• 응용통계연구
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• 제19권2호
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• pp.241-256
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• 2006

EDF에 근거한 $Cram{\acute{e}}r$-von Mises 통계량을 합교원리를 이용하여 다변량으로 일반화한다. 그리고 제안된 통계량의 귀무가설에서의 극한분포를 적절한 공분산 함수를 가진 가우스 과정의 적분의 형태로 표현하고 통계량의 근사적인 계산방법을 고려한다. 또한 실제 자료에 제안된 통계량을 적용해보고 여러가지 대립가설에서의 검정력을 유사한 통계량과 비교해 본다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권5호
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• pp.431-443
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• 2019

Goodness-of-fit techniques are an important topic in statistical analysis. Censored data occur frequently in survival experiments; therefore, many studies are conducted when data are censored. In this paper we mainly consider test statistics based on the empirical distribution function (EDF) to test normal distributions with unknown location and scale parameters when data are randomly censored. The most famous EDF test statistic is the Kolmogorov-Smirnov; in addition, the quadratic statistics such as the $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises and the Anderson-Darling statistic are well known. The $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises statistic is generalized to randomly censored cases by Koziol and Green (Biometrika, 63, 465-474, 1976). In this paper, we generalize the Anderson-Darling statistic to randomly censored data using the Kaplan-Meier estimator as it was done by Koziol and Green. A simulation study is conducted under a particular censorship model proposed by Koziol and Green. Through a simulation study, the generalized Anderson-Darling statistic shows the best power against almost all alternatives considered among the three EDF statistics we take into account.

• 응용통계연구
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• 제25권2호
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• pp.311-319
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• 2012

수명시간 분석에서 가장 간단하고 또한 자주 이용되는 분포는 지수분포이다. Koziol과 Green (1976)은 Cram$\acute{e}$r-von Mises 통계량을 Kaplan-Meier의 product limit 경험분포함수를 이용하여 임의중도절단자료에 대해서 일반화하였다. 그러나 이 통계량은 모수의 값이 주어진 단순귀무가설을 가정하고 있으므로 실제 자료에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 척도모수가 미지인 지수분포의 적합도 검정에 모수를 추정하여 Koziol-Green 통계량을 적용하였다. 그리고 같은 방법으로, 전통적인 Kolmogorov-Smirnov 검정통계량을 일반화하고 두 가지 통계량의 검정력을 모의실험을 통하여 비교하였다. 그 결과 전반적으로 일반화된 Koziol-Green 통계량이 Kolmogorov-Smirnov 통계량보다 지수분포의 검정에 있어서는 좀 더 좋은 검정력을 보여주었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권5호
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• pp.519-531
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• 2017

We consider goodness-of-fit test statistics for Weibull distributions when data are randomly censored and the parameters are unknown. Koziol and Green (Biometrika, 63, 465-474, 1976) proposed the $Cram\acute{e}r$-von Mises statistic's randomly censored version for a simple hypothesis based on the Kaplan-Meier product limit of the distribution function. We apply their idea to the other statistics based on the empirical distribution function such as the Kolmogorov-Smirnov and Liao and Shimokawa (Journal of Statistical Computation and Simulation, 64, 23-48, 1999) statistics. The latter is a hybrid of the Kolmogorov-Smirnov, $Cram\acute{e}r$-von Mises, and Anderson-Darling statistics. These statistics as well as the Koziol-Green statistic are considered as test statistics for randomly censored Weibull distributions with estimated parameters. The null distributions depend on the estimation method since the test statistics are not distribution free when the parameters are estimated. Maximum likelihood estimation and the graphical plotting method with the least squares are considered for parameter estimation. A simulation study enables the Liao-Shimokawa statistic to show a relatively high power in many alternatives; however, the null distribution heavily depends on the parameter estimation. Meanwhile, the Koziol-Green statistic provides moderate power and the null distribution does not significantly change upon the parameter estimation.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.883-891
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• 2011

수명시간에 대한 모형으로 로그정규분포가 자주 사용되며, 이는 자료의 변환에 의하여 정규성 검정과 동일한 문제로 생각할 수 있다. 따라서 자료의 로그정규성 검정을 위하여, 정규성 검정에 자주 이용되는 Shapiro-Wilk 형태의 검정통계량을 Kaplan-Meier의 product limit 경험분포함수를 이용하여 임의중도절단자료로 일반화한다. Cram er von Mises 통계량을 임의중도절단자료로 일반화한 Koziol과 Green (1976)의 통계량과 비교하였으며 이를 위하여 단순귀무가설을 가정하였다. 중도절단분포에 대한 모형으로는 Koziol과 Green (1976)에서 제시한 모형과 이와 유사한 다른 모형 두 가지를 고려하였다. 검정력 비교 결과 제시한 통계량이 로그정규성 또는 정규성 검정에 더 좋은 검정력을 보여주었으며 검정력은 중도절단분포 모형보다는 자료의 중도절단비율에 영향을 받는다는 것을 볼 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제23권3호
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• pp.215-230
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• 2016

The powers of some tests for independence hypothesis against positive (negative) quadrant dependence in generalized Farlie-Gumbel-Morgenstern distribution are compared graphically by simulation. Some of these tests are usual linear rank tests of independence. Two other possible rank tests of independence are locally most powerful rank test and a powerful nonparametric test based on the $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises statistic. We also evaluate the empirical power of the class of distribution-free tests proposed by Kochar and Gupta (1987) based on the asymptotic distribution of a U-statistic and the test statistic proposed by $G{\ddot{u}}ven$ and Kotz (2008) in generalized Farlie-Gumbel-Morgenstern distribution. Tests of independence are also compared for sample sizes n = 20, 30, 50, empirically. Finally, we apply two examples to illustrate the results.