Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권2호
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pp.267-276
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2012
Bagai et al. (1989) proposed a distribution-free test for stochastic ordering in the competing risk model, and recently Murakami (2009) utilized a standard saddlepoint approximation to provide tail probabilities for the Bagai statistic under finite sample sizes. In the present paper, we consider the Gaussian-polynomial approximation proposed in Ha and Provost (2007) and compare it to the saddlepoint approximation in terms of approximating the percentiles of the Bagai statistic. We make numerical comparisons of these approximations for moderate sample sizes as was done in Murakami (2009). From the numerical results, it was observed that the Gaussianpolynomial approximation provides comparable or greater accuracy in the tail probabilities than the saddlepoint approximation. Unlike saddlepoint approximation, the Gaussian-polynomial approximation provides a simple explicit representation of the approximated density function. We also discuss the details of computations.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제4권
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pp.137-146
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1993
The Proposed goodness-of-fit test Statistic $\hat{\lambda}_{\alpha}$ derived from the test Statistc in Kim (1992) is itself a smoothing parameter which is selected to minimize an estimated MISE for a truncated series estimator, $d_{\hat{\lambda}{n}}$, of the comparison density function. Therefore, this test statistic leads immediately to a point estimate of the density function in the event that $H_{0}$ is ejected. The limiting distribution of $\hat{\lambda}_{\alpha}$ was obtained under the null hypothesis. It is also shown that this test is consistent against fixed alternatives.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권2호
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pp.337-346
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2001
In this paper we consider the problem of identifying and testing the outliers in linear regression. first we consider the problem for testing the null hypothesis of no outliers. The test based on the ratio of two scale estimates is proposed. We show the asymptotic distribution of the test statistic by Monte Carlo simulation and investigate its properties. Next we consider the problem of identifying the outliers. A forward sequential procedure based on the suggested test is proposed and shown to perform fairly well. The forward sequential procedure is unaffected by masking and swamping effects because the test statistic is based on robust estimate.
본 논문에서는 불균형 패널회귀모형에서 장애모수가 존재하는 경우 오차성분의 존재유무를 검정하기 위하여 Lagrange Multiplier 검정통계량을 제안하였다 이러한 LM통계량은 그룹변환에 대한 불변성의 성질을 이용하여 유도된 통계량으로 모의실험 결과, 제안된 LM검정은 명목유의수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났으며 LR검정에 비하여 검정력에 있어서도 높게 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권1호
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pp.229-240
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2002
Whether to use linear or quadratic model in the analysis of regression data is one of the important problems in classical regression model and measurement error model (MEM). In MEM, four goodness of fit test statistics are available In solving that problem. Two are from the derivation of estimators of quadratic MEM, and one is from that of the general $k^{th}$-order polynomial MEM. The fourth one is derived as a variation of goodness of fit test statistic used in linear MEM. The purpose of this paper is to find the most powerful test statistic among them through the small-scale simulation.
본 논문에서는 이원배치모형에서 처리효과의 순서대립가설을 검정하기 위한 점근분포무관 검정법을 제안하고 제안한 통계량의 점근정규성과 일반화된 Puri의 통계량과의 점근상대효율을 살펴보았다. 또한 소표본에서 Monte Carlo연구를 통하여 제안된 통계량을 기존의 다른 방법들과 비교 연구하였다.
In this paper, a new test criterion for binary decision problems is proposed. The integrated power flunction over a parameter interval is first itroduced as an extension of the power function. The concept of the most integrated powerful (MIP) test based on the integrated power function is then introduced. The MIP criterion is to masimize the value of the integrated power function in any paricular parameter interval. As an applicationof the MIP test, the known signal detection problem is considered. The test statistic of the MIP detector for known signals is obtained and an approximation to the MIP test statistic is also considered.
In this paper we discuss some cautionary notes in using the Pearson chi-squared test statistic for the goodness-of-fit of the ordinal response model. If a model includes continuous type explanatory variables, the resulting table from the t of a model is not a regular one in the sense that the cell boundaries are not fixed but randomly determined by some other criteria. The chi-squared statistic from this kind of table does not have a limiting chi-square distribution in general and we need to be very cautious of the use of a chi-squared type goodness-of-t test. We also study the limiting distribution of the chi-squared type statistic for testing the goodness-of-t of cumulative logit models with ordinal responses. The regularity conditions necessary to the limiting distribution will be reformulated in the framework of the cumulative logit model by modifying those of Moore and Spruill (1975). Due to the complex limiting distribution, a parametric bootstrap testing procedure is a good alternative and we explained the suggested method through a practical example of an ordinal response dataset.
TV 대역에 나타날 수 있는 무선 마이크 신호를 검출하는 방안으로 전력 스펙트럼의 최대값을 시험 통계량으로 사용하는 방안이 최근 발표되었다. 이 방식은 시험 통계량을 임계값과 비교하여 우선 사용자의 유무를 판정하는데, 이때 임계값은 목표로 하는 오경보 확률뿐만 아니라 배경 잡음 전력 수준에 따라 달라진다. 따라서 잡음 전력에 대한 불확실성이 존재하는 경우 그로 인한 성능 저하가 발생할 수 있다. 이에 대한 해결책으로 본 논문은 전력 스펙트럼의 최대값과 최소값의 비율을 시험 통계량으로 사용하는 방식을 제안하고, 그 분석 결과를 제시하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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