• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권1호
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• pp.29-37
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• 1996

계절성을 갖는 승법 계절 혼합 시계열 모형들의 동질성 검정을 위하여 Wald 검정 통계량을 구하고 그 극한 분포가 ${\chi}^2$-분포함을 보였으며 시뮬레이션 연구를 통하여 뒷받침하였다. 도시 규모가 비슷한 우리나라 지역별 평균 온도자료를 가지고 이 동질성 검정을 수행하여 시계열을 지역별로 모형화하여 예측한 것과 동질성이 있는 것을 묶고 모형화하여 예측한 것에 대한 예측 오차를 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제13권1호
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• pp.97-104
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• 2000

본 논문은 m개의 독립적인 일차 비선형 시계열로 구성된 패널자료의 동질성 검정에 대한 연구로서 먼저 일반적인 일차 비선형 시계열의 정상성 조건을 유도하고 이어서 동질성 검정법을 제시하고 연관된 극한분포를 규명하였다. 또한 모의실험을 하여 제안된 검정법의 모의검정력을 구하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.123-132
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• 2016

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.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.147-157
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• 2017

패널 마코프 체인의 구조를 소개하고 우도함수를 도출하여 전이확률을 추정하였다. 패널 마코프 체인의 전이확률의 동질성 검정통계량으로 LR 통계량을 제안하고 그 극한분포를 제시하였다. 동질성 검정통계량의 극한분포를 패널의 수를 달리하여 모의실험하였으며 패널의 수가 50개 이상인 경우 동질성 검정통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였다. 정상적인 경우 검정통계량이 우수한 검정력을 가지는 것을 보였고, 확률보행과정과 같이 비정상적인 경우 검정통계량이 전이확률의 비동질성을 잘 반영하는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권3호
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• pp.521-529
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• 2013

패널 시계열자료 분석에서 모수축약의 원칙에 충실하기 위해서 동질성 검정을 수행한다. 본 논문에서는 독립적인 중선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정을 수행하기 위하여 먼저 중선형 시계열 모형의 정상성 조건을 구하고 최우추정량과 동질성 검정통계량과 극한 분포를 이끌어내며, 실증분석으로 우리나라 8도의 Mumps 패널자료를 이용해 8개 지역의 발병 추이에 대한 동질성 검정을 수행한다.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1163-1170
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• 2014

간헐적인 패널 시계열 자료의 개념과 구조를 소개하고, 간헐적인 패널 시계열 자료의 모형으로 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위하여 Wald 검정통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 또한 동질성이 만족되는 경우 시점 별 평균을 이용하여 종합한 자료로 모형을 적합하였다. 이 모형의 동질성 검정 통계량의 극한분포가 $^x2$분포에 잘 따르는지를 알아보기 위해 모의실험을 실시하고, 실제 자료 분석으로 지역별 월별 Mumps 자료에 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성이 만족된 지역별 월별 Mumps 자료를 시점 별 평균을 이용하여 종합하고 1차 자기회귀 모형으로 적합하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.79-88
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• 2010

기초통계학의 수업에서 두 집단간 평균의 차이를 검정함에 있어 두 집단의 분산의 동질성 여부에 따라 다른 통계 절차를 사용할 것을 제안하고 있다. 이러한 이유로 통계 분석에 사용되는 SAS나 SPSS 등의 패키지에서는 두 집단의 평균 차이의 검정에 앞서 분산의 동질성 검정을 선행할 것을 제안한다. 하지만, 이전의 몇몇 연구에서 알려진 바와 같이 이러한 이 단계 검정 절차는 검정의 유의수준(제 1종의 오류)을 제어하기가 어렵다. 본 글에서는 이 단계 검정을 행함에 있어 1 단계와 2 단계의 유의수준 ${\alpha}_1$과 ${\alpha}_2$를 조절하여 전체 검정의 유의수준을 주어진 ${\alpha}$ 이하로 제어하는 절차를 소개한다.

• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.211-221
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• 2001

본 논문에서는 2$\times$2 분할표의 주변동질성 검정에서 사용될 수 있는 통계량들을 소개하고, 이 통계량들을 비교하였다. 먼저 주변동질성 검정에 민감하게 영향을 주는 모수를 정의한 후에 이 모수들의 효과를 예시하였다. 또한 이 모수들을 이용하여 모의실험을 통해여러 검정법들을 비교해본 결과 McNemar 검정이 다른 검정력보다 더 좋은 성질을 가지고 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.73-83
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• 2013

신용평가방법에서 등급의 계량화 중 신용등급 변화 검정방법은 등급별로 추정된 예측부도율과 실제부도율과의 동질성을 검정하는 방법으로 한 시점에 대한 이항검정과 카이제곱검정 등이 있고, 여러시점의 정확성을 검증하는 방법으로 정규성검정, 확장된 신호등검정 등이 있다. 본 연구에서는 현실적인 상황을 고려하여 이런 검정방법들이 상관관계가 존재하는 경우에 등급별 동질성 검정방법을 소개하고 이 방법들을 신용평가 이외에 다양한 분야의 자료에 활용할 수 있음을 알아본다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권7호
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• pp.261-266
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• 2014

시계열 모형에서 모수의 수가 많으면 모수추정에 따르는 오차가 커지게 되므로 예측을 하는데 많은 어려움이 있다. 만약 여러개의 시계열 자료들이 동일한 모형에서부터 얻어졌다고 하는 동질성 가설이 채택되면 모수축약을 이룰 수 있고, 더 좋은 예측값을 얻을 수 있다. 비선형 시계열 패널 자료는 각각의 시계열마다 모수들이 있기 때문에 매우 많은 모수가 존재하게되고, 모수의 수가 많으면 모수추정에 따르는 오차가 커지게 되어 예측의 정확도가 떨어지게 된다. 패널내에 존재하는 독립적인 여러 시계열들의 동질성이 만족되면 시계열을 종합하여 모수를 추정하고 검정할 수 있다. m개의 독립적인 비선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정을 알아보기 위하여 모형을 설정하고 이 모형에 대한 정상성 조건을 구하였고, 동질성 검정통계량을 유도했으며, 구한 검정 통계량의 극한분포가 ${\chi}^2$ 분포를 따르는 것을 보였다. 실증분석에 있어서는 비선형 시계열 자료중 중선형 시계열 모형의 동질성 검정을 하고, 실제 우리나라 주식자료를 2개의 집단으로 나누어 비선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정에 대한 분석을 하였다.