• 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.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.199-201
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• 2003

본 연구에서는 크리스프자료(crisp data)인 독립변수와 퍼지자료(fuzzy data)인 종속변수 사이의 관계가 특정한 함수로 표현되지 않는 비모수 퍼지회귀모형을 분석하기위하여 퍼지수 순위와 퍼지순위변환방법을 소개하고, 모의실험을 통하여 퍼지순위변환방법의 효율성을 조사한다.

• 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.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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• pp.584-594
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• 1998

선형회귀분석은 가장 널리 사용되는 데이터 분석기법이지만 독립변수와 종속변수간의 관계가 선형이라고 가정하기 때문에 문제점을 가지고 있다. 비모수 회귀분석(Nonparametric Regression)은 선형회귀분석의 문제점을 극복할 수 있는 방법으로 변수간의 관계의 형태를 미리 가정하지 않고 데이터에 의해 결정하는 방법이다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 비모수 회귀분석법 중의 하나인 Regressoin Splines에 적용하였다. 인위적 데이터를 이용한 평가 결과 유전자 알고리즘은 다양한 상황에서 매우 우수한 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.555-564
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• 2006

랜덤화 블록 모형하에서의 비모수 다중비교방법으로는 Friedman 순위합 다중비교 방법(McDonald와 Thompson, 1967)이 있다. 이 방법은 블록내 순위를 이용하여 블록간 정보를 이용하지 못하였다. 이런 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann(1962)이 제안한 정렬방법을 이용한 새로운 비모수 다중비교방법을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 여러 다중비교방법의 검정력을 비교하였다.

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.121-131
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• 1998

이 논문의 목적은 비모수 회귀모형에 있어서의 오차의 분산을 추정하는 방법들 중 차분에 기저한 방법 (difference-based methods)을 이용한 기존의 추정량들을 비교 분석하는데 있다. 특히 점근적인 최적 이차 차분에 기저한 Hall과 Kay, Titterington(1990)의 HKT 추정량에 대한 그들의 추정량에 대한 문제점들을 제시하고, HKT추정량과, GSJS추정량, Rice추정량에 대하여 모의 실험을 이용하여 모수에 대한 수렴 속도를 비교 분석 하였다. 또한 GSJS 추정량에 대한 일치성과 수렴 속도를 보였다.

• 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.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.