International Journal of Reliability and Applications
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제7권2호
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pp.89-99
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2006
A new classes of life distribution, namely harmonic used better than aged in expectation in upper tail (HUBAEUT) is introduced. Testing exponentiality against this class is investigated using kernel method. The limiting null and nonnull distribution of the test statistics is normal and the null variance is calculated exactly. Selected critical values are tabulated for sample sizes of 5(1)40. Power of the test are estimated by simulation. the efficacies of the test statistics used for testing against HUBAEUT are calculated for som common alternatives and are compared to some other procedures. It is shown that proposed test is simple, has high relative efficiency and power for some commonly used alternatives. The set of real data are used as an examples to elucidate the use of the proposed test statistics for practical reliability.
International Journal of Reliability and Applications
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제13권2호
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pp.57-69
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2012
Our goal in this paper is to establish inequalities for the moments of new better than used in the moment generating function class ($NBU_{mgf}$). Using these inequalities we propose a new test for exponentiality versus $NBU_{mgf}$ class. Pitman's asymptotic relative efficiency, power and critical values of this test are calculated to assess the performance of the test. We proposed also a new test for exponentiality versus $NBU_{mgf}$ in the right censored data. Sets of real data are used as an example to elucidate the use of the proposed test for practical problems.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권1호
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pp.71-78
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2018
In this study, we consider the likelihood ratio test for the covariance matrix of the multivariate normal data. For this, we propose a method for obtaining null distributions of the likelihood ratio statistics by the Monte-Carlo approach when it is difficult to derive the exact null distributions theoretically. Then we compare the performance and precision of distributions obtained by the asymptotic normality and the Monte-Carlo method for the likelihood ratio test through a simulation study. Finally we discuss some interesting features related to the likelihood ratio test for the covariance matrix and the Monte-Carlo method for obtaining null distributions for the likelihood ratio statistics.
두 모비율의 비열등성 시험의 가설에는 두 비율의 차(difference), 비(ratio) 그리고 오즈비(odds ratio)를 이용할 수 있다. Kang과 Chen (2000)이 제안한 두 치료율의 차에 대한 근사 무조건적 검정(Approximate Unconditional test)과 두 치료율의 비에 대한 검정은 실패율을 고려하지 않았으므로 귀무가설이 기각되었을 때 치료율이 비열등하다고 주장할 수 있으나 실패율도 비열등하다고 주장하기에는 문제의 여지가 있다. 오즈비에 대한 검정으로 Chen 등(2000)이 제안한 접근적 검정(Asymptotic test)은 대표본 이론에 근거하여 검정하기 때문에 소표본에서 제 1종의 오류를 범할 확률이 유의수준보다 클 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 기존의 오즈비 가설에 대한 점근적 검정에 기초하여 근사 무조건적 검정을 제안하였다. 또한 점근적 검정과의 검정력을 비교하고, 근사 무조건적 검정에서 세 가설 간에 검정력을 비교하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권2호
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pp.303-311
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2003
We consider the problem of testing cell probabilities in sparse multinomial data. Aerts, et al.(2000) presented $T_1=\sum\limits_{i=1}^k(\hat{p}_i-p_i)^2$ as a test statistic with the local polynomial estimator $(\hat{p}_i$, and showed its asymptotic distribution. When there are cell probabilities with relatively much different sizes, the same contribution of the difference between the estimator and the hypothetical probability at each cell in their test statistic would not be proper to measure the total goodness-of-fit. We consider a Pearson type of goodness-of-fit test statistic, $T=\sum\limits_{i=1}^k(\hat{p}_i-p_i)^2/p_i$ instead, and show it follows an asymptotic normal distribution.
In this paper we propose a robust Wald-type test which is based on an efficient Mallows-type one-step GM-estimator. The proposed estimator based on the weight function of Song, Park and Nam (1996) has a bounded influence function and a high breakdown point. Under some regularity conditions, we compute the finite-sample breakdown point, and drive asymptotic normality of the proposed estimator. The level and power breakdown points, influence function and asymptotic distribution of the proposed test statistic are main points of this paper. To compare the performance of the proposed test with other tests, we perform some Monte Carlo simulations.
확률화 블럭 계획법에서 최적 가중치를 이용한 우산형 대립가설에 대한 비모수검정법을 제안하고자 한다. Mack과 Wolfe(1981) 형태의 통계량에 대한 제안된 통계량의 점근상대효율을 최대로 하는 가중치를 구하고, 이러한 가중치를 가지는 제안된 통계량과 Mack과 Wolfe 형태의 통계량 및 선형 순위 통계량의 점근상대 효율을 고려하였다. 소표본에서 모의 실험을 통하여 블럭의 크기가 다른 경우 제안된 통계량의 검정력이 우수함을 보였다.
This paper considers ramp tests for exponential lifetime distribution when there are limitations on test stress and test time. The inverse power law and a cumulative exposure model are assumed. Maximum likelihood (ML) estimators of model parameters and their asymptotic covariance matrix are obtained. The optimum ramp test plans are also found which minimize the asymptotic variance of the ML estimator of the log mean life at design constant stress. For selected values of the design parameters, tables useful for finding optimal test plans are given. The effect of the pre-estimates of design parameters is studied.
The problerm of testing for a constant mean is considered. A Kolmogorov-Smirnov type test using the sample Fourier coefficients is suggested and its asymptotic distribution is derived. A simulation study shows that the proposed test is more powerful than the cusum type test when there is more than one change-point or there is a cyclic change.
For the problem of testing the parallelism of several regression lines against ordered alternatives, two test statistics and proposed and examined. The proposed statistics are linear combinations of robust estimators of slope parameters, which are modifications of the Adichie (1976) test based on scores. The asymptotic null variances of the proposed states tics are estimated by the kernel density estimation methods. The proposed tests are compared with the Adichie's test in terms of asymptotic relative efficiency and small-sample powers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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