Non-inferiority trials indicate whether the effect of an experimental treatment is not worse than an active control. Chen et al. (2006) and Kang (2010) proposed a test method for non-inferiority trials using confidence intervals. In this paper, we suggest a new nonparametric method using a confidence interval based on Wilcoxon rank-sum test and Hodges-Lehmann estimator of active control. A Monte-Carlo simulation study compares the type I error and the power of the proposed method with previous methods.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.2
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pp.339-348
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2017
One of the major issues of statistical process control for variables data is monitoring both the mean and the standard deviation. The traditional approach to monitor these parameters is to simultaneously use two seperate control charts. However there have been some works on developing a single chart using a single plotting statistic for joint monitoring, and it is claimed that they are simpler and may be more appealing than the traditonal one from a practical point of view. When using these control charts for variables data, estimating in-control parameters and checking the normality assumption are the very important step. Nonparametric Shewhart-Lepage chart, proposed by Mukherjee and Chakraborti (2012), is an attractive option, because this chart uses only a single control statistic, and does not require the in-control parameters and the underlying continuous distribution. In this paper, we introduce the Shewhart-Lepage chart, and propose the design procedure to find the optimal diagnosis limits when the location and the scale parameters change simultaneously. We also compare the efficiency of the proposed method with that of Mukherjee and Chakraborti (2012).
The treatment effect in clinical tests depending on dose of the drug; however, it can show a decreasing trend in fixed dose level due to side effects. The trend is known as an umbrella pattern; in addition, the method for the umbrella alternative is quite useful when the tendency is predicted in advance. In this paper, we propose a nonparametric method of umbrella alternatives for a one-way layout by using linear placement described in Orban and Wolfe (1982). The Monte Carlo simulation is adapted to compare the power of proposed procedure with previous methods.
경제에 미친 충격이 경제에 일시적 영향을 미치고 사라지며 그 영향력이 곧 소멸하고 마는 경우와 영구히 존속하는 경우가 있을 수 있다. 경제에 불현듯 다가와 영향력을 행사한 충격이 일시적으로 존재하고 사라지느냐 아니면 영원히 또는 장기적으로 존재하느냐 하는 것은 경제 현상을 시계열적으로 파악하고 이해하는 데 중요한 요소이다. 충격이 경제 내에 장기기억으로 존재한다면 경제 현상은 경제가 시작되는 순간부터 현재까지의 충격들의 결합적 집합이라 할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 적분확률과정의 모수 d가 정수를 갖지 않고 비정수를 갖을 때의 ARIMA(p, d, g)process, 즉 ARFIMA(p, d, q)process의 비정수차분 모수 d를 추정 하고자 한다. 그리고 이 비정수차 분모수의 추정과 검정을 통하여 우리나라의 주가가 충격을 받았을 때 이 충격을 금시 해소시키고 버리는지, 또는 장기적으로 기억하여 항상 주가에 반영시키고 있는지의 여부를 검증하였다. 이 논문에서는 periodogram 방법과 lag window 방법을 다같이 사용하여 차분모수 d를 추정하고 표준오차를 계산하여 d의 추정치에 대한 기각여부를 검정한 우리나라의 주식시장은 충격에 대한 장기기억을 보유하고 있다는 것을 발견하였다. 이와 같은 발견은 충격적이다.
The ordinary least squares regression method of Haseman and Elston(1972) is most widely used in genetic linkage studies for continuous traits of sib pairs. Kruglyak and Lander(1995) suggested a statistic which appears to be a nonparametric counterpart to the Haseman and Elston(1972)'s regression method, but in fact these two methods are quite different. In this paper the relationships between these two methods are described and will be compared by simulation studies. One of the characteristics of the sib-pair linkage study is that the explanatory variable has only three different values and thus dependent variable is heavily replicated in each value of the explanatory variable. We propose a weighted least squares regression method which is more appropriate to this situation and the efficiency of the weighted regression in genetic linkage study was explored with normal and non-normal simulated continuous traits data. Simulation studies demonstrated that the weighted regression is more powerful than other tests.
