• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.175-182
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• 2020

연속형 분포로부터 얻은 독립적인 p값들을 통합하는 Fisher의 고전적인 방법은 널리 사용되고 있지만 이산형 확률분포로부터 얻은 p값들을 통합하기에는 적절하지 않다. 대신에 유사 Fisher의 통합방법이 이산형 확률분포의 p값들을 통합하는 대안으로 사용된다. 본 논문에서는 첫째, 여러 표본들의 위치검정(Fisher-Pitman 검정과 Kruskal-Wallis 검정) 데이터와 관련된 이산형 확률분포로 부터 퍼뮤테이션 방법에 의해 p값들을 구하고, 둘째로 이 p값들을 유사 Fisher의 통합방법을 이용하여 통합한다. 그리고 Fisher의 고전적인 방법과 유사 Fisher의 통합방법의 결과를 비교한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권1호
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• pp.41-47
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• 1997

본 연구의 목적은 p변량 관측지가 등상관구조를 갖는 경우 주변분산들의 균일성을 검정하는 통계적 절차를 개발하는 것이다. 이를 위하여 2변량의 경우에 적용되는 피트만(Pitman)의 방법을 3변량 이상의 경우로 확장하고 피셔(Fisher)의 임의화 검정을 적용하여 정규분포의 틀에 의존하지 않는 p 값을 산출한다.