This paper develops a goodness of fit test statistic to test if the progressively Type II censored sample comes from an exponential distribution with origin known. The test is based on normalizing spacings and Stephens (1978)' modified Shapiro and Wilk (1972) test for exponentiality. The modification is for the case where the origin is known. We applied the same modification to Kim (2001a)'s statistic, which is based on the ratio of two asymptotically efficient estimates of scale. The simulation results show that Kim (2001a)'s statistic has higher power than Stephens' modified Shapiro and Wilk statistic for almost all cases.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1998.10a
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pp.807-813
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1998
이 논문에서는 로그정규분포에 대한 베이지안 모형선택방법을 제안한다. 일반적으로 , 모수에 대한 사전정보가 비정보적(noninformative)인 경우, 베이즈 요인(Bayes factor)은 결정할 수 없는 상수를 포함하는 것이 일반적이다. 이 경우, 베이즈 요인을 계산하기 위해 최근 활발히 연구중인 고유 베이즈 요인(Intrinsic Bayes factor)방법을 이용한다. 실제의 자료를 통해 로그정규분포의 적합도 검정에 대한 부분적 베이즈 요인을 계산한다.
Kim (2001a) presented a modification of the Shapiro and Wilk (1972) test for exponentiality based on the ratio of two asymptotically efficient estimates of scale. In this paper we modify this test statistic when the sample is censored. We use the normalized spacings based on the sample data, which was used in Samanta and Schwarz (1988) to modify the Shapiro and Wilk (1972) statistic to the censored data. As a result the modified statistics have the same null distribution as the uncensored case with a corresponding reduction in sample size. Through a simulation study it is found that the proposed statistic has higher power than Samanta and Schwarz (1988) statistic especially for the alternatives with the coefficient of variation greater than or equal to 1.
A nonparametric test for the parallelisim of k regression lines against ordered alternatives is proposed. The test statistic is weighted Jonckheere-type statistic applied to slope estimators obtained from each lines. The distribution of the proposed test statistic is asymptotically distribution-free. From the viewpoint of efficiencies, the proposed test desirable properties and is more efficient than the other nonparametric tests.
본 연구의 목적은 주가로상 좌회전운전자의 문격수낙특성(gap-acceptance characteristics)을 파악하는 데 있다. 이 목적을 달성하기 위하여 포켓컴퓨터를 이용한 새로 운 자료수집기법이 개발되었다. 이 기법은 적은 비용으로 정확한 자료의 수집을 가능하게 하였다. 연구교차로는 마산시의 부도심에 위치한 2차선가로 및 4차선가로상의 전형적인 신 호등 비설치교차로가 선정되었다. 정규분포 및 대수정규분포가 probit분석을 이용하여 임계 수낙문격분포(critical acceptance gap distribution)로 검정되었다. 두 분포들은 5% 우의수준 에서 기각되지 않았다. 2차선가로의 임계수낙문격은 2.9∼3.0초의 범위였으며 표준편차는 1. 2∼1.5초의 범위였고, 4차선가로는 각각3.3∼3.4초와 1.3∼1.5초의 범위였다. 2차선가로의 임 계 lag는 2.6초였으며 4차선가로의 임계lag는 3.2초이었다. 국내 좌회전운전자의 임계수낙문 격이 미국인의 것에 비하여 짧은 것으로 나타났다. 이는 도시교통류의 주구성 차량이 직업 운전자들이 운전하는 소형 택시로 이루어지는 운전자 및 차량특성에 기인한 것으로 볼 수 있다.
Soil Moisture Experiment(SMEX)는 2002년부터 2005년까지 해마다 실측치, 항공기 및 원격탐사를 이용하여 토양수분을 관측 및 평가하고 지표와 대기의 수문학적 연구를 위해 기초가 되는 토양수분 자료를 제공한다. 우리나라도 토양수분에 관한 연구가 있지만 원격탐사를 이용한 접근은 적다. 본 연구에서는 SMEX02의 Polarimetric Scanning Radiometer(PSR) 데이터와 In-situ 데이터를 사용가능한 4개 지점에 대하여 비교 분석을 실시하였다. C-band의 토양수분은 10cm 깊이에서 유의함을 보여 주고, 검정을 통하여 토양수분의 분포형은 정규분포 보다 대수정규분포와 Gumbel 분포가 더 유의함을 알 수 있었다.
Jo, Sang-Seop;Jo, Byeong-Seon;Hwang, Ho-Yeong;Min, Gyeong-Se
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.11a
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pp.249-249
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2017
본 연구는 신 국제무역이론(Meltzer, 2012, 2014, 2015)에 대한 실증분석을 목적으로 한다. 신국제무역이론은 기술혁신역량에 대한 이질적 기업분포가 국제무역에 미치는 영향을 중심으로 전개된다. 이 새로운 국제무역이론은 기술혁신분포형태가 국제무역효과를 결정한다는 핵심가정에서 출발하기 때문에 실증적으로 우리나라 제조 기업 기술혁신분포를 추정하고, 기술혁신분포형태 즉 우리나라 기업의 기술혁신과 기술모방분포에 대한 통계적으로 검증하여, 신 국제무역이론기반에 대한 적정성을 평가하였다. 본 분석결과를 바탕으로 기술정책 및 산업정책 방향을 간단하게 제언하였다.
The objective of this paper is to propose a nonparametric distribution-free test for ordered alternatives in k crossed factor designs by using the concepts of combined factor and within-blocks ranks. We investigate the asymptotic normality of the proposed test statistic and the Pitman efficiencies. We also compared the small empirical powers of the tests considered in this paper by Monte Carlo study. Thus we can conclude that the proposed test is efficient and robust for the underlying distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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