• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.245-245
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• 2019

점착성 유사는 유사가 가지는 점착력에 의해 응집현상을 겪으며 그 크기와 밀도가 변화한다. 유사의 크기와 밀도는 침강속도에 직접적인 영향을 주며 침강속도는 변화는 유사의 거동에 매우 중요한 작용을 한다. 따라서 점착성 유사의 크기 특성을 파악하는 것은 필수적이다. 본 연구는 유사가 가지는 입도분포를 파악하기 위해 통계학적 접근법을 적용하여 분석하였다. 점착성 유사의 입자가 가지는 입도 분포를 구체화한 결과를 유사의 입도 분포를 위한 수치 모의 연구에 적용하여 모의 결과를 향상시키고 유사 문제의 분석에 용이하도록 하려 한다. 통계학적인 방법 중 적합도 검정을 이용하여 실제 점착성 유사의 입도가 어떠한 분포를 모사하는지 분석하였다. 수집된 입도 분포 자료에 적합도 검정 방법 중 Kolmogorov-Sminorv(K-S) 검정을 이용하였으며 유의수준 5%를 통과할 경우 이론 분포가 점착성 유사의 입도 분포를 잘 모사하는 것으로 판단하였다. 점착성 유사의 입도 분포를 수집하고 그 자료를 바탕으로 적합도 검정을 실시한 결과 많은 연구에서 점착성 유사의 입도 분포로 가정하고 있는 Log-normal 분포가 유의수준 5%를 기준으로 적합도 검정을 통과한 경우는 많지 않았다. 본 연구에서 검정한 결과로는 기존에 이용되는 Log-normal 분포는 위치 매개변수를 추가하여 3 매개변수 분포를 사용할 경우에만 점착성 유사의 입도 분포를 모사한다고 판단된다. 향후에는 점착성 유사의 입도 분포를 모사하고 사용함에 있어 Log-normal 분포를 무조건적으로 이용하는 것은 지양하고 점착성 유사가 가지는 특성을 파악하여 어떠한 입도 분포 형태를 나타낼지 미리 예측하여 이론 분포를 가정한다면 수치모형을 통해 점착성 유사의 입도 분포를 모사할 때 그 정확도가 크게 증가할 것으로 판단된다. 또한 점착성 유사의 입도 분포로서 제시한 GEV 분포와 Gamma 분포, Log-normal 분포를 FM 모형에 결합하여 입도 분포를 모의한 후 그 결과를 실제 현장에서 측정된 입도 분포와 비교하는 과정을 통해 실제 어떠한 분포가 가장 적합하게 모의하는지도 검증할 필요성이 있다고 판단된다. 또한 점착성 유사의 입도를 모사하는 분포를 새로 개발하여 사용한다면 점착성 유사의 이동과 특성을 연구할 때 가장 중요한 크기 특성에 대한 많은 정보를 제공할 수 있으며 유사와 관련된 문제를 용이하게 분석할 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.13 no.1
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• pp.1-11
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• 2020

One of the important problem in statistical hydrology is to estimate the appropriated probability distribution for a given sample data. For the problem, a goodness-of-fit test is conducted based on the similarity between estimated probability distribution and assumed theoretical probability distribution. Probability plot correlation coefficient test (PPCC) is one of the goodness-of-fit test method. PPCC has high rejection power and its application is simple. In this study, test statistics of PPCC were derived for generalized extreme value distribution (GEV) models based on L-moments and these statistics were suggested by the multiple and nonlinear regression equations for its usability. To review the rejection power of the newly proposed method in this study, Monte Carlo simulation was performed with other goodness-of-fit tests including the existing PPCC test. The results showed that PPCC-A test which is proposed in this study demonstrated better rejection power than other methods, including the existing PPCC test. It is expected that the new method will be helpful to estimate the appropriate probability distribution model.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.6 no.2
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• pp.289-302
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• 1993

