• 응용통계연구
• /
• 제6권2호
• /
• pp.289-302
• /
• 1993

본 연구에서는 지수분포성 적합도검정 문제를 다루는데, 모수가 미지인 상황에서 제1종단일 우측중도절단 표본과 제2종우측중도절단 표본인 경우에 각각 적용될 수 있는 새로운 검정통 계량을 제안하였다. 미지의 모수 문제를 해결하기 위해서 K-변환을 고려하였으며 중도절단 균일표본을 완결 균일표본으로 전환시키기 위해서 Rosenblatt 변환을 적용하였다. 전환된 완결 균일표본의 적합도검정을 위한 통계량은 분포함수와 경험분포함수의 편차의 $L_1-norm$ 으로 정의되었다. 검정 통계량의 임계치는 Monte Carlo simulation에 의해 구 했으며, 잘 알려진 Pettit 검정법과 검정력을 비교하였는데, 새로 제안된 검정통계량의 검정 력이 대체로 우수한 것으로 평가되었다.

• Radiation Oncology Journal
• /
• 제11권1호
• /
• pp.43-50
• /
• 1993

방사선에의 노출은 염색체 이상을 유발하는 원인으로 널리 인식되고 있으나 in vivo상태에서 방사선 조사 후 발생되는 염색체 이상의 종류와 빈도 규명은 드물었다. 이에 본 연구에서는 암 환자에서 방사선 치료 전 및 후에 말초혈액 임파구의 염색체 변이를 비교 관찰하고 방사선 조사에 의해 암 환자세포에서 나타나는 염색체 이상에서 절단점의 분포가 암 발생과 밀접한 연관이 된 유전자 및 염색체의 재조합이 자주 일어나는 부위와 연관관계 가 있음을 규명하고자 하였다. 25예의 암 환자에서 방사선 치료가 시작되기 전과 $4000\~7000cGy$의 근치적 방사선치료가 끝난 직후 말초 혈액을 채취하여 임파구를 배양후 G-분염법을 이용하여 염색한 후 환자마다 방사선치료 전후로 각각 30개씩의 증기상을 관찰하였다. 치료전에 염색체 이상을 나타낸 세포 분열 중기상의 빈도는 $4.93\%$로 정상 대조군 집단의 빈도 $2\%$보다 높았다(p<0.05). 방사선 치료후 염색체 이상 세포의 빈도는 $22.13\%$로 치료전에 비해 매우 중가되었다(p<0.01). 또한 세포 중기상당 이상 염색체의 수도 치료전과 후가 각각 1.49및 2.14로 치료후 증가 되었다(p<0.05). 염색체 이상의 종류는 major chromosomal aberration 특히 구조적 이상의 빈도가 치료전보다 후에 $65.45\%$에서 $88.45\%$로 증가되었고 minor structural abnormality와 수적 변이의 빈도는 감소되었다. 방사선 치료후 염색체 절단점의 수가 2개 이상인 경우가 단일 절단점을 가진 이상에 비해 증가되었다. 절단점의 분포에 있어서는 암세포에서 가장 흔한 이상을 나타내는 1번 및 3번 염색체와 절단점의 증가가 암 발생관 연관된다고 보고된 8번 및 11번 염색체에서 본 연구결과 기대치 이상의 절단점의 분포를 보이고, 암 세포에서 드물게 이상을 나타내는 13, 15및 21번 염색체에서는 기대치 보다 감소된 절단점의 분포를 보였다. 따라서 방사선 치료 후 염색체 이상의 빈도는 증가되었으며 방사선 조사에 의해 나타나는 염색체의 절단점의 분포는 암 발생과 밀접한 연관이 된 유전자 및 염색체의 재조합이 자주 일어나는 부위와 밀접한 연관 관계가 있음을 보여 주었다.

• 응용통계연구
• /
• 제23권3호
• /
• pp.585-594
• /
• 2010

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.

• 응용통계연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.265-273
• /
• 2008

본 논문에서는 Kim (2001a)에서 제안한 지수분포에서의 수정된 Shapiro와 Wilk (1972) $W_E$-통계량을 중도절단자료에 적용하였다. 검정통계량은 Samanta와 Schwarz (1988)에서 $W_E$-통계량을 중도절단자료에 대해 수정한 것과 같은 방법으로 정규화 등간격(normalized spacings)을 이용하여 수정하였다. 그 결과 제안된 통계량은 귀무가설에서 중도절단이 없는 경 우와 같은 분포를 갖고 표본크기만 변하게 된다. 제안된 통계량의 검정력을 Samanta와 Schwarz (1988)의 통계량과 비교한 결과, 중도절단이 없는 경우와 마찬가지로 중도절단이 있는 경우에도 변동계수가 1보다 크거나 같은 대립가설에서 제안된 통계량은 더 좋은 검정력을 나타내었다.

