Fattorini(1986)의 통계량은 Shapiro와 Wilk의 일변량 정규분포를 위한 검정통계량을 다변량으로 확장한 것이다. 본 논문에서는 Kim과 Bickel(2003)에서 제안한 이변량 정규분포를 위한 검정통계량을 Fattorini(1986)의 방법을 이용하여 이변량 이상인 경우에도 실제적으로 사용가능하도록 일반화하였다. 제안된 통계량은 Fattorini(1986) 통계량의 근사통계량으로 생각할 수 있으며 표본의 크기가 클 때도 사용가능하다.
다변량분석 기법을 위해서는 자료가 정규성(normality)가정을 만족해야한다. 본 연구에서는 GUI환경에서 일변량 및 다변량자료의 정규성검정, 이상치제거 및 변수변환을 하는 시스템을 Visual Basic 언어로서 구축하여 사용자들이 보다 편리하게 사용할 수 있음을 소개 하고자 한다.
다변량분석 기법을 사용하기 위해서는 자료가 정규성(normality)가정을 만족해야한다. 본 연구에서는 GUI(graphic user interface)환경 하에서 일변량(univariate)과 다변량자료(multivariate data)의 정규성검정, 이상치(outliers)제거 및 변수변환(variable transformation)을 지원하는 시스템을 구축하여 사용자들이 보다 편리하게 사용할 수 있음을 소개 하고자 한다.
본 논문에서는 Kim & Bickel(2003)에서 제안한 이변량 정규분포를 위한 검정통계량을 Fattorini(1986)의 방법을 이용하여 이변량 이상인 경우에도 실제적으로 사용가능 하도록 일반화하였다. Fattorini(1986)의 통계량은 Shapiro & Wilk(1965)의 일변량 정규분포를 위한 검정통계량을 다변량으로 확장한 것이다. 그리고 제안된 통계량은 Fat-torini(1986) 통계량의 근사통계량으로 생각할 수 있으며 표본의 크기가 클 때도 사용 가능하다. 또한 모의실험을 통하여 여러 가지 대립가설에서 기존의 통계량과의 검정력을 비교하였다.
이 논문에서는 비선형 변환과 가능도 함수를 이용하여 다변량 자료의 정규성을 검정하는 방법에 대해 알아본다. 사용된 변환은 변환모수에 따라 여러 가지 형태를 가지는 변환족을 구성하는데 이 변환모수를 검정하여 자료의 정규성을 검정한다. 모수의 검정은 점수함수(score function)을 기초로 이루어지며 표본크기가 적은 경우에도 검정통계량의 분포를 유도하기 위한 모수적 붓스트랩 검정방법이 사용된다. 모의실험 결과 기존의 방법과 검정력을 비교하여 제안된 방법이 검정력이 높은 것으로 나타났다.
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.
Malkovich & Afifi (1973)는 합교원리 (union-intersection principle)를 이용하여 왜도와 첨도를 다변량으로 일반화하였으나 이는 자료의 차원이 클 경우에는 사용이 용이하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하는 이들의 근사통계량을 제안한다. 그리고 제안된 근사통계량, Malkovich & Afifi (1973)의 통 계 량, Mardia(1970)의 왜도와 첨도의 검 정력을 모의실험을 통하여 비교한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권1호
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pp.41-47
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1997
본 연구의 목적은 p변량 관측지가 등상관구조를 갖는 경우 주변분산들의 균일성을 검정하는 통계적 절차를 개발하는 것이다. 이를 위하여 2변량의 경우에 적용되는 피트만(Pitman)의 방법을 3변량 이상의 경우로 확장하고 피셔(Fisher)의 임의화 검정을 적용하여 정규분포의 틀에 의존하지 않는 p 값을 산출한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.633-644
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1998
혼합설계의 교호작용에 대한 F 검정이 유효하려면 다표본 구형성(multisample sphericity) 가정과 다변량 정규분포 가정이 만족되어야 한다. F 검정을 실시하기 위한 가정들이 위반된 조건하에서 혼합설계의 교호작용에 대한 검정법들의 1종오류가 비교되었다. 비교된 검정법들은 (1) F 검정(F), (2) 절사평균을 사용한 F 검정($F_T$)(3)$\varepsilon$-수정 F 검정($\varepsilon)$(4) 절사평균을 사용한 $\varepsilon$-수정 F 검정$(\varepsilon_T$) (5) CIGA검정(CIGA), (6) 절사평균을 사용한 CIGA검정($CIGA_T$)이었다. 결과는 CIGA와 $CIGA_T$는 1종오류를 대체로 잘 관리하나, F검정들과 ($\varepsilon$)검정들은 일부 조건에서 아주 작은 1종오류나 아주 큰 1종오류를 갖는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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