A goodness-of-fit test for the two-parameter exponential distribution, for use with the singly Type I and Type II right censored samples, is proposed. The test statistic is based on the $L_1$-norm of discrepancy between the cumulative distribution function and the empirical distribution function. To deal with the unknown parameters problem, the K- transformation is considered and modified to be applied to the censored samples. Rosenblatt's transformation is extended to the cases of Type I and Type II censored samples, in order to transform the censored samples into the complete ones. The critial values of the test statistic are obtained by Monte Carlo simulations for some finite sample sizes. The power studies are conducted to compare the proposed test with the Pettitt(1977) test for exponentiality with censored samples. It appears that the proposed test has relatively good power properties for moderate and large sample sizes.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.123-132
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• 2016

We can achieve the principle of parsimony and efficiency if homogeneity for panel time series model is satisfied. We suggest a Rao test statistic and a Wald test statistic for the test of homogeneity for panel AR(1) and derived the limit distribution. We performed a simulation to examine statistics with the same chisquare distribution when number of the individual is small and in common with large. We also simulated to compare the empirical power of the statistics in a small panel. In application, we fit panel AR(1) model using regional monthly economical active population data and test homogeneity for panel AR(1). It is satisfied homogeneity, so it could be fitted AR(1) using the sample mean at the time point. We also compare the power of prediction between each individual and pooled model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.246-246
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• 2019

점착성 유사는 비점착성 유사보다 작은 입자 크기를 가지며 전자기적 점착력에 의해 연속적인 응집과 파괴의 과정인 응집현상을 겪는다. 응집현상에 의해 생긴 유사 덩어리를 플럭(Floc)이라고 하며 유사의 응집현상은 점착성 유사가 가지는 입자 크기, 침강속도, 밀도를 변화시킨다. 유사의 이동은 크기, 침강속도, 밀도에 영향을 받는다. 따라서 점착성 유사의 여러 특성에 관여하는 입자의 크기에 대한 충분한 이해는 점착성 유사의 이동을 파악하는 데에 필수적이다. 본 연구에서는 점착성 유사의 여러 특성 중, 입자 크기 분포에 대한 특성을 분석하는 것을 수행하였다. 일반적으로 점착성 유사의 연구에서 입도 분포는 Log-normal 분포로 가정하여 사용되고 있다. 그러나 그 적합성에 대해서는 검증된 바가 없다. 따라서 과거 연구에서 조사된 점착성 유사의 입도 분포 자료를 현장에서 측정된 자료와 실험실에서 측정된 자료로 나누어 수집한 후, 표본에 통계학적인 방법인 적합도 검정을 사용하여 실제 어떠한 분포를 모사하는지 살펴보았다. 적합도 검정은 Kolmogorov- Smirnov (K-S)검정을 이용하였으며 K-S 검정의 결과가 유의수준 5%를 통과하는 경우 가정된 분포가 실제 표본을 잘 모사하는 것으로 판단하였다. 적합도 검정 결과, 점착성 유사의 입도 분포는 현장 실험과 실험실 실험에서 다른 특징을 나타내었다. 현장 실험의 경우 입도 분포의 형태가 지수 분포의 형태를 나타내는 경우가 많았으며 Gamma 분포가 우수하게 모사하였다. 실험실 실험의 입도 분포는 일반적인 양의 왜곡도를 가지는 분포를 그렸으며 GEV 분포와 Gamma 분포가 우수하게 모사하였다. 두 경우 모두 Log-normal 분포가 적합하다고 판단되는 경우는 많지 않았다. 그러나 Log-normal 분포에 위치 매개변수를 추가하여 3 매개변수의 분포로 모사한 경우 유의수준 5%를 통과하는 경우가 크게 증가하였다. 향후에는 점착성 유사의 입도 분포를 모사하고 사용함에 있어 Log-normal 분포를 무조건적으로 이용하는 것은 지양해야할 것으로 판단된다. 2 매개변수의 분포를 점착성 유사의 입도분포로 사용할 경우, Gamma 분포를 추천하며, 기존에 사용되던 Log-normal 분포를 사용할 경우 위치 매개변수를 추가하여 3 매개변수의 Log-normal 분포를 이용할 것을 추천한다. 또한 점착성 유사의 입도를 모사하는 분포를 개발하여 사용한다면 점착성 유사의 이동과 특성을 연구할 때 가장 중요한 크기 특성에 대한 많은 정보를 제공할 수 있다고 판단된다.

