Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권2호
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pp.533-540
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1997
일반화 감마분포(generalized gamma distribution)에서 지표모수(index parameter)에 대한 추론은 생존시간(lifetime)과 관련한 모형의 선택문제에서 매우 중요하다. 이에 대한 정확한(exact) 추론법은 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 이에 대한 점근적(asymptotic) 검정법으로 소표본에서도 우도비 검정에 비해 효율이 뛰어난 Bartlett 검정을 제안하고, 이의 요율적 수행을 위한 대체 모형으로 부터의 누율계산(cumulant computation) 법을 제시하였다. 또한 실제자료에 대해 본 논문에서 제시한 누율계산과정을 이용하여 Bartlett 검정을 실시한 결과 기존의 우도비 검정과는 상당히 큰 차이가 남을 확인하였다. 따라서 모형의 선택 등의 문제에서 제안된 방법은 소표본의 경우에 더욱 효율적이라 할 수 있다.
다수의 지수분포에 있어서 최우수 처리를 판별하는 방법을 가설검정의 형식으로 연구하였다. 최우수 처리의 판별을 위해 적절한 가설을 설정하고, 주어진 유의수준을 만족시키는 우도비 검정 방법을 유도하였으며, 관심영역에서의 최소 검정력을 계산함으로써 실제 표본 설계가 가능하도록 하였다.
본 연구에서는 핵확산 감시와 관련된 이상점 탐지를 위한 일반화 우도비 검정 방법이 개발되었다. 고전적인 이상점 탐지방법들이 연속형 변수만을 고려한 반면, 본 연구에서 제안된 방법은 연속형 변수, 이산형 변수, 혹은 이산형과 연속형이 혼합된 변수들에 모두 적용될 수 있다. 더우기 대부분의 고전적인 방법들에 있어서 주로 이용된 정규분포 가정을 필요로 하지 않는다. 본 연구에서 제안된 방법은 일반화 우도비에 붓스트랩 방법을 적용하여 구성되었다. 모의 실험을 통하여 검정력을 고찰함으로써 제안된 검정방법의 성능을 연구하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.43-53
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1998
본 연구에서는 승법 시계열모형에 있어서 계절성 존재에 대한 대표본 검정통계량으로 서 Wald, 우도비, Rao 통계량을 제안했다. 그리고 세 통계량의 극한분포를 유도하였다. 모의실험을 통하여 세 검정통계량의 경험적 유의수준과 극한분포를 구하고, 세 검정통계량의 검정력을 비교하였다.
본 연구는 퍼지가설 검정을 위하여 퍼지수로 주어진 데이터에 대한 데이터의 조건을 제시하였고 면적비에 의한 동의지수법을 정의한 후 균일최강력 퍼지검정법을 제안하였다. 또한 균일최강력 퍼지 검정을 위하여 유의수준에 의한 신뢰한계를 제시하였다. 예증으로서 지수분포에서 얻은 랜덤셈플을 우도비에 의한 최강력 기각역을 구하여 동의지수법을 이용한 카이제곱분포의 퍼지검정법을 제시하였다.
본 논문에서는 변화점 문제(change-point problem)에 대한 통계적 방법들을 사용하여 에지를 검출하고자 한다. 이를 위해 $n\timesn$ 부분영상을 선택하고 선택된 영상이 농도값에서 유의한 차이가 있는 두 개의 영역으로 분할하는 경계에 대응되는 에지점(edge point)을 포함하는지에 대해 가설 검정을 한다. 에지 검출에 사용되는 통계적 방법은 이표본 Kolmogorov-Smirnov 검정에 기초해서 얻은 제안된 방법과 기존의 우도비(likelihood ratio)방법,비모수적인 Wolfe-Schechtman 방법 등이다. 위 방법들의 성능을 평가하기 위해 접음영상과 잡음없는 영상에 대해 실험을 실시하고 비교 분석한다.
본 연구에서는 제로절단된 이변량 일반화 포아송 분포에서 두 반응변수간 산포모수의 효과에 대하여 연구하였다. 모의실험 결과 두 반응변수가 서로 다른 산포를 갖는 경우 이를 무시하는 이변량 포아송 분포나 이변량 음이항 분포에 의한 모형적합은 효율성이 떨어지는 것으로 나타났다. 아울러 본 연구에서는 이와 같은 상이한 산포의 존재유무에 대한 가설검정에서 스코어 검정을 유도하고 우도비 검정과 효율성을 비교하였다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권2호
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pp.247-253
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1998
영과잉-포아송모형에서 변화시점이 있는 경우, 돌출대립가설에 대한 우도비검정을 이용하여 변화시점의 유 무를 알아보았다. 변화시점에 대한 추정은 최소제곱법을 이용하였고 이를 최우추정법을 이용하기 위한 초기치로 활용하였다. 또한 대립가설에 대한 몇가지 흥미있는 모수들을 적률법을 이용하여 추정하였다. 모의실험을 통하여 이들 추정 량을 비교하였고 결과 변화시점에 대한 추정은 최소제곱법보다는 최우추정법이 바람직하게 나타났고 흥미있는 몇가지 모수들에 대해서는 최우추정량이 적률추정량보다 우수하게 나타났다.
본 논문에서는 일반화우도비검정(generalized likelihood ratio test: GLRT)에 있는 모르는 파라미터(표적의 크기, 클러터의 파라미터)를 최대우도추정(maximum likelihood estimation: MLE) 방법 또는 Newton-Raphson method를 통해 추정하는 방법에 대해서 제안하였다. 클러터 환경에서 표적을 탐지할 경우, 실제 환경과 유사하게 클러터의 수식적인 모델을 세우는 것이 중요하다. 이러한 서로 상관된 클러터 모델은 SIRV(Spherically Invariant Random Vector)를 이용하여 생성할 수 있다. 생성된 클러터 모델에 대한 일반화우도비검정 식을 세우고, 추정된 파라미터에 대한 일반화우도비검정의 탐지확률을 모의실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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