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.
이 논문에서는 일표본 위치검정에서 표본크기를 결정하는데 일반적으로 사용되고 있는 근사분포방법의 문제점에 대해 알아본다. 모의실험 결과 이들 근사분포방법은 검정력의 명목수준에 도달하지 않는 것으로 나타났으며 이에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이 논문에서는 검정통계량의 정확분포를 이용한 표본크기 결정에 대해 알아보고 이를 통한 표본크기의 검정력이 명목수준을 충족하는 것을 보인다.
본 논문에서는 위치와 척도모수가 모두 알려지지 않은 역가우스분포에 대한 적합도 검정으로 기존에 개발된 엔트로피 기반 검정을 확장한 쿨백-라이블러 정보 기반 적합도 검정을 소개한다. 역가우스분포에 대한 단순 또는 복합 영가설을 검정하기 위한 4가지 형태의 검정통계량을 제시하고 검정통계량의 계산에 사용할 표본크기에 따른 윈도크기와 기각값을 모의실험을 통해 결정하여 표의 형태로 제공한다. 검정력 분석을 위해 수행한 모의실험의 결과에서 위치와 척도모수가 모두 알려진 역가우스분포에 대한 쿨백-라이블러 정보 기반 적합도 검정은 모든 대립분포와 표본크기에서 EDF 검정들보다 좋은 검정력을 가지는 것으로 나타난다. 위치모수 또는 척도모수만 알려진 역가우스분포에 대한 쿨백-라이블러 정보 기반 적합도 검정은 모든 대립분포에 대해서 표본크기가 커짐에 따라 검정력이 증가하는 경향을 보인다. 위치와 척도모수가 모두 알려지지 않은 역가우스분포에 대한 쿨백-라이블러 정보 기반 적합도 검정은 대체적으로 엔트로피 기반 검정과 비슷한 수준의 검정력을 보이는 것으로 나타나고 이 결과를 통해서 두 검정은 동일함을 확인할 수 있다.
랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수적 방법에는 일반적인 대립가설에서 Friedman (1937)이 제안한 검정법이 있다. 이 방법은 처리 효과의 차이를 알아보기 위한 검정법으로 블록 내 순위를 사용해 검정함으로써 블록 간 정보의 손실이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 블록 간 정보 손실을 줄이고, Jo와 Kim (2013)이 제안한 랜덤화 블록 계획법의 결합위치 방법을 확장하여 결합위치에 점수함수를 적용한 새로운 비모수적 방법을 제시하였다. 또한 Monte carlo simulation을 통하여 기존의 검정 방법과 제안한 검정법의 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.
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.
본 논문에서는 $\kappa$-표본 문제에서 우산형 위치-척도 대립가설에 대한 순위검정법들을 연구하였다. 위치모수와 척도모수의 변동에 민감한 순위점수에 기초한 검정통계량들을 제안하였다. 우산형 대립가설의 정점이 알려진 경우를 다루었으며 귀무가설과 대립가설하에서의 점근성질도 아울러 조사되었다. 모수들간의 간격이 같지않는 우산형 위치-척도모형에서 Chen-Wolfe의 동위회귀 추정량을 이용한 순위통계량에 의존한 검정법이 효율적이었으며 또한 아주 안정적이었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권3호
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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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제16권4호
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pp.615-625
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2009
본 논문에서는 영상의 에지검출을 하는데 사용되는 여러 가지 윈도우 배치(window configurations)하에서 통계학의 이표본 위치문제(two-sample location problem)에서 대표적인 Wilcoxon 검정과 T-검정에 기초한 에지검출법에 대해 논의하고자 한다. 영상의 에지검출하는데 윈도우 배치 선택은 에지검출 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서 에지는 선택된 윈도우 배치 하에서 에지-높이 모수(edge-height parameter)를 사용한 에지 모형 하에서 두 근방 영역간의 유의한 차이가 있는지를 검정함으로서 결정한다. 영상 실험에서 윈도우 배치에 따른 통계적 검정에 의한 에지검출 성능은 에지 맵(edge map)을 통한 정성적인 비교와 객관적인 척도하에서 정량적인 비교 그리고 CPU 계산시간까지 고려하여 분석하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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