 시행간 독립성이 결여된 경우가 대부분이므로 그 자료에 고전적 이항분포이론을 그대로 적용할 경우 잘못된 분석 결과를 얻게 된다. 따라서, 최근에 이러한 가정이 타당하지 않은 경우에 대한 새로운 확률분포모형이 많이 개발되었다. 본 논문에서는 이중 한 일반화 이항분포모형을 소개하고, 그 모형에서 정의된 시행간 종속성 규정모수의 두 가지 추정량의 특성을 모의실험을 통하여 비교하여 본다.
