패널 시계열 자료를 소개하고 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위한 검정 통계량으로 Rao 통계량과 Wald 통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 모의실험을 통해 패널의 수가 작을 때에도 패널의 수가 많을 때와 마찬가지로 두 검정 통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였으며, 패널의 수가 작을 때 Rao 통계량이 Wald 통계량 보다 더 우수한 검정력을 가짐을 모의실험을 통해 확인하였다. 시도별 월별 경제활동인구수 자료를 패널 1차 자기회귀 모형으로 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성 검정을 만족한 자료를 시점별 평균을 이용하여 종합하고 이를 1차 자기회귀모형으로 적합하였다. 각각의 시도별로 적합한 모형과 시점별 평균을 이용하여 적합한 모형의 예측력을 비교한 결과 동질성 검정을 통과한 패널 1차 자기회귀모형의 경우 자료를 종합하여 적합한 모형의 예측력이 더 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 Kim (2001a)에서 제안한 지수분포에서의 수정된 Shapiro와 Wilk (1972) $W_E$-통계량을 중도절단자료에 적용하였다. 검정통계량은 Samanta와 Schwarz (1988)에서 $W_E$-통계량을 중도절단자료에 대해 수정한 것과 같은 방법으로 정규화 등간격(normalized spacings)을 이용하여 수정하였다. 그 결과 제안된 통계량은 귀무가설에서 중도절단이 없는 경 우와 같은 분포를 갖고 표본크기만 변하게 된다. 제안된 통계량의 검정력을 Samanta와 Schwarz (1988)의 통계량과 비교한 결과, 중도절단이 없는 경우와 마찬가지로 중도절단이 있는 경우에도 변동계수가 1보다 크거나 같은 대립가설에서 제안된 통계량은 더 좋은 검정력을 나타내었다.
본 논문에서는 지수분포의 검정에 자주 쓰이는 Shapiro와 Wilk (1972) 통계량과 이의 단점을 보완한 Kim (2001a)의 통계량을 위치모수가 주어지고 척도모수가 미지인 지수분포에서의 전진 제 2종 중도절단자료에 적용하였다. 이를 위하여 각각의 통계량을 Stephens (1978)을 이용하여 위치모수가 주어진 경우의 검정통계량으로 수정하고, 자료를 정규화 간격(normalized spacings)을 이용하여 변환하는 방법을 사용하였다. 모의실험을 통하여 검정력을 비교한 결과 Shapiro-Wilk 통계량보다 Kim (2001a)의 통계량을 이용할 때 고려한 거의 모든 경우 더 우수한 검정력을 나타내었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.83-92
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1996
확률화 블록 계획법에서 우산형 대립가설에 대한 점근 분포 무관 검정법을 제시하고 제안된 검정통계량의 점근적 정규성과 모수적 방법 및 비모수적 방법의 점근상대효율을 관찰하였다. 검점통계량은 블록 효과를 추정하여 제거한 관측치의 전체 블록 순위를 사용하여 제안하였으며 제안된 검정통계량의 소표본 Monte Carlo 연구를 통해 실험 검정력을 비교하였다. 그 결과 본 논문에서 제안된 검정통계량이 꼬리가 두꺼운 분포에서는 전반적으로 우수하고 로버스트한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 matched-pair design에서의 두 처리간 동등성/ 비열등성 검정에 대해 고려하였다. 기존에 비율차이나 risk ratio관점에서 동등성/비열등성 검정을 시행한 것과는 달리, 본 논문에서는 odds ratio에 기초하여 두 가지 검정통계량을 유도하였다. (1) constrained maximum likelihood estimator(mle)를 이용한 fieller type 통계량 (2) 제약없이 구한 mle를 사용한 wald-type 통계량). 비율 차이나 risk ratio에 기초한 기존의 통계적 방법들(비율차이에 근거한 (3) score-type 통계량과 (4) wald-type 통계량, risk ratio에 기초한 (5) fieller-type 통계량과 (6) wald-type 통계량)과 본 논문에서 제시한 두가지 통계량의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 시행하였다. 모의실험 결과, 본 논문에서 제안한 constrained mle를 사용한 fieller type 통계량은 empirical type I error 측면에서 매우 만족스러운 결과를 보이고 있으며, 특히 비대각 셀의 확률이 작아질 경우에도 안정적인 성능을 보여준다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권4호
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pp.683-691
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2012
$4{\times}4$ 그레코라틴방격모형은 모집단의 분포에 상관없이 주효과 검정을 위한 순위변환 통계량의 검정력이 모수적 통계량의 검정력보다 전체적으로 높은 우위성을 갖는다. 효과크기가 균등간격이 아닌 경우에 주효과 검정을 위한 순위변환 통계량의 검정력은 효과크기가 균등간격인 경우보다 다소 낮지만 모수적 통계량의 검정력에 비하여 월등한 비교우위를 갖는다. 순위변환 통계량의 검정력은 블럭효과의 수가 줄어들거나 효과크기가 작아질수록 모수적 통계량의 검정력보다 월등히 우세함을 보인다. 블럭효과들이 존재할 때는 주효과에 비하여 블럭효과들이 모두 작거나 하나의 블럭효과에 편중된 경우에 순위변화 통계량의 검정력이 모수적 통계량의 검정력보다 더욱 우수하다. 이는 상호작용없이 다인자인 네 개의 주인자 및 블럭인자만으로 구성된 그레코라틴방격모형의 특성에 의한 결과로, 앞으로 구체화하지 못한 다인자로 구성된 요인실험계획모형 등에 확대 적용할 순위변환기법의 가능성을 제시한다.
포아송분포로부터 부의 이항분포로의 이탈을 검색하는 통계량들이 자료의 형태에 따라 여러가지 제시되었다. 그런데 대립가설인 부의 이항분포의 모수화 방법에 따라 분산과 평균의 구조가 변하고 국소 최적 검정 통계량도 달라진다는 것이 알려졌다. 본 논문에서는 대립가설을 일반적인 포아송 혼합분포로까지 확장시키고, 일반적인 형태의 분산과 평균의 구조에도 검정 가능한 새로운 통계량 L을 소개하고 있다. 또한 L 통계량은 포아송 분포로부터 부의 이항분포로의 이탈을 다루는 기존의 여러 통계량들의 일반화된 형태임을 보였다. 점근적 상대효율과 모의 실험을 통하여 L 통계량과 기존의 통계량들을 비교한 결과 분산과 평균사이의 구조에 상관없이 L 통계량이 우수한 것임을 입증하였다.
projection pursuit을 이용하여 이변량 정규분포의 적합도 검정을 위한 통계량을 제안한다. 기본적인 생각은 이변량 정규분포의 가정하에 표준정규분포를 갖는 모든 선형조합을 고려하여 이들의 순서통계량과 이론적인 분위수를 비교하는 것이다. 이와 같이 제안된 통계량은 선형변환에 대해서 불변(invariant)이다. 본 논문에서는 제안된 통계량의 극한분포를 적절한 Gaussian process의 적분으로 표현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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