• Journal of Global Scholars of Marketing Science
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• v.17 no.3
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• pp.133-151
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• 2007

The purpose of this article is to examine the effects of item parceling on the consistency of significance testing of the causal parameters with regard to the relationship between the relevant constructs, as well as the effects of the item parceling on the goodness-of-fit indices of LISREL's general models. Most of the researchers' major purpose of using structural equation modeling (SEM) is to test their research hypotheses associated with the causal parameters. Therefore, we investigated three general models of LISREL, rather than the frequently used confirmatory factor analytic (CFA) models by many other researchers. The results of the study showed that there was a high level of consistency in the calculated test statics of causal parameters between the item-parceled solutions and the item-level solutions, and that the item-parceled solutions had better goodness-of-fit indices, such as GFI, AGFI, CFI, and NFI, than the solutions at the item level. However, in terms of RMSEA, there was no such tendency.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.181-181
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• 2020

점착성 유사는 유사가 가지는 점착력에 의해 응집현상을 겪으며 그 크기와 밀도가 변화한다. 유사의 크기와 밀도는 침강속도에 직접적인 영향을 주며 침강속도으 변화는 유사의 거동에 매우 중요한 작용을 한다. 따라서 점착성 유사의 크기 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 이전의 많은 연구는 점착성 유사의 입도분포가 대수정규분포를 따른다고 주장하고 있다. 그러나 그 가정이 합리적인지에 대해 분석한 연구는 많지 않다. 본 연구는 통계학적 방법 중 적합도 검정을 이용하여 실제 점착성 유사가 어떠한 분포를 모사하는지 분석하였다. 사용된 적합도 검정 방법은 Kolmogorov-Sminorv(K-S) 검정이며 적합도 판정의 기준은 유의수준 5%를 기준으로 하였다. 그 결과, 실험실 실험에서 측정된 플럭의 입도분포와 현장 실험에서 측정된 입도분포는 다른 결과를 보였다. 현장 실험의 경우, 분포가 오른쪽으로 왜곡된 지수분포의 형태를 나타냈으며, Gamma 분포가 가장 우수하게 모사하였다. 실험실 실험의 경우 일반적인 양의 왜도를 가지는 분포를 나타냈으며 GEV분포가 점착성 유사의 입도분포를 가장 잘 모사하였다. 대수정규 분포의 경우 일반적으로 이용하는 2-매개변수 대수정규분포일 경우 현장실험과 실험실 실험 모두 적합하지 않았다. 그러나 위치 매개변수를 추가하여 3-매개변수 대수정규분포를 사용하면 점착성 유사의 입도분포를 잘 모사하는 것으로 판단된다. 따라서 점착성 유사의 입도분포를 무조건적으로 대수정규분포로 사용하는 것은 지양해야할 것으로 판단된다.

• The Korea Swine Journal
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• v.22 no.10 s.254
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• pp.100-102
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• 2000

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.2
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• pp.383-391
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• 2011

This paper presents a modified entropy-based test of fit for the inverse Gaussian distribution. The test is based on the entropy difference of the unknown data-generating distribution and the inverse Gaussian distribution. The entropy difference estimator used as the test statistic is obtained by employing Vasicek's sample entropy as an entropy estimator for the data-generating distribution and the uniformly minimum variance unbiased estimator as an entropy estimator for the inverse Gaussian distribution. The critical values of the test statistic empirically determined are provided in a tabular form. Monte Carlo simulations are performed to compare the proposed test with the previous entropy-based test in terms of power.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.1
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• pp.61-71
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• 1996

Kim and Song(1995)과 Kim and Lee(1996)는 하나의 이지공변량(binary covariate)을 갖는 가산위험모형(additive risk model)의 적합도검정법(goodness-of-fit test)을 제안했다. 전자는 모수의 가중추정량들의 차에 기초한 검정법이며 후자는 마팅게일잔차(martingale residual)에 기초한 검정법이다. 본 논문에서는 모의실험을 통하여 두 검정법을 비교하였다.