• 응용통계연구
• /
• 제32권5호
• /
• pp.753-761
• /
• 2019

본 논문에서는 이변량 구간 중도 절단 자료의 연관성 검정을 연구하고자 한다. Kendall's τ 통계량은 분포의 가정을 필요로 하지 않는 비모수방법으로 연관성 검정을 위해 빈번히 적용되고 있다. 본 논문에서도 이러한 τ 통계량을 이용한 검정을 하기 위해 붓스트랩 방법을 적용시킨다. 일반적인 비모수 붓스트랩 방법의 구간 중도 절단에 적용은 편의된 결과를 보여주었다. 이는 구간 중도 절단자료의 불완전성(incompleteness)과 관련된 것으로 이를 극복하기 위해 지렛대 붓스트랩 방법을 적용하였다. 추정된 분포에 근거하여 구간 중도 절단 대신 모의 완전한 표본(pseudo complete data)을 추룰하는 것이다. 본 논문에서는 재표본의 크기 m을 결정하기 위해 기존 연구자의 공식을 이용하였다. 시행된 모의 실험의 결과는 바람직한 제 1종 오류값과 좋은 검정력을 보였주었으며 실제 적용 예로 AIDS 자료에서 HIV 감염시점과 바이러스 잠복 시간과의 연관성 여부를 검정해보았다.

• 대한치과보철학회:학술대회논문집
• /
• 대한치과보철학회 1996년도 추계학술대회
• /
• pp.106-107
• /
• 1996

• 응용통계연구
• /
• 제22권1호
• /
• pp.141-151
• /
• 2009

제공되는 마이크로자료가 어떤 형태인지에 따라 응답자의 개인정보를 보호하는 방법도 다르게 적용된다. 본 연구에서는 연속형자료의 비밀보호에 효과적인 잡음(noise)을 이용하는 방법을 소개하고, 통계청에서 실시한 2005년 가계조사 자료에 이 방법을 적용하여 응답자의 정보노출이 제한된 마이크로자료를 작성하는 과정을 설명한다. 잡음의 생성을 위해 삼각분포와 절단된 삼각분포, 사다리꼴분포 그리고 이중삼각분포를 이용하고 소지역 추정에 필요한 공식도 유도한다. 아울러 각 분포별로 얻어진 잡음을 이용하여 가계조사 자료를 변환하여 비교 분석한 결과도 보여준다.

• 응용통계연구
• /
• 제30권5호
• /
• pp.647-663
• /
• 2017

와이블 분포는 제품의 물리적 특성을 잘 반영하고 고장률이 증가하거나 감소하는 경우 모두를 나타낼 수 있기 때문에 재품의 수명을 모델링할 때 가장 많이 사용되는 분포이다. 일반적으로 수명시험에서 표본의 모든 제품의 수명이 측정될 때까지 시험을 진행하는 것이 원칙이지만 여러 가지 시간적 또는 비용적인 제약으로 인해 시험을 중도절단 하는 경우가 빈번하게 발생한다. 이 논문에서는 제품의 수명 데이터가 와이블 분포를 따르고 제1형 우측중도절단된 경우 척도모수의 변화를 탐지하는 Weibull generalized likelihood ratio (GLR) 관리도 절차를 제안하였다. 모의실험을 실시하여 제안한 GLR 관리도와 기존에 제안된 두 가지 CUSUM 관리도의 성능을 average run length (ARL)을 이용하여 비교하였다. 그 결과 이 논문에서 제안한 GLR 관리도는 형상모수와 표본의 크기가 크고 중도절단율이 아주 높지 않은 경우 척도모수의 다양한 변화를 탐지하는데 효율적임을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.183-196
• /
• 2012

결측자료(missing data), 절단분포(truncated distribution), 중도절단자료(censored data) 등 불완전한 자료(incomplete data)하의 추론문제(incomplete problems)는 통계학에서 자주 발생되는 현상이다. 이런 문제의 해결방법으로 Expectation Maximization, Monte Carlo Expectation Maximization, Stochastic Expectation Maximization 알고리즘 등을 이용하는 방법이 있지만, 정형화된 분포의 가정이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 정형화된 분포의 가정이 없는 경우에 사용할 수 있는 Metropolis-Hastings Expectation Maximization(MHEM) 알고리즘을 제안하고자 한다. MHEM 알고리즘의 효율성은 중도절단자료(censored data)를 이용한 모의실험과 KOSPI 200 수익률의 실증자료분석를 통해 알수 있었다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
• /
• pp.251-255
• /
• 2005

중도절단된 자료와 표본수가 적은 자료를 가지는 생존분석에서 생존율을 추정하거나 두 집단의 생존율을 비교할 때 정규분포 근사를 가정한 신뢰구간을 이용하는 데는 많은 어려움이 생긴다. 생존함수의 신뢰구간에 대한 중도절단을, 표본의 크기에 따른 다양한 상황의 모의실험을 통하여 Kaplan-Meier, Nelson, 적률 추정량 그리고 cox model의 ${\beta}$을 가지고 붓스트랩을 이용한 신뢰구간과 비모수 신뢰구간, 우도비 신뢰구간의 실제 포함 확률을 비교해보고자 한다.