• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권3호
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• pp.863-879
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• 1997

정규분포에 대한 적합도 검정은 실제적인 측면이나 이론적인 측면에서 그 중요성을 무시할 수 없다. 본 연구에서는 이변량 정규분포의 적합도 검정을 위한 통계량을 제안하였다. 주요 아이디어는 모든 가능한 이변량 분포의 선형조합을 고려하여, 그 선형조합이 순서통계량을 이론적인 분위수와 비교하는 것이다. 또한 제안된 통계량의 극한분포가 Gaussian process의 적분의 형태로 표시될 수 있음을 보였다.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.847-856
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• 2013

본 논문에서는 모수적과 비모수적 엔트로피 추정량들에 기초한 정규분포에 대한 적합도 검정을 다룬다. 정규분포의 엔트로피에 대한 모수적 추정량으로 사용할 최소분산비편향추정량을 유도한다. 이 추정량과 대립가설 하에서의 자료생성분포에 대한 비모수적 엔트로피 추정량으로 표본엔트로피와 이것의 변형된 추정량들을 이용하여 검정통계량들을 구축했고 이 검정통계량들을 사용하는 새로운 엔트로피 기반 적합도 검정들을 제시한다. 제안한 검정들의 기각값들을 모의실험을 통해 추정해서 표의 형태로 제시한다. 성능의 조사를 위해 수행한 모의실험에서 제안한 검정들이 기존의 Vasicek (1976) 검정보다는 더 좋은 검정력을 가지는 것으로 나타난다. 응용에서 새로운 검정들이 정규성 검정을 위한 경쟁적인 도구로 시용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.585-591
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• 1999

Warner(1965)의 확률화 응답 모형을 두 번 연속사용하여 응답자들이 일관성 있는 응답을 했다는 가설을 검정하는 검정통계량을 제안했다. 이것은 양측과 단측 대립가설 모두 검정하는데 이용할 수 있으며, 제안된 검정통계량의 조건분포는 정규분포에 근사한다. 이 검정통계량의 조건부 검정력 함수와 비조건부 검정력 함수를 구하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제23권58호
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• pp.81-87
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• 2000

대수정규분포와 와이블분포는 비정규분포를 하는 공정특성에 반영된다. Hahn 과 Shapir(1967)의 수치 예를 통해 이러한 대수정규분포와 와이블분포를 식별하는 검정방법으로 최우비 검정(RML)을 사용하였다. 검정결과 와이블분포를 하는 공정으로 판단되어, 와이블분포 의 모수 추정은 실무에서 그래프와 수식으로도 쉽게 추정할 수 있는 수정적률추정량(MME)를 이용하여 공정 능력을 평가하였다. 공정능력의 평가 측도로 공정능력지수와 불량률(PPM)의 측도와 병행하여 나타내었다. 공정능력 평가의 결과로 와이블분포를 하는 공정을 대수정규분포로 잘못 판단함으로써 발생하는 오류를 2가지 측도로 표현함으로써 올바르게 공정능력을 판단할 수 있도록 종합적인 정보를 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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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.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.883-891
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• 2011

수명시간에 대한 모형으로 로그정규분포가 자주 사용되며, 이는 자료의 변환에 의하여 정규성 검정과 동일한 문제로 생각할 수 있다. 따라서 자료의 로그정규성 검정을 위하여, 정규성 검정에 자주 이용되는 Shapiro-Wilk 형태의 검정통계량을 Kaplan-Meier의 product limit 경험분포함수를 이용하여 임의중도절단자료로 일반화한다. Cram er von Mises 통계량을 임의중도절단자료로 일반화한 Koziol과 Green (1976)의 통계량과 비교하였으며 이를 위하여 단순귀무가설을 가정하였다. 중도절단분포에 대한 모형으로는 Koziol과 Green (1976)에서 제시한 모형과 이와 유사한 다른 모형 두 가지를 고려하였다. 검정력 비교 결과 제시한 통계량이 로그정규성 또는 정규성 검정에 더 좋은 검정력을 보여주었으며 검정력은 중도절단분포 모형보다는 자료의 중도절단비율에 영향을 받는다는 것을 볼 수 있었다.

