Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권2호
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pp.275-287
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1998
본 연구는 "효과없음"을 검정하기 위한 기존의 적합도 검정통계량들을 조사하고 검정 통계량으로 제시할 수 있는 많은 평활 검정통계량들에 대한 검정력을 비교 분석하였다. 세가지 다른 유형의 대립함수들을 설정하고 대립함수들의 유형에 따라서 검정럭 값들에 대한 분석을 하였다. 비교분석 결과 본 논문에서 제시한 검정 통계량들이 기존의 검정통계량들 못지 않게 우수한 검정력을 가지고 있음을 조사하였다.
이차형식 통계량의 분포함수에 대한 연구는 주로 다변량 정규분포의 가정하에서 진행되어 왔다. 최근 다변량 정규분포를 포함하는 다변량 왜정규분포에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 다변량 왜정규분포의 가정하에서 이차형식 통계량의 분포함수에 대한 근사를 다루었다. 근사의 방법으로는 소표본에서도 정확도가 뛰어난 근사법으로 알려진 안장점근사를 사용하였으며, 모의실험을 통해 그 정도를 확인하였다.
본 논문은 음악신호의 옥타브 밴드 상에서 주파수와 시간 방향의 순서 통계량에 기반한 음악분류기에 대한 연구이다. 음악의 화음 및 강약 구조를 표현하기 위해서 파워스펙트럼의 옥타브 밴드 순서 통계량을 이용하였다. 널리 사용되고 있는 두 음악 데이터셋을 이용한 성능 실험을 통해서, 옥타브 밴드 순서 통계량이 기존의 MFCC 와 옥타브밴드 스펙트럼 고저차 특징에 비해서 두 데이터셋에대해 각각 2.61 %와 8.9 % 장르 분류정확도가 개선되었다. 실험결과는 옥타브 밴드 순서 통계량이 음악 장르 분류에 적합함을 보인다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.245-253
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2011
블럭이 존재하는 $2{\times}2$ 요인모형의 주 효과 및 상호작용효과를 검정하기 위한 순위변환 통계량의 검정력은 블럭크기, 효과들의 구성방법 및 지수분포, 이중지수분포, 정규분포, 균일 분포를 포함한 모든 모집단 분포하에서 모수적 통계량의 검정력보다 월등한 우위를 보인다. 이는 블럭이 추가된 요인 모형은 블럭과 요인의 상호작용들이 오차항을 증가시켜 모수적 통계량의 검정력을 감소시키는 보수적 성향을 보이나, 순위변환 통계량의 검정력은 상대적 우위를 유지함에 기인한다고 유추할 수 있다. 일반적으로 블럭크기가 작고, 효과크기가 클수록 순위변환 통계량의 검정력은 모수적 통계량의 검정력보다 상당히 큰 격차의 상대적 우위를 보임을 알 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권1호
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pp.33-44
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2016
의학진단과 신용평가 등에서 삼항 이상 다항 범주의 결과로 예측되는 경우가 많다. 다항 범주의 문제에 대하여 부합성 (concordance)을 이용한 다섯 종류의 통계량이 제안되고 사용되었다. 그러나 이러한 통계량들은 범주의 뚜렷한 구분없이 표현되어 짝 (pairwise) 접근방법과 집단 (set) 접근방법을 사용하기 어렵고, 이 통계량들의 의미를 명확하게 파악할 수 없다. 따라서 통계량들의 비교분석이 가능하지 않았다. 본 연구에서는 평가자료를 새롭게 표현하고, 이를 바탕으로 부합성을 재표현한다. 이 부합성을 이용하여 기존의 통계량들을 새롭게 정의한다. 본 연구에서 제안한 방법으로 다섯 가지 통계량들의 의미를 설명할 수 있으며 비교 분석이 가능하다. 다양한 자료를 생성하여 분석하여 이 통계량들의 특징을 탐색할 수 있으며 설명할 수 있다.
통계적 추론에 사용되는 많은 통계량들은 평균벡터의 평활함수의 형태로 표현이 가능하다. 본 연구에서는 이들 통계량들의 분포함수에 대한 안부점근사법을 제시하였다. 이 방법은 Na(1998)에서 제시된 일반적 통계량의 분포함수에 대한 안부점근사법이 평균벡터의 평활함수모형에 특히 유용하게 사용될 수 있음을 보인 것이다. 이 근사법은 정규근사에 비해 근사의 정도가 뛰어나며, 특히 통계량의 꼬리부분의 확률에 대해서도 정확도가 그대로 유지되는 장점이 있어 정밀한 추론이 요구되는 많은 문제에 효과적으로 사용될 수 있다. 모의 실험에 사용할 평균벡터의 평활함수 모형으로는 스튜던트화 분산을 고려하였다.
일원배열형태의 가산 자료집합에서 각 군의 평균을 이용하여 처리효과를 비교할 수 있다. Barnwal과 Paul(1988)은 각 군의 산포모수가 같다는 가정 아래에서 처리에 따른 차이를 검정하는 우도검정통계량과 $C(\alpha)$ 통계량을 유도하였는데 본 연구에서는 이러한 가정이 만족되지 않아도 검정할 수 있도록 통계량을 일반화하였다. 또한 음이항분포 대신 Efron(1986)의 이중지수계 포아송 모형을 도입하여 새로운 통계량을 제시하였다. 모의실험을 통해 이중지수계 포아송 모형으로부터 유도된 $C(\alpha)$ 통계량이 어느 경우에나 적합함을 밝혔다.
회귀진단에서 이상치와 영향을 많이 주는 측정치를 발견하는 새로운 통계량을 제안하였다. 이 제안된 통계량은 이상치를 찾는 측도와 영향추정치를 찾는 측도의 가중함으로 해석될 수 있으며, 가중치를 변화시킴으로써 이상치와 영향추정치들을 일목요연하게 찾아낼 수 있다는 장점이 있다. 씨뮬레이션을 이용하여 제안된 통계량의 분포형태를 살펴 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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