• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.39-46
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• 2000

최근 엔트로피 추정에 대하여 개발된 새로운 방법들을 이용함으로서 쿨백-레이블러 정보함수를 사용하여 지수분포에 대한 적합도 검정통계량들을 제시하고 그 검정력들과 기존의 검정 통계량들의 검정력들과 비교 조사하는데 목적이 있다. 또한 제시된 검정통계량들에 대한 점근적 성질들을 소개하고, 기각영역들에 대하여 표를 제시하였다. 제시된 검정통계량들은 기존의 검정통계량들보다 검정력 비교에 있어서 우수한 검정력을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.143-143
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• 2015

기존의 빈도해석에서는 자료의 정상성을 가정하며, 이에 따라 적정모형 선정 시에 $x^2$ 검정이나 PPCC(Probability Plot Correlation Coefficient)검정과 같은 적합도 검정방법을 사용한다. 하지만 자료에서 경향성이 나타나거나 평균, 분산, 매개변수 등이 시간에 따라 변하는 등의 비정상성 현상들이 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에서는 시간항과 같은 공변량이 포함된 매개변수를 가지는 비정상성 모형을 적용하게 되는데, 시간에 따라 매개변수가 계속 변하므로 매개변수에 따라 검정통계량이 고정되어 있는 기존의 적합도 검정방법의 적용이 어렵다. 따라서 비정상성 빈도해석의 적정 모형 선정에 적용할 수 있는 방법으로 최우도 함수에 기반한 모형 평가 방법인 AIC와 BIC가 추천되고 있으며 자료길이가 충분하지 않은 경우에는 AIC 대신하여 AICc의 사용이 추천되고 있다. 본 연구에서는 극치사상을 나타내는데 적합한 분포형인 GEV분포형의 위치, 규모 매개변수를 시간항으로 나타낸 다양한 비정상성 GEV모형에 대하여 Monte-Carlo 모의실험을 통해 AICc와 BIC의 적용성을 검토하였으며, 비정상성이 관측되는 실측 자료에 적용해보았다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권10호
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• pp.857-866
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• 2009

본 연구에서는 전국의 30년 이상의 강우관측기록을 보유하고 있는 기상청 산하 56개 강우관측소의 연 최대치 강우자료들로부터 확률분포형에 대하여 모멘트법, 최우추정법, 확률가중모멘트법을 이용하여 모수를 추정하고, 그 모수의 범위와 확률변수의 범위에 대한 적정성을 알아보았다. 적정성이 있는 모수를 대상으로 적합도 검정법인 x$^2$-검정, K-S검정, Cramer von Mises (CVM)검정, Probability Plot Correlation Coefficient (PPCC) 검정을 실시한 결과 중, 최근 연구에서 많이 이용되고 있고 표본자료의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 얻을 수 있는 확률가중모멘트법과 상관계수에 의한 검정인 PPCC검정을 통과한 분포형을 우선적으로 적합도 평가 대상 분포형으로 선정하였다. 선정된 분포형을 대상으로 적합도 평가기준인 SLSC, MLL, AIC를 적용하여 적합도 평가를 실시하여 대표확률분포형 후보군을 추출하였다. 대표확률분포형 후보군으로 선정된 확률분포형에 대하여 resampling방법인 Jackknife기법을 적용하여 변동성을 파악하고, 변동성이 가장 작게 나타난 분포형을 그 지점의 대표확률분포형으로 결정하였다. 본 논문에서는 분석 결과의 분량을 감안하여 대표적으로 서울, 강릉, 대구, 전주, 부산 지점에 대해 작성하였으며, 확률강우량의 변동성이 가장 작은 확률분포형을 56개 지점의 각 지점 대표확률분포형으로 제시하였으며, Gumbel 분포(GUM)의 선정 비율이 지속기간 12시간, 24시간에 대해 각각 41 %, 32 %로 가장 높게 나타났다. 본 연구에서는 적합도 평가를 함에 있어서 객관적 정량화가 가능한 세 가지 기준과 Jackknife기법을 이용한 새로운 확률분포형 선정의 가능성을 제시하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2001년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.131-136
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• 2001

projection pursuit을 이용하여 이변량 정규분포의 적합도 검정을 위한 통계량을 제안한다. 기본적인 생각은 이변량 정규분포의 가정하에 표준정규분포를 갖는 모든 선형조합을 고려하여 이들의 순서통계량과 이론적인 분위수를 비교하는 것이다. 이와 같이 제안된 통계량은 선형변환에 대해서 불변(invariant)이다. 본 논문에서는 제안된 통계량의 극한분포를 적절한 Gaussian process의 적분으로 표현한다.

• 응용통계연구
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• 제9권1호
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• pp.75-89
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• 1996

본 논문에서는 하나의 이진공변량(binary covariate)을 갖는 가산위험모형(additive risk model)의 적합도를 검정하기 위한 검정법을 제안하였다. 제안된 검정법은 마팅게일잔차(martingale residual)에 기초한 Wei(1984)의 비례위험모형(proportional hazards model)의 적합도검정법을 가산위험모형으로 확장한 형태이다. 제안된 검정통계량의 점근성질을 유도하였고 실제자료에 적용하여 보았다.