• 품질경영학회지
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• 제13권1호
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• pp.77-83
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• 1985

본(本) 연구(硏究)는 검사자료(檢査資料)가 정규분포(正規分布)에 따를 것인가를 결정하는 정규성검정(正規性檢定)을 다룬다. Lin과 Mudholkar(1980)에 의해 발표된 최근(最近)의 검정방법(檢定方法)은 "정규분포(正規分布)일 경우에 평균(平均)과 분산(分散)이 독립적(獨立的)으로 분포(分布)한다"는 성질(性質)을 이용하여 검정(檢定)을 수행하였다. 본(本) 연구(硏究)에서도 이러한 특성을 이용하여 단순회귀분석(單純回歸分析)에 의한 검정(檢定)을 시도한다. 이 검정방법(檢定方法)은 임의표본(任意標本)으로부터의 평균(平均)과 분산(分散)을 각각(各各) 단순회귀모형(單純回歸模型)의 독립변수(獨立變數)와 종속변수(從屬變數)로 고려한다. 만약 임의표본(任意標本)의 평균(平均)과 분산(分散)이 회귀관계(回歸關係)가 없다면 독립(獨立)인 것으로 간주하여 그 표본(標本)은 정규모집단(正規母集團)으로부터 추출(抽出)된 표본(標本)이라는 결론(結論)을 내려준다. 검출력(檢出力)을 비교할 목적으로 11종류(種類)의 대칭 비대칭분포(分布)에서 표본(標本)의 크기를 n=20, 30으로 하여 500개(個)의 표본(標本)들이 각각(各各) 모의실험(模疑實驗)에 사용되었으며 본(本) 연구(硏究)의 정규성검정(正規性檢定) 방법(方法)은 Monte-Carlo Simulation 방법(方法)을 이용하여 검출력(檢出力)을 계산함으로써 6개(個)의 다른 검정방법(檢定方法)들과 비교되었다. 정규분포(正規分布)일 경우에는 그 검출력(檢出力)이 다소 떨어지지만 다른 분포(分布)들에 있어서의 그 검출력(檢出力)은 현저하게 우수하다. 즉 단순회귀분석(單純回歸分析)에 의한 정규성검정(正規性檢定)이 다른 검정방법(檢定方法)들에 비해서 우수한 검출력(檢出力)을 가지는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.341-353
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• 2008

본 연구에서는 이변량 음이항 분포에서 과대산포와 "내재적 상"의 존재유무에 대한 가설검정 문제를 다루었다. 과대산포에 대한 스코어 검정의 표준정규분포 근사는 명목 유의수준을 과소추정한 반면 "내재적 상"에 대한 스코어 검정은 명목유의수준을 과대 추정하고 있음을 보였다. 본 연구에서는 이와 같은 스코어 검정의 표준정규분포 근사의 문제점을 해결하기 위하여 붓스트랩 방법을 제안하였다. 스코어 검정에 대한 붓스트랩 방법은 두 검정에서 명목유의수준을 제대로 유지하고 검정력도 높게 나타나 스코어 검정의 표준정규분포 근사에 존재하는 문제를 해결하는 효율적인 대안으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권2호
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• pp.269-277
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• 2000

독립이면서 로그정규분포를 따르는 두 모집단의 평균 차이에 대한 검정으로 Berger와 Pericchi(1996, 1998)가 제안한 내재적 베이즈 요인(intrinsic Bayes factor)을 이용한 베이지안 방법을 제안한다. 이 때 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포(noninformative prior)를 사용한다. 제안한 검정 방법의 유용성을 알아보기 위해 실제 자료의 분석과 모의실험을 이용하여 고전적인 검정 방범과 그 결과를 비교한다.