• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.77-84
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• 2012

반복이 있는 랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 검정방법에는 Mack과 Skillings (1980)가 제안한 검정법이 있다. 이 방법은 각 블록의 처리에서 반복된 각 관측값 대신에 반복된 관측값들의 평균을 이용하여 순위를 매기기 때문에 정보의 손실이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 새로운 비모수 검정법을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 여러 비모수 검정방법들의 검정력을 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권2호
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• pp.221-226
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• 1995

본 연구는 붓스트랩에 의한 U-통계량의 분산추정방법을 제안하고, 추정량의 일치성을 증명하였다. 결과적으로 붓스트랩 추정량으로 표준화한 U-통계량의 값이 표준정규분포에 근사함을 보였다. 또한 실제적인 비모수검정에서 이를 응용하여 검정력과 특성을 연구하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1105-1112
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• 2011

반복이 있는 랜덤화 블록 계획법을 검정하는 검정법은 Mack (1981), Skilling과 Wolfe (1977, 1978), Hettmansperger (1975)가 제안한 방법이 있다. 본 논문에서는 Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 위치와 Kim (1999)이 제안한 대조군과 처리군의 방법을 확장하여 반복이 있는 랜덤화 블록 모형에서 새로운 방법을 제안하였다. 또한 모의 실험을 통하여 다른 비모수 검정 방법들과 모수 검정 방법의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.707-717
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• 2016

랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 방법은 일반 대립가설에서 Friedman (1937), 순서형 대립가설에서 Page (1963)가 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각 블록 내 처리 간 순위를 이용해 처리 간의 차이를 검정하는 방법이다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 블록 간 정보의 손실을 줄이고, Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 위치를 확장하여, Kim (1999)이 제안한 대조군과 처리군의 방법을 이용하여 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수 검정 방법을 제안하였다. 또한 Monte Carlo 모의실험을 통해 제안방법과 기존의 검정 방법을 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1401-1408
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• 2013

반복이 있는 랜덤화 블록 계획법에서 우산형 대립가설을 검정하기 위한 비모수 방법에는 Kim과 Kim (1992)이 제안한 방법이 있다. 본 논문에서는 Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 위치와 Kim (1999)이 제안한 대조군과 처리군의 방법을 확장하여 랜덤화 블록 계획법에서 우산형 대립가설에서의 검정법을 제안하였다. 또한 여러 분포에 대한 모의실험 통하여 기존의 방법과의 검정력을 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.95-103
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• 2013

랜덤화 블록 모형에서 처리 간의 차이 유무를 검정하는 비모수 방법은 일반 대립가설에서는 Friedman (1937)이, 순서 대립가설에서는 Page (1963)가 제안한 검정법이 있다. 이 방법은 각 블록 내 처리 간의 순위를 이용하여 처리 간의 차이를 검정하는 검정법이다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)의 정렬 방법과 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 검정법을 확장하여 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수적 방법을 제시하였다. 또한, 모의실험을 통하여 모수적 방법과 기존의 비모수적 방법과의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.281-290
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• 2017

반복이 있는 랜덤화블록 모형에서의 비모수적 검정 방법에는 Mack과 Skillings (1980)가 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각각의 관측값을 사용하는 대신 각 블록에서의 반복된 관측값들의 평균을 사용하여 검정하는 방법이다. 따라서 관측치들의 정보를 손실할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 정렬방법과 선형 위치통계량을 이용한 비모수 검정법을 제안하였다. 또한 몬테카를로 모의실험(Monte-Carlo Study)을 통하여 기존의 방법과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제7권1호
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• pp.19-34
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• 1994

본 논문에서는 K개의 회귀직선에서 기울기들의 우산형 대립가설에 대한 평행성을 검정하는 비모수 검정법을 제안하고 제안된 검정법의 점근적 성질들을 고찰하고자 한다. 정점을 알고 있는 경우와 모르고 있는 경우로 구분하여 검정법을 제시하고 몇몇 분포에 대해 모의 실험을 해본 결과 제안된 검정통계량이 꼬리가 두터운 분포에서 우도비 검정법들보다 검정력이 우수함을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.291-299
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• 2017

반복이 있는 랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 검정방법에는 Mack과 Skillings (1980), Mack (1981)가 제안한 방법이 있다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)의 정렬 방법과 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 검정법을 확장하여 반복이 있는 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수적 방법을 제시하였다. 또한 모의실험을 통해 모수적 방법과 기존의 비모수적 방법과의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.729-739
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• 2016

독립된 세 개 이상의 처리 간에 차이 유무를 검정하는 비모수적 방법에는 Kruskal과 Wallis (1952)가 제안한 검정법이 있다. 세 개 이상의 다른 모집단으로부터 결합된 표본관측 값들의 순위를 이용한 검정기법이다. 본 논문에서는 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 방법을 확장하여 일원배치모형에서 새로운 방법을 제안하였다. 또한 모의실험(Monte Calro simulation study)를 통하여 기존의 검정법과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.