본 논문은 CIMS에서 적응되는 ARMA 공정제어의 새로운 3단계절차를 제안한다. 첫번째 단계는 다변량 ARMA모델을 식별하여 모수를 추정하고, white noise로 진단된 잔차 series에 대하여 다변량 제어통계량(즉, 다변량 Hotelling T$^2$통계량, 다변량 CUSUM, 다변량 EWHA 통계량, 다변량 MA 통계량)등을 계산한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 8가지 다변량 제어통계량을 상호비교하여 이상점을 발견한다.
현실세계에는 두 가지 범주 이상으로 분류되는 경우가 많이 존재한다. 본 논문은 분류범주가 세 종류인 분류모형을 시각적으로 표현하는 방법인 ROC 곡면과 이 곡면 아래의 체적을 나타내는 VUS 통계량을 고려한다. 바젤 II에 기반한 부도확률에 관한 AUC 통계량의 판단기준을 ROC 곡면에서의 VUS에 대하여 확장하여, VUS에 의한 판별력 판단기준 13단계를 제안한다. 제안한 판단기준 각 단계에서의 VUS값에 대응하는 AUC, K-S 통계량 그리고 세 분포의 평균차이에 대한 범위를 탐색하고, 이들의 관계를 살펴봄으로써 VUS 통계량의 판별력 판단기준을 설정한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권6호
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pp.1013-1026
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2008
신용평가모형의 판별력에 대한 적합성 검정방법으로 콜모고로프-스미르노프(K-S) 통계량이 널리 사용되고 있다. K-S 통계량을 통한 모형의 판별력 판단기준으로는 표본수에 의존하는 K-S 검정통계량의 임계값보다 매우 큰 기준인 $0.3{\sim}0.4$의 수준이 일반적으로 적용된다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 일반적 판단기준의 타당성을 살펴보았다. 모의실험 결과 국내에서 개발된 대부분의 신용평가모형의 결과를 바탕으로 구한 K-S 통계량은 현재 적용하고 있는 판단기준보다 큰 값을 갖는다는 것을 발견하였다. 따라서 어떠한 신용평가모형 이라도 좋은 판별력을 갖는다고 해석할 수 있다. 본 연구에서는 표본크기와 불량률 그리고 제II종 오류율에 따른 대안적인 임계값을 제안한다.
EDF에 근거한 $Cram{\acute{e}}r$-von Mises 통계량을 합교원리를 이용하여 다변량으로 일반화한다. 그리고 제안된 통계량의 귀무가설에서의 극한분포를 적절한 공분산 함수를 가진 가우스 과정의 적분의 형태로 표현하고 통계량의 근사적인 계산방법을 고려한다. 또한 실제 자료에 제안된 통계량을 적용해보고 여러가지 대립가설에서의 검정력을 유사한 통계량과 비교해 본다.
본 논문에서는 지수분포의 검정에 자주 쓰이는 Shapiro와 Wilk (1972) 통계량과 이의 단점을 보완한 Kim (2001a)의 통계량을 위치모수가 주어지고 척도모수가 미지인 지수분포에서의 전진 제 2종 중도절단자료에 적용하였다. 이를 위하여 각각의 통계량을 Stephens (1978)을 이용하여 위치모수가 주어진 경우의 검정통계량으로 수정하고, 자료를 정규화 간격(normalized spacings)을 이용하여 변환하는 방법을 사용하였다. 모의실험을 통하여 검정력을 비교한 결과 Shapiro-Wilk 통계량보다 Kim (2001a)의 통계량을 이용할 때 고려한 거의 모든 경우 더 우수한 검정력을 나타내었다.
신용평가모형 개발과 적합성 검정 연구에서 부도율분포로부터 부도기업과 정상기업의 판별력을 검정하는 방법으로 비모수적인 방법인 Kolmogorov-Smirnov(K-S) 검정방법을 많이 사용한다. 모집단에 대한 누적분포함수를 알고있으며 이 분포함수가 두 개의 분포함수로 분할되었다는 가정하에서 두 분포함수 동일성을 검정하는 신용평가 연구에서 스코어 또는 부도율이 다양한 확률분포를 따른다고 가정하고 기존의 K-S 통계량과 수정된 K-S 통계량을 비교 토론한다.
