• 제목/요약/키워드: Local statistic

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Influence Analysis on a Test Statistic in Canonical Correlation Analysis

  • Jung, Kang-Mo
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제8권2호
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    • pp.347-355
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    • 2001
  • We propose a method for detecting influential observations that have a large influence on the likelihood ratio test statistic for the two sets of variables are uncorrelated with one another. For this purpose we derive a local influence measure for the likelihood ratio test statistic under certain perturbation scheme. An illustrative example is given to show the effectiveness of the proposed method on the identification of influential observations.

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GOODNESS-OF-FIT TEST USING LOCAL MAXIMUM LIKELIHOOD POLYNOMIAL ESTIMATOR FOR SPARSE MULTINOMIAL DATA

  • Baek, Jang-Sun
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제33권3호
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    • pp.313-321
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    • 2004
  • We consider the problem of testing cell probabilities in sparse multinomial data. Aerts et al. (2000) presented T=${{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2$ as a test statistic with the local least square polynomial estimator ${{p}_{i}}^{*}$, and derived its asymptotic distribution. The local least square estimator may produce negative estimates for cell probabilities. The local maximum likelihood polynomial estimator ${{\hat{p}}_{i}}$, however, guarantees positive estimates for cell probabilities and has the same asymptotic performance as the local least square estimator (Baek and Park, 2003). When there are cell probabilities with relatively much different sizes, the same contribution of the difference between the estimator and the hypothetical probability at each cell in their test statistic would not be proper to measure the total goodness-of-fit. We consider a Pearson type of goodness-of-fit test statistic, $T_1={{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2/p_{i}$ instead, and show it follows an asymptotic normal distribution. Also we investigate the asymptotic normality of $T_2={{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2/p_{i}$ where the minimum expected cell frequency is very small.

LOCAL INFLUENCE ON THE GOODNESS-OF-FIT TEST STATISTIC IN MAXIMUM LIKELIHOOD FACTOR ANALYSIS

  • Jung, Kang-Mo
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제5권2호
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    • pp.489-498
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    • 1998
  • The influence of observations the on the goodness-of-fit test in maximum likelihood factor analysis is investigated by using the local influence method. under an appropriate perturbation the test statistic forms a surface. One of main diagnostics is the maximum slope of the perturbed surface the other is the direction vector cor-responding to the curvature. These influence measures provide the information about jointly influence measures provide the information about jointly influential observations as well as individ-ually influential observations.

Test of the Hypothesis based on Nonlinear Regression Quantiles Estimators

  • Choi, Seung-Hoe
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제14권2호
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    • pp.153-165
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    • 2003
  • This paper considers the likelihood ratio test statistic based on nonlinear regression quantiles estimators in order to test of hypothesis about the regression parameter $\theta_o$ and derives asymptotic distribution of proposed test statistic under the null hypothesis and a sequence of local alternative hypothesis. The paper also investigates asymptotic relative efficiency of the proposed test to the test based on the least squares estimators or the least absolute deviation estimators and gives some examples to illustrate the application of the main result.

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A Nonparametric Goodness-of-Fit Test for Sparse Multinomial Data

  • Baek, Jang-Sun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제14권2호
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    • pp.303-311
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    • 2003
  • We consider the problem of testing cell probabilities in sparse multinomial data. Aerts, et al.(2000) presented $T_1=\sum\limits_{i=1}^k(\hat{p}_i-p_i)^2$ as a test statistic with the local polynomial estimator $(\hat{p}_i$, and showed its asymptotic distribution. When there are cell probabilities with relatively much different sizes, the same contribution of the difference between the estimator and the hypothetical probability at each cell in their test statistic would not be proper to measure the total goodness-of-fit. We consider a Pearson type of goodness-of-fit test statistic, $T=\sum\limits_{i=1}^k(\hat{p}_i-p_i)^2/p_i$ instead, and show it follows an asymptotic normal distribution.

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Change-Points with Jump in Nonparametric Regression Functions

  • Kim, Jong-Tae
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국데이터정보과학회 2005년도 춘계학술대회
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    • pp.193-199
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    • 2005
  • A simple method is proposed to detect the number of change points with jump discontinuities in nonparamteric regression functions. The proposed estimators are based on a local linear regression fit by the comparison of left and right one-side kernel smoother. Also, the proposed methodology is suggested as the test statistic for detecting of change points and the direction of jump discontinuities.

