Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1465-1475
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2013
The chi-square type test statistic is the most commonly used test in terms of measuring testing goodness-of-fit for multinomial logistic regression model, which has its grouped data (binomial data) and ungrouped (binary) data classified by a covariate pattern. Chi-square type statistic is not a satisfactory gauge, however, because the ungrouped Pearson chi-square statistic does not adhere well to the chi-square statistic and the ungrouped Pearson chi-square statistic is also not a satisfactory form of measurement in itself. Currently, goodness-of-fit in the ordinal setting is often assessed using the Pearson chi-square statistic and deviance tests. These tests involve creating a contingency table in which rows consist of all possible cross-classifications of the model covariates, and columns consist of the levels of the ordinal response. I examined goodness-of-fit tests for a proportional odds logistic regression model-the most commonly used regression model for an ordinal response variable. Using a simulation study, I investigated the distribution and power properties of this test and compared these with those of three other goodness-of-fit tests. The new test had lower power than the existing tests; however, it was able to detect a greater number of the different types of lack of fit considered in this study. I illustrated the ability of the tests to detect lack of fit using a study of aftercare decisions for psychiatrically hospitalized adolescents.
Lee, Jun Yeob;Suh, Jaeseung;Kim, Kyung Doo;Jeong, Jae Jun
Nuclear Engineering and Technology
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제46권5호
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pp.719-724
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2014
During the development process of a thermal-hydraulic system code, a non-regression test (NRT) must be performed repeatedly in order to prevent software regression. The NRT process, however, is time-consuming and labor-intensive. Thus, automation of this process is an ideal solution. In this study, we have developed a program to support an efficient NRT for the SPACE code and demonstrated its usability. This results in a high degree of efficiency for code development. The program was developed using the Visual Basic for Applications and designed so that it can be easily customized for the NRT of other computer codes.
Software maintenance is one of the major activities of the software development life cycle. Due to the time and cost constraint it is not possible to perform exhaustive regression testing. Thus, there is a need for a technique that selects and prioritizes the effective and important test cases so that the testing effort is reduced. In an analogous study we have proposed a new variable based algorithm that works on variables using the hybrid technique. However, in the real world the programs consist of multiple modules. Hence, in this work we propose a regression testing algorithm that works on interprocedural programs. In order to validate and analyze this technique we have used various programs. The result shows that the performance and accuracy of this technique is very high.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권2호
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pp.311-317
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2001
It is necessary to check the linearity of selected covariates in regression diagnostics. There are various graphical methods using residual plots such as partial residual plots, augmented partial residual plots and combining conditional expectation and residual plots. In this paper, we propose the modified pseudolikelihood ratio test statistics based on these residual plots to test linearity of selected covariate. These test statistics which measure the distance between the nonparametric and parametric models are derived as a ratio of quadratic forms. The approximate distribution of these statistics is calculated numerically by using three moments. The power comparison of these statistics is given.
For testing $\beta_i=\beta, i=1,...,k$, in the regression model $Y_{ij} = \alpha_i + \beta_ix_{ij} + e_{ij}, j=1,...,n_i$, a simple and robust test based on Kendall's tau is proposed. Its asymptotic distribution is proved to be chi-square under the null hypthesis and noncentral chi-square under an appropriate sequence of alternatives. For the optimal designs, the asymptotic relative efficiency of the proposed procedure with respect to the least squares procedure is the same as that of the Wilcoxon test with respect to the t-test.
본 논문에서는 회귀직선 기울기의 순서성에 대한 비모수적 검정법을 제안하였다. 자료의 정보를 최대한 활용하는 Potthoff 형태의 검정통계량을 붓스트랩 분산추정량으로 표준화하여 점근 분포무관 검정을 한다. 또한 제안된 검정법의 특성과 효율을 대표본과 소표본에서 비교연구하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.257-266
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2003
Distribution-free estimation methods are proposed for slope, $\beta$ in the simple linear regression model. In this paper, we suggest the point estimators using the sequential slope based on sign test and Wilcoxon signed rank test. Also confidence intervals are presented for each estimation methods. Monte Carlo simulation study is carried out to compare the efficiency of these methods with least square method and Theil´s method. Some properties for the proposed methods are discussed.
의약학 분야에서는 두 집단에서 하나의 반복요인을 가지는 반복측정 자료가 많이 사용된다. 이 논문에서는 반복측정된 자료에서 두 군의 시간에 따른 반응값의 선형추세를 비교하여 두 집단간의 차이를 검정하는 방법을 제안한다. 각 개체에서 회귀계수를 추정하고 추정된 회귀계수들에 의해 생성된 표본을 가지고 이표본 t검정(unpaired t-test), 윌콕슨 순위합 검정(Wilcoxon rank sum test), 위치검정(placement test)으로 두 집단간 기울기의 차이를 검정한다. 모의실험(Monte Carlo Simulation)을 통해 실험유의수준(experimental significance level)과 검정력 (power)을 비교하였다.
레거시소프트웨어시스템을 유지 및 보수하는 작업은 소프트웨어 공학 분야에서 중요한 화두이다. 그리고 유지 및 보수 과정에 있어 회귀 테스트는 소프트웨어의 변경에 따른 기능적 동작이 올바른지 확인한다. 그러나 기존의 회귀 테스트는 대부분 시스템 레벨에서 접근이 되었으며 단위테스트 레벨에서는 준비된 테스트 케이스가 없어서 적용이 어려웠다. 본 논문에서는 단위테스트 케이스들을 구현하고 자산화하기 위해서 기존의 레거시소프트웨어시스템을 재구성하는 기법을 제안한다. 그리고 이를 실제 개발 과제의 특정 모듈에 적용하고 그 테스트 커버리지 결과를 분석하였다. 향후 본 논문에서 제시하는 방안을 기반으로 재구성 자동화 기법 및 테스트 케이스 자동화 생성에 대한 연구가 지속된다면 레거시소프트웨어시스템의 유지 및 보수에 큰 발전을 기대할 수 있을 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권3호
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pp.475-484
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2004
This paper consider the testing problem of grouped heteroscedasticity in the linear regression model. We provide the Lagrange Multiplier(LM), Wald, Likelihood Ratio (LR) test statistis for testing of grouped heteroscedasticity. Monte Carlo experiments are conducted to study the performance of these tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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