• 재무관리연구
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• 제14권2호
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• pp.273-312
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• 1997

본 연구는 우리나라의 실제 일별 주식수익률 자료를 이용한 시뮬레이션을 통해 우리나라 주식시장에 가장 적합한 사건연구방법론을 도출하고자 하였다. 이를 위해, 1980년에서부터 1995년까지 우리나라 주식시장에 상장된 675개 주식을 대상으로 무작위 복원추출 방법에 의해 50개의 개별주식으로 구성된 250개 표본을 선정하였다. 이들 250개 표본을 이용하여 시뮬레이션 기법에 의해 다양한 사건연구 모형의 통계적 오류와 검정력에 미치는 영향을 종합적으로 분석하였다. 시뮬레이션 실험 결과에 의하면, 먼저 사건일을 정확히 포착할 수 있는 경우에는 산업별주가지수를 시장지수로 선택한 시장모형 혹은 시장조정모형으로 초과수익률을 측정하고, 횡단면 독립성을 가정한 검정법이 가장 우수한 사건연구방법으로 나타났다. 한편, 사건일을 정확하게 포착할 수 없는 경우에는, 동일가중지수를 시장지수로 선택한 시장모형 혹은 시장조정모형으로 초과수익률을 측정하고, 횡단면 독립성을 가정한 검정법이 가장 적합한 모형으로 나타났다. 그리고, 사건일 집중현상으로 인한 제1종 오류를 감소시키는 데에는 개별주식의 초과수익률 간의 횡단면 독립성을 가정한 검정법보다는 횡단면 중속성을 조정한 검정법을 사용하는 것이 더욱 효과적이다.

• 응용통계연구
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• 제10권1호
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• pp.85-104
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• 1997

Cox(1972)가 제안한 비례위험모형은 두 표본의 처리를 비교하거나 공변량의 효과와 생존시간의 관계를 회귀적으로 해석하는 등 다양한 상황에 쓰일 수 있어 널리 이용되고 있다. 따라서 비례위험모형에 대하여 많은 통계 학자들이 연구를 하였는데, 그중에서도 적합도 검정법에 대하여 여러 편의 논문이 발표되었다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 비례위험모형에 대한 적합도 검정법에 관하여 설명하고, 다양한 형태의 자료에 대한 모의실험을 통하여 비례위험모형을 이용하여 생존분석을 실시하려는 통계분석가들에게 도움이 되도록 각각의 특성에 관하여 논의하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.513-528
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• 2017

두 표본 집단이 동일한 분포를 따르는지 비교하기 위해 분포무관 검정이 많이 사용된다. 하지만 여러 검정법을 체계적으로 비교한 연구가 존재하지 않아서 각 검정법의 특성을 고려하여 연구 상황에 맞는 검정법을 선택하기가 어려웠다. 본 연구에서는 이표본 분포 동일성 검정에 해당하는 여러 분포무관 검정법들을 소개하고 체계적인 모의실험을 통해 그 성능을 비교하고자 한다. 두 표본이 각각 (1) 위치, (2) 척도, (3) 왜도, (4) 첨도, (5) 꼬리가중치가 다른 분포에서 추출된 상황에 대해 실험하였다. 실험 결과를 바탕으로 이표본 분포 동일성 검정법 사용에 대한 실용적인 지침을 제시하려고 한다.

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.579-590
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• 2017

다변량 자료의 분포함수를 알고 있거나 추정할 수 있으면 다변량 경험분포함수를 정의할 수 있다. 이변량인 경우에는 계단그림과 분위그림을 사용하여 경험분포함수를 시각화할 수 있는데, 본 연구에서는 다변량인 경우에 경험분포함수를 정사각형에 표현할 수 있는 다변량 경험분포그림을 제안하였다. 여러 종류의 다변량 정규분포와 특정한 분포에 대하여 경험분포그림을 작성하고 특징을 살펴보니, 다양한 분산공분산행렬을 포함된 분포함수에 따라 경험분포그림이 민감하게 반응하는 것을 탐색하였다. 이를 바탕으로 경험분포함수를 구할 때 가정한 다변량 분포함수의 적합도 검정방법을 제안하였다. 대표적인 다섯 종류의 적합도 검정방법을 사용하고, 다양한 분포함수들에 대하여 각각의 검정통계량 기각역을 구하였다. 본 연구에서 얻은 기각역은 문헌에서 구할 수 있는 기각역과 큰 차이가 없음을 발견하였다. 그러므로 본 연구에서 제안한 적합도 검정방법을 문헌에서 제시한 기각역으로 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있다.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.889-902
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• 2013

지금까지 제안되어 있는 다항 로짓 회귀모형의 적합도 검정 방법들에 대하여 저자들이 제안한 방법들이 타당한지를 확인하고자 본 연구를 진행하였다. 여러 검정 통계량들 중 그룹화 전략을 이용한 통계량들 (Fagerland 등, 2008; Bull, 1994; Pigeon과 Heyse, 1999)을 선정하였고, 이러한 통계량의 기반이 되는 피어슨 ${\chi}^2$ 통계량 또한 같이 비교하였다. 제안된 분포가 모의실험의 상황 하에 얻어지는 귀무분포와 유사한지, 그리고 부적절한 모형의 판별을 적절히 수행하는지에 대하여 확인하였으며, 실제 자료에 세 가지 방법을 적용한 결과를 비교, 평가하였다.