• 응용통계연구
• /
• 제15권2호
• /
• pp.415-421
• /
• 2002

통계적분석에서 가장 대표적인 가정이 정규성 가정이므로 데이터의 정규성 검정은 매우 중요하다. 이 논문에서는 정규성 검정을 위해 경제학에서 소득분배의 불균형에 관한 척도로 널리 이용되는 Lorenz curve를 변형한 새로운 플롯과 검정통계량을 제시한다. 그리고 제한한 검정을 W검정 (Shapiro and Wilk (1965)), Lorenz curve를 이용한 TL검정(Kang and Cho (1999))과 몬테칼로 방법을 이용하여 검정력을 비교한다. 제안된 검정이 특별한 대립분포의 경우를 제외하고는 대부분 검정력이 높았다.

• 응용통계연구
• /
• 제14권2호
• /
• pp.223-231
• /
• 2001

다변량분석 기법을 위해서는 자료가 정규성(normality)가정을 만족해야한다. 본 연구에서는 GUI환경에서 일변량 및 다변량자료의 정규성검정, 이상치제거 및 변수변환을 하는 시스템을 Visual Basic 언어로서 구축하여 사용자들이 보다 편리하게 사용할 수 있음을 소개 하고자 한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
• /
• pp.253-255
• /
• 2000

다변량분석 기법을 사용하기 위해서는 자료가 정규성(normality)가정을 만족해야한다. 본 연구에서는 GUI(graphic user interface)환경 하에서 일변량(univariate)과 다변량자료(multivariate data)의 정규성검정, 이상치(outliers)제거 및 변수변환(variable transformation)을 지원하는 시스템을 구축하여 사용자들이 보다 편리하게 사용할 수 있음을 소개 하고자 한다.

• 응용통계연구
• /
• 제24권5호
• /
• pp.883-891
• /
• 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.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
• /
• pp.243-248
• /
• 2003

Fattorini(1986)의 통계량은 Shapiro와 Wilk의 일변량 정규분포를 위한 검정통계량을 다변량으로 확장한 것이다. 본 논문에서는 Kim과 Bickel(2003)에서 제안한 이변량 정규분포를 위한 검정통계량을 Fattorini(1986)의 방법을 이용하여 이변량 이상인 경우에도 실제적으로 사용가능하도록 일반화하였다. 제안된 통계량은 Fattorini(1986) 통계량의 근사통계량으로 생각할 수 있으며 표본의 크기가 클 때도 사용가능하다.

• 품질경영학회지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.77-83
• /
• 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
• /
• 제20권1호
• /
• pp.79-89
• /
• 2007

Arizono와 Ohta(1989)에 의해 소개된 정규성 검정은 쿨백-라이블러 판별정보를 이용하고 있으며, 검정통계량의 유도에 기반이 되는 판별정보의 추정량을 얻기 위해 Vasicek(1976)의 표본엔트로피와 분산의 최대가능도 추정량을 사용했다. 그런데 두 추정량은 편향성을 가지게 되므로 보다 정확한 판별정보의 추정을 위해 비편향 추정량을 사용하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 편향을 수정한 엔트로피 추정량과 분산의 균일최소분산비편향 추정량을 사용하여 판별정보의 추정량을 구하고 이로부터 유도되는 검정통계량을 사용하는 개선된 정규성 검정을 제시한다. 제안한 검정의 특성을 규명하고 검정력 비교를 위해서 모의실험을 수행한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
• /
• pp.37-42
• /
• 2005

통계학의 주요 관심인 표본의 정규성 검정을 위해 통계패키지에서 사용하고 있는 Q-Q(quantile-quantile) 플롯을 중도절단표본에서 사용함으로 발생하는 문제점을 알아보고 이를 보완하여 수정된 Q-Q플롯과 수정된 Normalized Sample Lorenz Curve(NSLC)을 제시한다. 예제로 Hodgkin's disease 데이터를 중도절단하여 새로 제시한 Normalized Sample Lorenz Curve을 그려보았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
• /
• pp.181-181
• /
• 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
• /
• 제17권1호
• /
• pp.35-47
• /
• 2004

본 논문에서는 Kim & Bickel(2003)에서 제안한 이변량 정규분포를 위한 검정통계량을 Fattorini(1986)의 방법을 이용하여 이변량 이상인 경우에도 실제적으로 사용가능 하도록 일반화하였다. Fattorini(1986)의 통계량은 Shapiro & Wilk(1965)의 일변량 정규분포를 위한 검정통계량을 다변량으로 확장한 것이다. 그리고 제안된 통계량은 Fat-torini(1986) 통계량의 근사통계량으로 생각할 수 있으며 표본의 크기가 클 때도 사용 가능하다. 또한 모의실험을 통하여 여러 가지 대립가설에서 기존의 통계량과의 검정력을 비교하였다.