• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권2호
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• pp.231-237
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• 1997

The Koziol-Green(KG) model has become an important topic in industrial life testing. In this paper we suggest MLE of the reliability function for the Weibull distribution under the KG model. Futhermore, we compare Kaplan-Meier estimator, Nelson estimator, Cheng & Chang estimator, and Ebrahimi estimator with proposed estimator for the reliability function under the KG model.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.393-402
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• 2014

수명시간 분석에서 자주 이용되는 분포 중 하나는 지수분포이다. 본 논문에서는 임의중도절단 자료의 분석에서 중도절단모형이 지수분포의 모수추정에 어떤 영향을 주는지에 대해서 알아보았다. 고려한 중도절단모형은 Koziol-Green 모형과 일반화 지수분포 모형으로 이들은 의미상 매우 다른 모형이다. 모의실험을 통해서 살펴본 결과 중도절단모형이 모수의 평균적인 추정값에는 크게 영향을 주지 않는다고 보이나 가정한 모형이 실제의 모형과 차이가 심하게 나는 경우 추정량의 MSE가 커지는 경향을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권4호
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• pp.975-982
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• 2003

In this paper we considered the problem of estimating the bivariate survival distribution of the random vector (X, Y) when Y may be subject to random censoring but X is always uncensored. Adapting conditional Koziol-Green model, simplified estimator for bivariate survival function is proposed. We perform simulation to compare the proposed estimator with popular estimators and discussed the performance of it.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.883-891
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• 2011

수명시간에 대한 모형으로 로그정규분포가 자주 사용되며, 이는 자료의 변환에 의하여 정규성 검정과 동일한 문제로 생각할 수 있다. 따라서 자료의 로그정규성 검정을 위하여, 정규성 검정에 자주 이용되는 Shapiro-Wilk 형태의 검정통계량을 Kaplan-Meier의 product limit 경험분포함수를 이용하여 임의중도절단자료로 일반화한다. Cram er von Mises 통계량을 임의중도절단자료로 일반화한 Koziol과 Green (1976)의 통계량과 비교하였으며 이를 위하여 단순귀무가설을 가정하였다. 중도절단분포에 대한 모형으로는 Koziol과 Green (1976)에서 제시한 모형과 이와 유사한 다른 모형 두 가지를 고려하였다. 검정력 비교 결과 제시한 통계량이 로그정규성 또는 정규성 검정에 더 좋은 검정력을 보여주었으며 검정력은 중도절단분포 모형보다는 자료의 중도절단비율에 영향을 받는다는 것을 볼 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권5호
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• pp.431-443
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• 2019

Goodness-of-fit techniques are an important topic in statistical analysis. Censored data occur frequently in survival experiments; therefore, many studies are conducted when data are censored. In this paper we mainly consider test statistics based on the empirical distribution function (EDF) to test normal distributions with unknown location and scale parameters when data are randomly censored. The most famous EDF test statistic is the Kolmogorov-Smirnov; in addition, the quadratic statistics such as the $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises and the Anderson-Darling statistic are well known. The $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises statistic is generalized to randomly censored cases by Koziol and Green (Biometrika, 63, 465-474, 1976). In this paper, we generalize the Anderson-Darling statistic to randomly censored data using the Kaplan-Meier estimator as it was done by Koziol and Green. A simulation study is conducted under a particular censorship model proposed by Koziol and Green. Through a simulation study, the generalized Anderson-Darling statistic shows the best power against almost all alternatives considered among the three EDF statistics we take into account.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권1호
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• pp.261-270
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• 2002

In this paper, we demonstrate the more accurate confidence intervals for median survival time under the simple proportional hazard model of Koziol and Green (1976) via the Edgeworth expansion for the distribution of the studentized ACL estimator derived in Jeong (2000). The numerical results show that the intervals, so-called test-based and reflect intervals (Slud et al., 1984), outperform normal approximating method in the small sample sizes and/or heavy censoring.