군집방법의 비교시 사용되는 Rand(1971)의 $C_k$, k = 2, 3, . . ., N-1 통계량에 대한 점근 결과를 이용하여 자료에 존재하는 군집수를 예측하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 $C_k$ 통계량의 변화 형태에 따라 군집수를 예측하는 Chae와 Warde(1991)와 허명회와 이용구(2004)의 방법을 비교하기 위하여 모의실험을 하였다. 현실적인 문제를 고려하여 실제자료에 대해서는 계속적인 재표본의 형성을 위하여 붓스트랩방법을 사용하였다.
수명시간 분석에서 가장 간단하고 또한 자주 이용되는 분포는 지수분포이다. Koziol과 Green (1976)은 Cram$\acute{e}$r-von Mises 통계량을 Kaplan-Meier의 product limit 경험분포함수를 이용하여 임의중도절단자료에 대해서 일반화하였다. 그러나 이 통계량은 모수의 값이 주어진 단순귀무가설을 가정하고 있으므로 실제 자료에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 척도모수가 미지인 지수분포의 적합도 검정에 모수를 추정하여 Koziol-Green 통계량을 적용하였다. 그리고 같은 방법으로, 전통적인 Kolmogorov-Smirnov 검정통계량을 일반화하고 두 가지 통계량의 검정력을 모의실험을 통하여 비교하였다. 그 결과 전반적으로 일반화된 Koziol-Green 통계량이 Kolmogorov-Smirnov 통계량보다 지수분포의 검정에 있어서는 좀 더 좋은 검정력을 보여주었다.
본 논문에서는 이변량 구간 중도 절단 자료의 연관성 검정을 연구하고자 한다. Kendall's τ 통계량은 분포의 가정을 필요로 하지 않는 비모수방법으로 연관성 검정을 위해 빈번히 적용되고 있다. 본 논문에서도 이러한 τ 통계량을 이용한 검정을 하기 위해 붓스트랩 방법을 적용시킨다. 일반적인 비모수 붓스트랩 방법의 구간 중도 절단에 적용은 편의된 결과를 보여주었다. 이는 구간 중도 절단자료의 불완전성(incompleteness)과 관련된 것으로 이를 극복하기 위해 지렛대 붓스트랩 방법을 적용하였다. 추정된 분포에 근거하여 구간 중도 절단 대신 모의 완전한 표본(pseudo complete data)을 추룰하는 것이다. 본 논문에서는 재표본의 크기 m을 결정하기 위해 기존 연구자의 공식을 이용하였다. 시행된 모의 실험의 결과는 바람직한 제 1종 오류값과 좋은 검정력을 보였주었으며 실제 적용 예로 AIDS 자료에서 HIV 감염시점과 바이러스 잠복 시간과의 연관성 여부를 검정해보았다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.971-986
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2014
동시에 여러 개의 가설검정 수행시 귀무가설이 참일 경우 귀무가설을 기각할 확률이 커지는 문제가 발생한다. 이러한 다중검정 문제 해결을 위해 여러 연구에서는 가설검정시 필요한 집단별 오류율(FWER; family-wise error rate), 위발견율 (FDR; false discovery rate) 또는 위비발견율 (FNR; false nondiscovery rate) 과 통계량을 고려하여 검정력을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 T 통계량, 수정된 T 통계량, 그리고 LPE (local pooled error) 통계량 기반 P값을 이용한 Bonferroni (1960) 방법, Holm (1979) 방법, Benjamini와 Hochberg (1995) 방법과 Benjamini와 Yekutieli (2001) 방법 그리고 Z 통계량 기반 Sun과 Cai (2007) 방법을 고찰하고 모의실험을 통해 다중검정 능력을 비교하였다. 또한 실제 데이터로 애기장대 유전자 발현 데이터에 대해 여러 가지 다중검정법을 통해 유의한 유전자들을 선별하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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