한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.279-293
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2006
In this paper, we derive the approximate maximum likelihood estimators of the scale parameter and location parameter of the exponential distribution based on multiply Type-II censored samples. Then three type tests, including the modified Clamor-von Mises test, the modified Watson test and the modified Kolmogorov-Smirnov test are developed for the exponential distribution based on multiply Type-II censored samples by using the proposed estimators. For each test, Monte Carlo techniques are used to generate critical values. The powers of these tests are investigated under several alternative distributions.
이 논문에서는 카이제곱 구형 대칭성 검정을 제안한다. 이 검정은 검정통계량과 점근적 유의확률을 쉽게 계산할 수 있는 장점이 있다. 이 통계량의 구형 대칭성 가정하의 극한 분포를 도출하고 유한표본에서 잘 부합되는지 모의실험을 통해 살펴본다. 또한 다양한 대립분포에서 기존의 구형 대칭성 검정과 검정력을 비교하는 모의실험을 수행하며 마지막으로 실제 자료 분석 예제를 제공한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권2호
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pp.201-215
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2000
The classical method for regression analysis is the least squares method. However, if the data contain significant outliers, the least squares estimator can be broken down by outliers. To remedy this problem, the robust methods are important complement to the least squares method. Robust methods down weighs or completely ignore the outliers. This is not always best because the outliers can contain some very important information about the population. If they can be detected, the outliers can be further inspected and appropriate action can be taken based on the results. In this paper, I propose a sequential outlier test to identify outliers. It is based on the nonrobust estimate and the robust estimate of scatter of a robust regression residuals and is applied in forward procedure, removing the most extreme data at each step, until the test fails to detect outliers. Unlike other forward procedures, the present one is unaffected by swamping or masking effects because the statistics is based on the robust regression residuals. I show the asymptotic distribution of the test statistics and apply the test to several real data and simulated data for the test to be shown to perform fairly well.
회귀모형에서 필요한 설명변수들의 선형결합들을 탐색하기 위한 방법 중의 하나로 분할역회귀모형을 들 수 있다. 이러한 분할역회귀모형에서 모형에 필요한 설명변수들의 선형결합의 수, 즉 차원을 결정하기 위한 여러 가지의 검정법들이 소개 되었으나 설명변수들의 정규성 가정을 필요로 하거나 다른 제약이 있다. 본 논문에서는 주성분분석에 대한 확률모형을 이 용하여 정규성가정을 필요로하지 않으며 분할의 수에 로버스트한 검정법을 소개하고 모의실험과 실제자료에 대한 적용결과를 통하여 기존의 검정법과 비교하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권1호
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pp.107-115
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2010
제제간의 생물학적 동등성을 입증하는데 실패했을 때 추가시험을 허용하는 새로운 생물학적 동등성 시험 기준이 2008년 7월부터 시행하게 되었다. 추가시험의 의미나 시험 기준에서 제시하는 절차를 살펴보고 추가시험의 통계학적 의미를 고찰한다. 또한 사례를 통해 추가시험을 고려할 경우 어떤 점에 유의하여야 성공 할 수 있을 것인가 논의한다.
구간 중도 절단 자료는 관측 연구에서 종종 발생되는 생존 자료의 한 유형으로 관심 있는 사건 발생 시간을 정확하게 관측할 수 없는 대신에 이를 포함한 두 관측 시점으로 구성된다. 본 연구의 목적은 경쟁 위험이 구간 중도 절단 자료에서 발생될 경우, 두 그룹의 누적 발생 함수를 비교하기 위한 검정 통계량을 제시하는 것이다. 특히 본 연구에서는 다중 대체 방법을 통해 생성된 자료를 이용하여 검정력과 유의 수준을 구하고자 한다. 모의실험을 통해 제안한 방법이 다양한 경우에서 적절한 결과를 보이는지 검토하였으며 실제 자료 분석의 예로 남녀 그룹의 HIV 발생 함수의 차이를 비교하기 위해 제안한 방법을 적용하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권2호
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pp.1-12
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1995
Let F be a life distribution with finite mean $\mu$ Then F is said to be in new better then worse than used in expectation (NBWUE(p)) class if $\varphi(u) {\geq} u$ for $0 {\leq}u{\leq}t_0$ and ${\varphi}(u) {\leq} u$ for $t_0< u {\leq} 1$ where ${\varphi}(u)$ is the scaled total-time-on-test transform and $p=F(t_0)$. We propose a testing procedure for $H_0$ : F is exponential against $H_1$ : NBWUE(p), and is not expontial, (or $H_1\;'$ : F is NWBUE (p), and is not exponential) using randomly censored data. Our procedure assumes kmowledge of the proportion p of the population that fail at or before the change-point $\t_0$. Know ledge of $\t_0$ itself is not assumed. The asymptotic normality of the test statistic is established and a Monte Carlo experiment is performed to investigate the speed of convergence of the test statistic to normality. The power of our test is also studied.
패널 시계열자료 분석에서 모수축약의 원칙에 충실하기 위해서 동질성 검정을 수행한다. 본 논문에서는 독립적인 중선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정을 수행하기 위하여 먼저 중선형 시계열 모형의 정상성 조건을 구하고 최우추정량과 동질성 검정통계량과 극한 분포를 이끌어내며, 실증분석으로 우리나라 8도의 Mumps 패널자료를 이용해 8개 지역의 발병 추이에 대한 동질성 검정을 수행한다.
이상치 후보군을 검정할 때 일반적으로 정확한 검정 통계량의 분포가 존재하지 않는다. 이에 따라 전체 관찰치군에 대한 검정대신 개별 관찰치에 대한 검정을 수행하거나 실험에 의해 계산된 유의값을 사용하여 이상치 가설검정을 수행한다. 본 연구에서는 임의의 관찰치 집단 또는 이상치 탐지절차에 따라 이상치 후보로 탐지된 특정 관찰치 집단의 이상치 여부를 검정하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 기존의 이상치 탐지기법에서 사용되는 검정방법과 모의실험을 통해 검정력을 비교한다.
임상시험을 위한 표본 수 산정방법에 대해 지금까지 많은 방법이 개발되었고 현재 국내외 임상시험 기관에서 이 방법들을 토대로 표본 수를 산정하고 있다. 하지만 마이크로어레이칩 을 이용한 실험에 필요한 표본 수 산정에 대한 연구는 아직 미비하여 제대로 이용되지 않고 있다. 본 연구의 목적은 마이크로어레이 실험에 필요한 표본 수를 산정하는 데 있어 실제 마이크로어레이 자료의 재현성에 대한 정보를 이용하여 그 지침을 제공하는데 있다. 재현성 비교에서는 5가지 검정방법 즉, Fold change, Two-sample t-test, Wilcoxon rank-sum test, SAM, LPE 방법 별로 재현성을 측정하였다. 발현 값의 표준화 방법에 있어서는 MAS5, RMA 두 가지로 세분화 하였으며 반복수에 따라 상위 20개 또는 100개 유전자에 대한 일치성도 측정하였다. 또한, 표본수를 산정하는데 있어 기존에 제시한 방법에 현실적인 정보를 이용하여 좀 더 세분화하여 실험에 필요한 표본수를 산정해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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