Nonparametric Bayesian (np Bayes) statistical models are popularly used in a variety of research areas because of their flexibility and computational convenience. This paper reviews the np Bayes models focusing on biomedical research applications. We review key probability models for np Bayes inference while illustrating how each of the models is used to answer different types of research questions using biomedical examples. The examples are chosen to highlight the problems that are challenging for standard parametric inference but can be solved using nonparametric inference. We discuss np Bayes inference in four topics: (1) density estimation, (2) clustering, (3) random effects distribution, and (4) regression.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.4
no.3
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pp.765-774
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1997
본 논문에서는 반복이 없는 이원배치에서 교호작용의 존재를 가정하고 처리수준간의 모집단 분포의 동일성을 검정하는 비모수적 검정법을 제안하였다. 검정통계량의 구성을 위하여 순위벡터를 그 구조의 형태별로 정리한 순위위치벡터를 제안하고, 이의 특성과 응용가능성을 연구하였다. 또한 모의 검정력 연구를 통하여 기존의 비모수적 방법이 갖는 약점과 제안한 통계량의 우수함을 실증하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.3
no.3
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pp.169-178
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1996
일반적인 실험군과 대조군의 척도모수에 대한 가설을 Orban과 Wolfe(1982)가 도입한 placement를 이용하여 비모수적 검정법을 제안하였다. 위치모수를 알고 있는 경우에 제안된 통계량의 귀무가설하에서의 평균과 분산 그리고 반복점근분포(iterative asymptotic distribution)를 구하였고 기존의 검정법들과 소표본 모의실험을 통하여 실험 유의수준과 실험검정력을 비교하였다.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2000.11a
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pp.141-146
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2000
Shapiro와 Wilk(1972)는 위치모수와 척도모수가 미지인 경우 지수분포의 검정통계량을 제안하였다. 그것은 척도모수의 일반화 최소제곱추정량과 표본분산의 비로 구성되었다. 그러나 이 검정통계량은 일치성을 갖지 않는다. 본 논문에서는 척도모수의 두개의 점근유효추정량으로 구성된 통계량을 고려하고 이의 극한분포를 구하였다. 또한 두 개의 통계량의 검정력을 비교한 결과 제안된 통계량이 변동계수가 1보다 크거나 같은 분포에서 더 좋은 검정력을 가짐을 볼 수 있었다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.30
no.1
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pp.87-94
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2017
Reliability analysis(RA) and Reliability-based design optimization(RBDO) require statistical modeling of input random variables, which is parametrically or nonparametrically determined based on experimental data. For the parametric method, goodness-of-fit (GOF) test and model selection method are widely used, and a sequential statistical modeling method combining the merits of the two methods has been recently proposed. Kernel density estimation(KDE) is often used as a nonparametric method, and it well describes a distribution function when the number of data is small or a density function has multimodal distribution. Although accurate statistical models are needed to obtain accurate RA and RBDO results, accurate statistical modeling is difficult when the number of data is small. In this study, the accuracy of two statistical modeling methods, SSM and KDE, were compared according to the number of data. Through numerical examples, the RA results using the input models modeled by two methods were compared, and appropriate modeling method was proposed according to the number of data.
Nonparametric statistical inference for the parameter of logit model were examined. Usually nonparametric approach is milder than parametric approach based on normal theory assumption. We compared the two nonparametric methods for legit model, the bootstrap and random permutation in the sense of coverage probability. Monte Carlo simulation is conducted for small sample cases. Empirical power of hypothesis test and coverage probability for confidence interval estimation were presented for simple and multiple legit model respectively. An example were also introduced.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.4C
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pp.379-383
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2003
A simpler nonparametric detector test statistic based on reference observation in addition to the rank statistics of regular observations is suggested in this letter. Using reference observations instead of sign statistics helps us a simpler detector structure especially for random signals buried in multiplicative noise.
본 논문에서는 이변량 분포함수의 위치모수에 대한 교대위치이동 대립가설에 대한 비모수적 검정법을 제안하였다. 소표본의 경우 실제 자료에 대해 순열원리에 기초한 근사적 검정법을 제시하였다. 모의실험을 통하여 Bhattacharyya와 Johnson(1970)의 층계순위(layer ranks)에 기초한 검정법과 검정력을 비교하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.4
no.1
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pp.167-175
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1997
확률화 블럭 계획법에서 동위회귀를 이용하여 우산형 대립가설에 대한 비모수검정법을 제안하고자 한다. 제안된 검정통계량은 Mack과 Wolfe (1981)의 통계량에서 처리들에 가중치를 준 형태가 되며, 동위회귀를 이용하여 확률변수인 가중치를 구하고 붓스트랩을 이용한 소표본에서 모의 실험을 통하여 몇가지 사례 및 분포에 대해 제안된 통계량의 검정력을 알아본다.
A nonparametric test for the parallelisim of k regression lines against ordered alternatives is proposed. The test statistic is weighted Jonckheere-type statistic applied to slope estimators obtained from each lines. The distribution of the proposed test statistic is asymptotically distribution-free. From the viewpoint of efficiencies, the proposed test desirable properties and is more efficient than the other nonparametric tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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