본 연구에서는 기온자료의 품질검정, 기준시계열 생산, 동질성 검증 및 보정에 대한 체계적인 단계를 제시하고, 이러한 과정을 통해 생산된 연 계절평균기온을 이용하여 보다 정확한 기온변화 경향을 파악하고자 하였다. 품질검정에 의한 오류 자료는 모두 내적 불일치성 검사에 의해 탐지되었다 본 연구에서 사용한 동질성 검증 방법은 관측지점의 이전(relocation) 시그널을 비교적 잘 추출하여 우리나라 기온자료 동질성 검증에 적합한 방법으로 판단된다 연 및 계절별 평균기온의 보정 이후가 보정 이전 보다 증가 규모가 커졌다. 이러한 동질성 검증 및 보정으로 생산된 고품질의 기온자료는 보다 정확한 기후변화 특성 및 경향 연구에 도움이 될 것이다.
설계파고 추정에 사용한 AM 자료의 IID 가정에 대한 검정을 수행하였다. 검정은 독립 검정, 분포 차이 검정으로 구분하고, 각각의 검정은 태풍, 비태풍 조건에서의 연안 격자, 연안 내부격자 각각 210개, 310개 지점의 AM 자료 세트를 대상으로 수행하였다. 독립 검정 결과, 비태풍, 태풍 자료 세트에 대하여 각각 1.8~5.3%, 1.4~6.0% 범위의 기각 비율을 보여, 대부분의 자료가 독립 검정을 만족하는 것으로 파악되었다. 한편 태풍 자료와 비태풍 자료의 분포 차이 검정은 연안 격자와 연안 내부격자 모두 검정 방법에 따라 47~79% 범위로 동일분포 가설이 기각되는 것으로 파악되었다. 따라서 극치해석에 의한 설계파고 추정에서 두 자료를 구분하여 각각 설계파고를 추정하는 과정이 적절하다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.389-396
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2009
Approximations for the null distribution of a test statistic arising in multivariate analysis to test homogeneity of variances and a mixture of two beta distributions by making use of a product of beta baseline density function and a polynomial adjustment, so called beta-polynomial density approximant, are discussed. Explicit representations of density and distribution approximants of interest in each case can easily be obtained. Beta-polynomial density approximants produce good approximation over the entire range of the test statistic and also accommodate even the bimodal distribution using an artificial example of a mixture of two beta distributions.
본 연구는 실제 구조진단 사례에 기초하여 재료와 형식 및 공용기간에 따라 교량의 응답, 충격계수, 고유진동수 및 각 특성의 해석값/계측값 비 등에 관한 기술통계를 분석하고 주재료에 따른 T-검정과 구조형식 및 공용기간에 따른 분산분석을 통해서 요인 부집단 수준 간동질성 검정 및 다중비교분석을 수행하였다. 본 연구 결과는 응답 분포의 중심값, 산포도, 대칭성 등 통계적 특성 및 비교분석 집단 간 동질성 식별을 위한 참조값을 제공하며, 이것은 내하력 평가 등 구조 진단과 설계에서 엔지니어들이 취득한 계산 또는 계측값의 타당성을 비교검토하고 데이터베이스를 활용하는 등의 공학적 판단을 하는데 실제적으로 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
In this study, two kinds of soil-based proficiency testing materials (PTMs), NICE-012L and NICE-012R were prepared and certified for Benzen, Toluene, Etylbenzene and Xylene with evaluation of uncertainties. In order to analyse BTEX (Benzen Toluene Etylbenzene Xylene) for the candidate materials, GC/MS was used after pretreatment according to methods of soil analysis by Ministry of Environment. For the homogeneity test among bottles in terms of candidate materials, ISO 13528 and IUPAC Protocol were used and according to the result, both candidate materials showed sufficient homogeneity. Also, the stability test over the candidate materials was accessed according to the ISO Guide 35 by classifying short-term and long-term stability and the result showed that both candidate materials showed decent stability. The reference values of the two candidate materials depending on BTEX components were derived from the average of the 11 samples that were used for verification of the samples' homogeneity. Uncertainty of measurement was combined by uchar that was caused by a characteristic value, $u_{bb}$ that was caused by between-bottle homogeneity, and $u_{stab}$ that was caused by stability, and then combined uncertainty ($u_{PTM}$) was multiplied to the coverage factor (k) derived from the effective degree of freedom from each factor that leads to expanded uncertainty (U) in about 95% of confidence level. The proficiency testing materials developed through this study were supplied to National Institute of Environmental Research (NIER) and utilized as an external proficiency testing materials for evaluating analysis capacity of soil agencies with specialty in terms of soil analysis approved by Minister of Environment.
