Abstract
Carroll and Ruppert(1988) analyzed the esterase assay data with regression model based on quasi-likelihood. Jung and Lee(1997) introduced a goodness-of-fit test for testing the adequacy of the quasi-likelihood and claimed that there is no gross inadequacy with the model because their test was not rejected. However, Lee and Xelder(199S)'s residual plots revealed that the model did not sufficiently reflect the increase of the variance with that of the mean. In this paper, we re-analyze the esterase assay data with the joint modelling of mean and dispersion in Lee and l\elder(1998) and evaluate the validity of the fitted model by applying the residual plots. And it is illustrated that Lee and Nelder(199S)'s restricted likelihood is more efficient in goodness-of-fit test for the dispersion model.
Carroll과 Ruppert(1988)는 준가능도(quasi-likelihood)를 이용하여 에스트라제 측정자료를 회귀분석하였다. Jung과 Lee(1997)는 준가능도을 이용한 회귀분석모형의 적합도정통계량을 제안하였으며 검정 별과 기각되지 않아 본 분석모형이 타당하다고 주장하였다. 그러나 Lee와 Nelder(1998)의 잔차그림을 검토한 결과, 상기 모형으로는 평균증가에 따른 분산증가를 충분히 반영할 수 없었다. 본 논문에서는 Lee와 Nelder(1998)의 평균과 분산의 동시모형으로 에스트라제 자료를 재분석하고 잔차그림을 이용하여 모형의 타당성을 재평가하였다. 또한 분산에서 산포모형에 대한 적합도검정에는 Lee와 Nelder(1998)의 제한가능도(restricted likelihood)에 근거한 검정법이 보다 적절함을 제시하였다.
