Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2003.05a
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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.
There has been a long debate on the applicability of the chi-square approximation to statistics based on small sample size. Extending comparison results among Pearson chi-square Χ$^2$, generalized likelihood .ratio G$^2$, and the power divergence Ι(2/3) statistics suggested by Rudas(1986), recently developed disparity statistics (BWHD(1/9), BWCS(1/3), NED(4/3)) we compared and analyzed in this paper. By Monte Carlo studies about the independence model of two dimension contingency tables, the conditional model and one variable independence model of three dimensional tables, simulated 90 and 95 percentage points and approximate 95% confidence intervals for the true percentage points are obtained. It is found that the Χ$^2$, Ι(2/3), BWHD(1/9) test statistics have very similar behavior and there seem to be applcable for small sample sizes than others.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2014.10a
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pp.225-227
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2014
최근 온라인 뉴스는 대중의 관심사 및 트렌드에 따라서 다양한 종류의 기사들이 작성된다. 이러한 관심사 및 트렌드는 시간의 흐름에 따라 계속 변한다. 본 논문에서는 온라인 뉴스의 기사 제목을 이용하여 시간에 따라 변하는 관심사 및 트렌드와 관련된 단어를 추출하는 방법을 제안한다. 특정 기간 별 출현하는 뉴스들을 하나의 카테고리로 가정하고 자질 선택 방법에서 널리 사용되는 카이제곱 통계량을 이용하여 각 카테고리의 주요 단어를 추출한다. 실험 결과 특정 기간 별 관심사 및 트렌드와 관련된 단어들이 출현하는 것을 확인하였다.
A two sample chi-square test is introduced for testing the equality of the distributions of two populations when observations are subject to random censorship. The statistic is appropriate in testing problems where a two-sided alternative is of interest. Under the null hypothesis, the asymptotic distribution of the statistic is a chi-square distribution. We obtain two types of chi-square statistics ; one as a nonnegative definite quadratic form in difference of observed cell probabilities based on the product-limit estimators, the other one as a summation form. Data pertaining to a cancer chemotheray experiment are examined with these statistics.
We propose an automatic spam filter for e-mail data using Support Vector Machines(SVM). We use a lexical form of a word and its part of speech(POS) tags as features and select features by chi square statistics. We represent each feature by TF(text frequency), TF-IDF, and binary weight for experiments. After training SVM with the selected features, SVM classifies each e-mail as spam or not. In experiment, the selected features improve the performance of our system and we acquired overall 98.9% of accuracy with TREC05-p1 spam corpus.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.11
no.1
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pp.83-90
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2000
The chi-squared test statistic is usually employed for testing independence of two categorical variables in a two-way contingency table. It is well known that, under independence, the test statistic has an asymptotic chi-squared distribution under multinomial or product-multinomial models. For the case where both margins fixed, the sampling model of the contingency table is a multiple hypergeometric distribution and the chi-squared test statistic follows the same limiting distribution. In this paper, we study the difference between the small sample and large sample distributions of the chi-squared test statistic for the case with fixed margins. For a few small sample cases, the exact small sample distribution of the test statistic is directly computed. For a few large sample sizes, the small sample distribution of the statistic is generated via a Monte Carlo algorithm, and then is compared with the large sample distribution via chi-squared probability plots and Kolmogorov-Smirnov tests.
Using a Monte-Carlo simulation technique we evaluate the empiricla distribution of a pseudo-chi-square statistic based on symmetrically Winsorized sum of squares when the population is normally distributed, and search for a chi-square distribution with appropriate degrees of freedom which can be referred to an approximate distribution for Winsorized chi-square.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2010.10a
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pp.194-196
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2010
휴대폰의 광범위한 보급으로 문자메시지의 사용이 급증하고 있다. 이와 동시에 사용자가 원하지 않는 광고성 스팸문자도 넘쳐나고 있다. 본 연구는 이러한 스팸문자메시지를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 우리는 기계학습방법인 지지벡터기계(Support Vector Machine)을 사용하여 시스템을 학습하였으며 자질의 선택은 카이제곱 통계량을 이용하였다. 실험결과 F1 척도로 약 95.5%의 정확률을 얻었다
Park, Jong-Hyun;Park, So-Young;Chang, Ju-No;Kihl, Tae-Suk
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.10a
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pp.695-697
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2010
문서에 포함되는 어휘는 문서 분류의 정보를 가지므로 문서를 분석하여 유용한 단어를 추출하는 것은 다양한 서비스와 연계되어 사용될 수 있어 매우 유용한 일이다. 문서 자동 분류에서는 분류자질 선정 방식에 따라 분류정확도가 서로 달라질 수 있으며, 문서에서 추출되는 유용한 단어에 따라 인지되는 분야가 달라질 수 있다. 이에 본 논문에서는 각 문서에 포함되는 단어에 대한 카이제곱 통계량 점수를 사용하여 단어별 문서 분류에 대한 단어의 자질을 평가하고 문서의 분류별 유용한 단어를 자동 추출하는 방법을 제안하고 개발한다.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2000.08a
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pp.33-36
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2000
베이즈 확률을 이용한 분류기는 자동분류 초기부터 사용되어 아직까지 이 분야에서 가장 많이 사용되는 분류기 중 하나이다. 본 논문에서는 KTSET 문서에서 임의로 추출한 198건의 정보과학회 관련 논문의 제목 및 초록을 대상으로 베이즈 확률을 이용한 문서의 자동분류 실험을 수행하였으며, 더불어 Naive Bayesian 분류기에 가장 적합한 자질선정 방법을 찾고자 카이제곱 통계량, 상호정보량 및 기대상호정보량, 정보획득량, 역문헌빈도, 역카테고리빈도 등 6가지의 자질선정 기준을 실험하였다. 실험 결과는 카이제곱 통계량을 이용한 분류 실험의 성능이 가장 좋았고, 기대상호정보량과 정보획득량, 역카테고리빈도 또한 자질수에 큰 영향을 받지 않고 비교적 안정적인 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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