• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권1호
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• pp.187-196
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• 2002

Testing for normality has always been a center of practical and theoretical interest in statistical research. In this paper a test statistic for bivariate normality is proposed. The underlying idea is to investigate all the possible linear combinations that reduce to the standard normal distribution under the null hypothesis and compare the order statistics of them with the theoretical normal quantiles. The suggested statistic is invariant with respect to nonsingular matrix multiplication and vector addition. We show that the limit distribution of an approximation to the suggested statistic is represented as the supremum over an index set of the integral of a suitable Gaussian Process. We also simulate the null distribution of the statistic and give some critical values of the distribution and power results.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권1호
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• pp.245-256
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• 2000

Large sample properties of Life-Table estimator are discussed for interval censored bivariate survival data. We restrict out attention to the situation where response times within pairs are not distinguishable and the univariate survival distribution is the same for any individual within any pair.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권1호
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• pp.37-45
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• 1999

본 논문에서는 Marshall-Olkin의 이변량 지수모형을 따르는 두 부품의 수명들이 이변량 임의 중단된 자료로 관찰되는 경우를 생각한다. 이 경우 모수와 시스템 신뢰도에 대한 최우추정량을 구하고 근사적 정규성을 이용하여 두 부품의 수명에 대한 동일성 및 독립성 검정법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안된 추정량들과 검정법들의 유의확률을 계산한다.

• 통합자연과학논문집
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• 제13권2호
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• pp.76-82
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• 2020

If normality of an observed data is not a viable assumption, we can carry out normal-theory analyses by suitable transforming data. Power transformation by Box and Cox, one of the transformation methods, is derived the power which maximized the likelihood function. But it doesn't induces the closed form in mathematical analysis. In this paper, we compose some R the syntax of which is easier than other statistical packages for deriving the power with using numerical methods. Also, by using R, we show the transformed data approximately distributed the normal through Q-Q plot in univariate and bivariate cases with some examples. Finally, we present the value of a goodness-of-fit statistic(AD) and its p-value for normal distribution. In the similar procedure, this method can be extended to more than bivariate case.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권2호
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• pp.423-432
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• 1999

Accelerated life testing of product is commonly used to reduced test time and costs. In this papers is considered when the product is a two component system with lifetimes following the bivariate exponential distribution of Sarkar(1987) using inverse power rule model. Also we derived the maximum likelihood estimators of parameters for asymptotic normality. We compare the mean square error of the proposed estimator for the life distribution under use conditions stree through Monte Carlo simulation.

• 응용통계연구
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• 제17권1호
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• pp.35-47
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• 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.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제9권1호
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• pp.71-91
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• 1999

상수원이 오염되고 사람들이 수돗물 수질을 불신함에 따라 이에 대한 회피 행동(averting behavior)으로서 생수소비가 급증하고 있다. 본 논문은 모수적(parametric) 모형과 반모수적(semi-parametric) 모형을 운용하여 생수소비 행태를 설명하는 이변량모형(bivariate model)을 분석하고자 한다. 주된 분석목적은 모수적 모형과 관련된 암묵적인 제약이 반모수적 모형을 통해 완화될 수 있음을 보이는 것이다. 모수적 모형에서 가정되는 이변량 정규성(normality)의 가정에 대한 검정결과, 이 가정은 통계적으로 유의하게 기각되었으며 모수적 모형 대반모수적 모형에 대한 정형검정 결과도 모수적 모형을 유의하게 기각하였다. 또한 반모수적 모형이 모수적 모형보다 생수소비행태에 대한 설명력이 더 높았다. 따라서, 반모수적 모형이 모수적 모형에서 요구되는 제약적인 가정을 하지 않으면서도 자료와 보다 잘 부합하는 결과를 가져올 수 있는 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권2호
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• pp.143-152
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• 1997

본 논문에서는, Marshall-Olkin의 이변량 지수모형을 따르는 두개의 부품으로 이루어진 시스템에서 두 부품의 수명 $(X_{1},\;X_{2}$들이 이변량 1종 중단된 자료로 관찰되는 경우, $P(X_{1}\;<\;X_{2})$에 대한 최우추정량을 구하고 근사적 정 규성을 밝힌다. 그리고 그 추정량을 기초로 $P(X_{1}\;<\;X_{2})$에 대한 근사적 검정법을 제안하고, 몬테칼로 모의실험을 통하여 여러가지 상황에서 제안된 추정량의 근사적 검정력을 계산하여 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권3호
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• pp.449-461
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• 2009

최근의 생산 공정은 공정의 자동화, 고객 요구의 다양화 등으로 많은 품질 특성치들을 갖는 다변량 공정의 형태가 일반적이며, 벡터 공정능력지수는 이러한 다변량 공정의 능력을 평가하기 위한 대표적인 측도라 할 수 있다. 한편 공정의 분포에 대한 정보를 정확히 파악하기 어려운 실제 현장의 상황에서 보다 정확한 공정능력을 평가할 수 있는 통계적 추정 문제는 현실적으로 중요한 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 특정한 이변량 지수 공정 하에서 이변량 벡터 공정능력지수 $C_{pkl}$에 대한 신뢰영역의 추정 문제에 관하여 연구하였다. 먼저 지수분포의 특성을 고려하여 실제 현장에서 널리 사용되고 있는 가장 기본적인 일변량 공정능력지수들 중에서 규격 하한만을 고려한 형태인 $C_{pkl}$에 관하여 이변량 벡터 공정능력지수 $C_{pkl}=(C_{pklx},\;C_{pkly})$로 확장 정의하고, 이 지수의 플러그-인 추정량 및 관련 극한 확률분포를 유도하였다. 또한 이 지수에 대해 Marshall과 Olkin (1967)의 이변량 지수분포 모형을 기초로 근사 신뢰영역을 제시하였으며, 모의실험을 통하여 이변량 벡터 공정능력지수 $C_{pkl}$에 대한 95% 정규 근사(Asymptotic Normality: AN) 신뢰영역에 대한 이용가능성 및 효율성을 비교 분석하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권3호
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• pp.345-358
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• 2012

표본선택 모형을 최우추정법으로 추정할 때 오차항의 분포를 제대로 가정하는 것이 매우 중요하다. 표본선택 모형의 선택 방정식과 본 방정식의 오차항 분포를 일반적으로 이변량 정규분포로 가정하지만, 이 가정이 오차항의 실제 분포를 과도하게 제약할 가능성이 있다. 본 연구는 표본선택 모형의 오차항 분포로 $S_U$-정규분포를 도입한다. $S_U$-정규분포는 분포의 비대칭성과 초과첨도를 허용한다는 측면에서 정규분포보다 훨씬 유연하면서, 동시에 정규분포를 극한분포의 형태로 포함하고 있다. 또한 정규분포처럼 다변량 분포함수가 존재하기 때문에 표본선택 모형과 같은 다변량 모형에서도 활용할 수 있다. 본 논문은 $S_U$-정규분포를 이용한 표본선택 모형에서 로그우도 함수와 조건부 기댓값을 도출하고, 시뮬레이션을 통해 정규분포 모형과 추정성과를 비교한다. 또한 자동차 보유 가구들의 자동차 유지비에 관한 실제 데이터를 이용하여 $S_U$-정규분포 표본선택 모형의 추정결과를 제시한다.