• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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• pp.203-212
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• 2006

A chi-squared test of multivariate normality is suggested which is mainly focused on detecting deviations from elliptical symmetry. This test uses Mahalanobis distances of observations to have some power for deviations from multivariate normality. We derive the limiting distribution of the test statistic by a conditional limit theorem. A simulation study is conducted to study the accuracy of the limiting distribution in finite samples. Finally, we compare the power of our method with those of other popular tests of multivariate normality under two non-normal distributions.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권1호
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• pp.221-231
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• 2006

A chi-squared test of multivariate normality is suggested which is oriented for detecting deviations from elliptical symmetry. We derive the limiting distribution of the test statistic via a central limit theorem on empirical processes. A simulation study is conducted to study the accuracy of the limiting distribution in finite samples. Finally, we compare the power of our method with those of other popular tests of multivariate normality under a non-normal distribution.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제23권5호
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• pp.433-444
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• 2016

When we observe binary responses in a cluster (such as rat lab-subjects), they are usually correlated to each other. In clustered binomial counts, the independence assumption is violated and we encounter an extra-variation. In the presence of extra-variation, the ordinary statistical analyses of binomial data are inappropriate to apply. In testing the homogeneity of proportions between several treatment groups, the classical Pearson chi-squared test has a severe flaw in the control of Type I error rates. We focus on modifying the chi-squared statistic by incorporating variance inflation factors. We suggest a method to adjust data in terms of dispersion estimate based on a quasi-likelihood model. We explain the testing procedure via an illustrative example as well as compare the performance of a modified chi-squared test with competitive statistics through a Monte Carlo study.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권4호
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• pp.697-705
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• 2009

The Pearson chi-squared statistic or the deviance statistic is widely used in assessing the goodness-of-fit of the generalized linear models. But these statistics are not proper in the situation of continuous explanatory variables which results in the sparseness of cell frequencies. We propose a goodness-of-fit test statistic for the cumulative logit models with ordinal responses. We consider the grouping of a dataset based on the ordinal scores obtained by fitting the assumed model. We propose the Pearson chi-squared type test statistic, which is obtained from the cross-classified table formed by the subgroups of ordinal scores and the response categories. Because the limiting distribution of the chi-squared type statistic is intractable we suggest the parametric bootstrap testing procedure to approximate the distribution of the proposed test statistic.

• 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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• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.223-226
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• 2009

Recently, Mining negative association rules has received some attention and proved to be useful. Negative association rules are useful in market-basket analysis to identify products that conflict with each other or products that complement each other. Several algorithms have been proposed. However, there are some questions with those algorithms, for example, misleading rules will occur when the positive and negative rules are mined simultaneously. The chi-squared test that based on the mature theory and Correlation Coefficient can avoid the problem. In this paper, We proposed the algorithm PNCCR based on chi-squared test and correlation is proposed. The experiment results show that the misleading rules are pruned. It suggests that the algorithm is correct and efficient.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권2호
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• pp.267-270
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• 2002

비중심 $\chi^2$분포의 누적분포 함수의 계산은 $\chi^2$검정에서 검정력 계산에 요구된다. 본 논문서는 중심 $\chi^2$분포 함수를 통하여 비중심 $\chi^2$분포 함수의 계산을 구하는 알고리즘을 제시하고 있으며 기존의 접근 방법에 의한 계산 결과와 비교하였다.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.815-824
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• 2013

국가단위의 조사와 같은 대규모 표본조사에서는 표본의 대표성을 확보하기 위해 층화, 집락, 계통, 불균등확률추출 등을 종합적으로 사용하는 복합표본설계가 일반화되어 있다. 이러한 복합표본설계에 기초한 범주형 자료분석에서는 자료의 독립성과 다항분포를 가정하는 전통적인 피어슨검정이 왜곡된 검정결과를 가져올 수 있다. 본 연구는 복합표본설계에 의한 범주형조사자료의 k-모집단 동질성검정에서 설계기반 일치통계량인 Wald 검정통계량을 유도하고, 전통적인 피어슨검정통계량을 사용할 경우 발생할 수 있는 오차요인을 항목별로 분해하여, 분산의 편의에 의한 영향, 추정량의 편의에 의한 영향, 기타 분산의 편의와 추정량의 편의가 교락되어 미치는 영향으로 각각 분해하는 식을 도출하였다. 또한, 도출된 식의 각 항목이 피어슨 카이제곱검정통계량에 미치는 상대적 크기를 경험적으로 확인하기 위해 국민건강영양조사 제4기 2차년도 자료를 이용해 경험분석 하였다. 분석결과, 변수에 따른 차이는 있지만 대체로 분산의 편의가 미치는 영향이 추정량의 편의가 미치는 영향보다 크다는 것을 명확히 확인할 수 있었다.