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Influence Measures for the Likelihood Ratio Test on Independence of Two Random Vectors

  • Jung, Kang-Mo
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국데이터정보과학회 2001년도 추계학술대회
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    • pp.13-16
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    • 2001
  • We compare methods for detecting influential observations that have a large influence on the likelihood ratio test statistics that the two sets of variables are uncorrelated with one another. For this purpose we derive results of the deletion diagnostic, the influence function, the standardized influence matrix and the local influence. An illustrative example is given.

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ASH를 이용한 Pathrate에서의 Local Mode 검출 알고리즘 (A New Algorithm Based on ASH in Local Modes Detection of Pathrate)

  • 황월;김용수
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.1-8
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    • 2006
  • 효율적인 네트워크 운용을 위해 트레픽를 측정하는 일은 중요하다. 흔히 용량(capacity)은 트레픽 부하가 없을 때 경로가 제공할 수 있는 최대처리량 또는 경로상의 모든 링크 간의 최소 전송율로서 정의된다. Pathrate는 현재 가장 널리 사용되는 네트워크 용량 측정 도구 중의 하나로써 네트워크의 일시적인 부하에 관계없이 정확한 측정을 할 수 있고 수년간의 개발과 보완으로 성능도 안정되어 있다. Pathrate에서의 Local Mode 검출에는 통계적 방법이 사용되는데 본 논문에서는 ASH(Averaged Shifted Histogram)을 이용한 Local Mode 검출 알고리즘을 제시하고, 구현을 통해 기존의 방법보다 더 나은 결과를 얻었음을 보였다.

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산업용 CR 영상분석과 국부확률 선군집화에 의한 용접특징추출 (Feature Extraction of Welds from Industrial Computed Radiography Using Image Analysis and Local Statistic Line-Clustering)

  • 황중원;황재호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제45권5호
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    • pp.103-110
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    • 2008
  • 산업용 방사선영상으로부터 신뢰할만한 용접부위를 추출하는 것은 용접부의 결함을 검출하기 이전에 수행해야할 선행과제이다. 이 논문은 강판튜브 CR영상으로부터 용접특징 부위의 검출과 추출을 시도한다. 먼저 용접부위와 비용접부위로 구분된 샘플영상 160(개)를 통계 분석하여 두 부류 사이의 차이를 식별한다. 그 후 군집화 파라미터 결정을 위한 패턴분류 작업을 실시한다. 이 파라미터들은 간격, 함수부합정도 및 연속성이다. 관측된 용접영상을 선(線)별로 처리하되 각 선데이터군(群)에 가변 이동창을 적용하여 구역을 선점한다. 각 창을 구성하는 데이터의 직접 및 비용접부위 귀속여부는 국부확률선군집화 방식을 적용하여 분류한다. 순차적 과정을 거쳐 매 단계마다의 경계치 산출에 의해 두 영역 사이의 경계선을 추적하며 그 결과 용접 특징부위를 추출한다. 그리고 CR용접영상 실험을 통해 그 효과를 입증한다.

시계열에서 국소구조변화의 탐지에 관한 연구 (Detection of local structural chages in time series)

  • Jae June Lee
    • 응용통계연구
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    • 제7권2호
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    • pp.299-311
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    • 1994
  • 시계열 자료에서 우리는 이상 관측자료들을 흔히 발견하게 된다. 한 점의 이상 관측자료를 탐지하는 방법은 여러가지가 소개되었지만 연속적인 시점에서 이상자료가 존재하는 경우에 기존의 기법은 적절하지 못한 면이 있다. 이 논문에서는 그러한 자료들을 국소구조변화의 결과로 해석하고 그 변화의 크기를 모형화하는 방법을 제시하였다. 이 모형을 이용하여 그러한 국소구조변화를 탐지할 수 있는 통계량과 탐지과정을 제안하였다. 모의실험과 실제 자료의 분석을 수행하여 제안된 기법의 유용성을 평가하였다.

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