Many researchers in various study fields use the two sample t-test to confirm their treatment effects. The two sample t-test is generally used for small samples, and assumes that two independent random samples are selected from normal populations, and the population variances are unknown. Researchers often conduct F-test, the test of equality of variances, before testing the treatment effects, and the test statistic or confidence interval for the two sample t-test has two formats according to whether the variances are equal or not. Researchers using the two sample t-test often want to know how large sample sizes they need to get reliable test results. This research gives some guidelines for sample sizes to them through simulation works. The simulation had run for normal populations with the different ratios of two variances for different sample sizes (${\leq}30$). The simulation results are as follows. First, if one has no idea equality of variances but he/she can assume the difference is moderate, it is safe to use sample size at least 20 in terms of the nominal level of significance. Second, the power of F-test for the equality of variances is very low when the sample sizes are small (<30) even though the ratio of two variances is equal to 2. Third, the sample sizes at least 10 for the two sample t-test are recommendable in terms of the nominal level of significance and the error limit.
Purpose: This study aims to develop distributable samples that can be used for proficiency testing to verify the ability of the testing laboratory to perform high temperature and low temperature tests. Method: In this study, the temperature-resistance characteristics of the NTC thermistor were used to develop samples. The homogeneity and stability of samples were examined according to the proficiency testing requirements. Results: Thirty samples with homogeneity and stability were developed and used for the proficiency testing. Thus, it was possible to distinguish between the test laboratories that showed satisfactory results and those that did not. Conclusion: It was the first time to develop samples that can be used for proficiency testing in high temperature and low temperature tests. and it was proved that the proficiency test program can be operated using the characteristics of NTC thermistor.
본 연구에서는 기본 통계치 비교, K-S 검정 및 상자그림과 같은 통계적 기법을 이용하여 측우기 강우량 관측계열(CWK)과 근대우량계 강우량 관측계열(MRG)에 대해 정량적 동질성 분석을 실시하였다. 측우기 관측계열과 근대우량계 관측계열간의 월별 동질성을 분석하기 위해 월강우량, 월강우량에 대한 해당월 최대 일강우량의 비, 월강우일수, 일강우강도의 4개 강우특성자료 계열을 산정하였고, 이표본 K-S 검정을 통한 분포에 대한 동질성 검정과 상자그림을 이용한 정량적 비교를 수행하였다. 분석 결과 각 분석과정에서 M00은 전체적으로 CWK와 MRG의 월강우일수간 차이에 명확한 통계적 유의성을 보이고 있어 CWK와 MRG 간의 관측정밀도에 차이가 있다고 판단된다. 그러나, CWK와 MRG의 강우량은 상대적으로 유의성이 크지 않은 미소한 차이를 보이고 있는 것으로 나타났다.
National-wide and/or large scale sample surveys generally use complex sample design. Traditional Pearson chi-square test is not appropriate for the categorical complex sample data. Rao-Scott suggested an adjustment method for Pearson chi-square test, which uses the average of eigenvalues of design matrix of cell probabilities. This study is to compare the efficiency of Rao-Scott first order adjusted test to Wald test for homogeneity between two populations using 2009 Gyeongnam regional education offices's customer satisfaction survey (2009 GREOCSS) data. The 2009 GREOCSS data were collected based on stratified three-stage cluster sampling with probability proportional to size. The empirical results show that the Rao-Scott adjusted test statistic using only the variances of cell probabilities is very close to the Wald test statistic, which uses the covariance matrix of cell probabilities, under the 2009 GREOCSS data based. However it is necessary to be cautious to use the Rao-Scott first order adjusted test statistic in the place of Wald test because its efficiency is decreasing as the relative variance of eigenvalues of the design matrix of cell probabilities is increasing, specially more when the number of degrees of freedom is small.
Categorical data collected based on complex sample design is not proper for the standard Pearson multinomial-based chi-squared test because the observations are not independent and identically distributed. This study investigates effects of bias of point estimator of population proportion and its variance estimator to the standard Pearson chi-squared test statistics when the sample is collected based on complex sampling scheme. This study examines the effect under two population homogeneity test. The standard Pearson test statistic can be partitioned into two parts; the first part is the weighted sum of ${\chi}^2_1$ with eigenvalues of design matrix as their weights, and the additional second part which is added due to the biases of the point estimator and its variance estimator. Our empirical analysis shows that even though the bias of point estimator is small, Pearson test statistic is very much inflated due to underestimate the variance of point estimator. In the connection of design-based variance estimator and its design matrix, the bigger the average of eigenvalues of design matrix is, the larger relative size of which the first component part to Pearson test statistic is taking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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