This article is concerned with the goodness - of - fit test for exponentiality when both the scale and location parameters are unknown. A test procedure based on the $L_1$-norm of discrepancy between the cumulative distribution function and the empirical distribution function is proposed, and the critical values of the test statistic are obtained by Monte Carlo simulations. Also the null distributions of the proposed test statistic are presented for small sample sizes. The power of tests under certain alternative distributions is investigated to compare the proposed test statistic with the well-known EDF test statistics. Our Monte Carlo power studies reveal that the proposed test statistic has good power properties, for moderate-to-large sample sizes, in comparison to other statistics although it is a conservative test.
This study compares the return to seniority and experience among different groups of workers. Skilled workers in large company appear to enjoy the biggest seniority premium, while non-regular workers and small company workers hardly have any. Trade union did not have significant effect. Return to experience increased especially in large firms. Nonparametric model specification test shows that the biases for returns to seniority and experience of 30 years to be between -25~29%, and -42%~6%, respectively.
연속시간모형은 시간의 흐름에 대응되는 자본자산의 운동의 성질과 시간의 흐름에 따라 형성되는 자본자산의 가격을 동시적으로 파악할 수 있는 것이 큰 장점이다. 연속시간 확률미분방정식을 구성하는 표류함수와 확산함수가 폐형해나 해석적 형태로 존재하지 않는 경우가 대부분이다. 여기에서 모수추정의 어려움이 발생한다. 전이 확률밀도함수의 인지 또는 발견의 어려움과 표류함수와 확산함수의 적분 불가능성은 최대가능도법의 사용을 어렵게 만든다. 여기에서 모수방법 보다는 비모수방법을 통하여 연속 확률 미분방정식을 추정하려는 성향이 존재한다. 밀도를 모르면 표본적률을 사용하여 모수를 추정할 수 있으므로 일반화 적률법이 연속시간 확률미분방정식의 모수 추정과 검정에 사용되고 있다. 전이밀도의 값을 시뮬레이션을 통하여 얻는 마코브연쇄 몬테카를로 방법, 전이밀도를 무한소 생성작용소를 통하여 얻는 방법, 비 모수방법, 여러 종류의 전개에 의하여 얻은 표류함수와 확산함수의 전이밀도에 대한 최대가능도법 등 여러 종류의 연속시간 확률미분방정식의 실증분석에서 사용되고 있다. 이 논문에서는 연속시간 확률미분방정식의 실증분석 방법들을 정리하는데 목적이 있다. 이일균(2004)은 이 논문과의 자매논문으로 시뮬레이션에 의한 확률미분방정식의 추정을 다루고 있어 시뮬레이션방법은 그 논문에 미룬다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.1
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pp.143-152
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2017
Restriction of completely randomization within a block can be handled by a split plot factorial design splitted by several plots. $3{\times}3$ split plot factorial design with two fixed main factors and one fixed block shows that powers of the rank transformed statistic for testing whole plot factorial effect and split plot factorial effect are superior to those of the parametric statistic when existing effect size is small or the remaining effect size is relatively smaller than the testing factorial effect size. Powers of the rank transformed statistic show relatively high level for exponential and double exponential distributions, whereas powers of the parametric and rank transformed statistic maintain similar level for normal and uniform distributions. Powers of the parametric and rank transformed statistic with two fixed main factors and one random block are respectively lower than those with all fixed factors. Powers of the parametric andrank transformed statistic for testing split plot factorial effect with two fixed main factors and one random block are slightly lower than those for testing whole plot factorial effect, but powers of the rank transformed statistic show comparative advantage over those of the parametric statistic.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.6
s.38
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pp.27-36
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2005
Finite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates Per fault. This Paper Proposes reliability model using the generalized gamma distribution, which can capture the monotonic increasing(or monotonic decreasing) nature of the failure occurrence rate per fault. Equations to estimate the parameters of the generalized gamma finite failure NHPP model based on failure data collected in the form of interfailure times are developed. For the sake of proposing shape parameter of the generalized gamma distribution, used to the special pattern. Data set, where the underlying failure process could not be adequately described by the knowing models, which motivated the development of the gamma or Weibull model. Analysis of failure data set for the generalized gamma modell, using arithmetic and Laplace trend tests . goodness-of-fit test, bias tests is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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