• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.149-150
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• 2003

소표본 분할표 자료에서 적합도 검정통계량들의 카이제곱 근사 적용 가능에 대하여 많은 연구가 진행되었다. 소표본에서 세 가지 검정 통계량(피어슨 카이제곱 $X^{2}$, 일반화 가능도비 $G^{2}$, 그리고 역발산 I(2/3) 검정통계량)에 관하여 비교한 Rudas(1986)의 연구를 확장하여, 최근에 제안된 차이측도(BWHD(1/9), BWCS(1/3), NED(4/3) 검정통계량)를 포함시켜 비교 분석하였다. 독립모형의 이차원 분할표, 조건부 독립모형과 한 변수 독립 모형을 따르는 삼차원 분할표에 대한 모의실험을 통하여 생성된 90과 95 백분위수와 이에 대응하는 95% 신뢰구간을 살펴보고 실제 백분위수와 비교하였다. 그 결과 $X^{2}$, I(2/3), 그리고 BWHD(1/9) 검정통계량이 유사한 결과를 나타내었고 이 통계량들이 기존에 제안된 검정통계량들보다 적은 표본크기에서도 카이제곱 근사방법에 적용 가능함을 발견하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.217-223
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• 1998

공통의 자유도를 갖는 $textsc{k}$개의 비중심 카이제곱분포들의 동질성을 검정하기 위하여 우선 적당한 형태의 검정방법을 제시하였다. 통상적인 방법대로, 제시된 검정방법이 주어진 유의수준을 만족시키도록 하기 위해서는, 귀무가설하에서 제 1종의 오류의 확률을 최대화하는 모수의 최소 우호적 위치(Least favorable configuration)가 유도되었으며, 이에 따라서 주어진 유의수준을 충족하는 기각치를 도표화하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권1호
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• pp.83-90
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• 2000

이원분할표의 두 범주형 변수에 대한 독립성을 검정할 때 흔히 카이제곱 검정통계량이 사용된다. 표본추출 모형이 다항이나 곱다항인 경우 이 검정통계량이 독립성 가정하에서 근사적으로 카이제곱 분포를 따르게 되는 것은 잘 알려진 사실이다. 두 주변값이 모두 주어진 경우 독립성 가정하에서 표본추출 모형은 다중 초기하분포가 되며 앞의 모형과 마찬가지로 카이제곱 통계량에 근거한 검정을 사용할 수 있다. 이 연구에서는 주변값이 주어진 경우에 카이제곱 통계량의 소표본 분포를 대표본 분포인 카이제곱 분포와 비교하고자 한다. 표본크기가 작은 몇 개의 경우에 대해 카이제곱 통계량의 소표본 분포를 직접 계산해보았다. 표본크기가 큰 몇 개의 경우는 간단한 몬테칼로 알고리듬을 통해 소표본 분포를 생성하고 카이제곱 확률도와 콜모고로브-스미노브 단일표본 검정을 이용하여 대표본 분포와의 일치성을 알아보았다.

• 응용통계연구
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• 제8권2호
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• pp.109-119
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• 1995

두 모집단에서 임의로 관측중단도니 두 표본을 얻었을 때, 두 모집단의 분포가 같다는 가설을 검정하기 위한 카이제곱 검정방법이 제안되었다. 여기서 제안된 통계량은 대립가설이 두 모집단의 분포가 같지 않다는 양측가설일 때 쓰일 수 있다. 귀무가설이 사실일 때 제안된 통계량의 극한분포는 카이제곱 분포가 된다. 두 가지 형태의 카이제곱 검정통계량이 제안되었는데, 하나는 product-limit 추정치로부터 얻은 관측된 칸(cell) 확률의 차이들의 벡터의 이차형식으로 표현된 것이고, 다른 하나는 간단한 합의 모양으로 표현된 것이다. 두 형태의 검정통계량을 사용하여 암치료를 위한 화학요법 실험으로부터 얻은 자료를 분석하여 보았다.

• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.455-467
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• 2003

소표본 분할표 자료에서 적합도 검정통계량들의 카이제곱 근사 적용 가능에 대하여 많은 연구가 진행되었다. 소표본에서 세 가지 검정 통계량(피어슨 카이제곱 Χ$^2$, 일반화 가능도비 G$^2$, 그리고 역발산 Ι(2/3) 검정통계량)에 관하여 비교한 Rudas(1986)의 연구를 확장하여, 최근에 제안된 차이측도(BWHD(1/9), BWCS(1/3), NED(4/3) 검정통계량)를 포함시켜 비교 분석하였다. 독립모형의 이차원 분할표, 조건부 독립모형과 한 변수 독립 모형을 따르는 삼차원 분할표에 대한 모의실험을 통하여 생성된 90과 95 백분위수와 이에 대응하는 95% 신뢰구간을 살펴보고 실제 백분위수와 비교하였다. 그 결과 Χ$^2$, Ι(2/3), 그리고 BWHD(1/9) 검정통계량이 유사한 결과를 나타내었고 이 통계량들이 기존에 제안된 검정통계량들보다 적은 표본크기에서도 카이제곱 근사방법에 적용 가능함을 발견하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.45-53
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• 2006

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 증가추세를 가진 카이제곱 분포를 이용한 카이제곱 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합, AIC 통계량 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 카이제곱 모형에 대한 자유도를 형상모수의 척도로 간주하여 고장수가 비교적 큰 실측 자료(고장수가 86)인 Allen P.Nikora 와 Michael R.Lyu가 인용한 SYS2 자료을 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 카이제곱 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, Kolmogorov검정 등을 이용하였다.

• 응용통계연구
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• 제17권1호
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• pp.89-103
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• 2004

2차원 분할표 형태의 자료에 대해 두 범주형 변수들간의 독립성을 검정함에 있어, 만일 두 변수 각각의 모분포가 이미 완전히 알려진 경우라면 이 알려진 정보를 충족할 수 있도록 분할표 자료를 보정한 후 보정된 분할표 자료에 대해 전통적인 카이제곱 검정법을 적용하는 것이 더 타당함을 논증한다 그리고 이에 근거한 제약상황 카이제곱 독립성 검정법을 유도하고 모의실험을 통해 전통적인 무보정 카이제곱 검정법과 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.99-113
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• 2005

이 논문에서는 카이제곱 구형 대칭성 검정을 제안한다. 이 검정은 검정통계량과 점근적 유의확률을 쉽게 계산할 수 있는 장점이 있다. 이 통계량의 구형 대칭성 가정하의 극한 분포를 도출하고 유한표본에서 잘 부합되는지 모의실험을 통해 살펴본다. 또한 다양한 대립분포에서 기존의 구형 대칭성 검정과 검정력을 비교하는 모의실험을 수행하며 마지막으로 실제 자료 분석 예제를 제공한다.

• 과학과기술
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• 제18권6호통권193호
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• pp.51-54
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• 1985

피어슨이 개발한 '카이제곱검정'은 그 자체로 본다면 하나의 사소한 사건이었으나 우리의 숫자세계를 해석하는 방법에서 하나의 전환을 구획하는 신호가 되었다. 오늘날 아이디어를 정책수립가들과 일반에게 제시하는 하나의 표준방법이 될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1101-1110
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• 2008

The present paper investigates about the formation of the logical thinking and the intuitive thinking in mathematical concepts with reference to secondary talented students (students aged 16$\sim$17 years). As a main result, we conclude that their preference between the logical and the intuitive thinking does not related to the distinction of the school level and sex, while their consistence between them relates.