• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제16권2호
• /
• pp.363-372
• /
• 2009

The difference of two independent binomial proportions is frequently of interest in biomedical research. The interval estimation may be an important tool for the inferential problem. Many confidence intervals have been proposed. They can be classified into the class of exact confidence intervals or the class of approximate confidence intervals. Ore may prefer exact confidence interval s in that they guarantee the minimum coverage probability greater than the nominal confidence level. However, someone, for example Agresti and Coull (1998) claims that "approximation is better than exact." It seems that when sample size is large, the approximate interval is more preferable to the exact interval. However, the choice is not clear when sample, size is small. In this note, an exact confidence and an approximate confidence interval, which were recommended by Santner et al. (2007) and Lee (2006b), respectively, are compared in terms of the coverage probability and the expected length.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
• /
• pp.495-498
• /
• 1996

Regression model with nested error structure interval estimations about variability on different stages are proposed. This article derives an approximate confidence interval on the variance in the first stage and an exact confidence interval on the variance in the second stage in two stage regression model. The approximate confidence interval is based on Ting et al. (1990) method. Computer simulation is provided to show that the approximate confidence interval maintains the stated confidence coefficient.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제3권2호
• /
• pp.29-36
• /
• 1996

In regression model with nested error structure interval estimations about variability on different stages are proposed. This article derives an approximate confidence interval on the variance in the first stage and an exact confidence interval on the variance in the second stage in two stage regression model. The approximate confidence interval is vased on Ting et al. (1990) method. Computer simulation is procided to show that the approximate confidence interval maintains the stated confidence coeffient.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제22권6호
• /
• pp.1175-1182
• /
• 2011

본 연구는 초기하분포의 모수, 즉 성공의 확률에 대한 신뢰구간추정에 대하여 설펴보았다. 초기하분포의 성공의 확률에 대한 신뢰구간은 일반적으로 잘 알려져 있지 않으나 그 응용성과 활용성의 측면에서 신뢰구간의 추정은 상당히 중요하다. 본 논문에서는 초기하분포의 성공의 확률에 대한 정확신뢰구간과 이항분포와 정규분포에 의한 근사신뢰구간을 소개하고 여러 가지 모집단의 크기와 표본 수에 대하여, 그리고 몇 가지 관찰값에 대한 정확신뢰구간과 근사신뢰구간을 계산하고 소 표본의 경우에 모의실험을 통하여 실제포함확률의 측면에서 살펴보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제6권1호
• /
• pp.73-83
• /
• 1995

We construct the approximate bootstrap confidence intervals for reliability (R) when the distributions of strength and stress are both normal. Also we propose percentile, bias correct (BC), bias correct acceleration (BCa), and percentile-t intervals for R. We compare with the accuracy of the proposed bootstrap confidence intervals and classical confidence interval based on asymptotic normal distribution through Monte Carlo simulation. Results indicate that the confidence intervals by bootstrap method work better than classical confidence interval. In particular, confidence intervals by BC and BCa method work well for small sample and/or large value of true reliability.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제13권1호
• /
• pp.141-150
• /
• 2006

Penalized likelihood regression for exponential families have been considered by Kim (2005) through smoothing parameter selection and asymptotically efficient low dimensional approximations. We derive approximate Bayesian confidence intervals based on Bayes model associated with lower dimensional approximations to provide interval estimates in penalized likelihood regression and conduct empirical studies to access their properties.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제3권3호
• /
• pp.263-269
• /
• 1996

The somplest approximate confidence interval for the probability of success is the one based on the normal approximation to the binomial distribution, It is widely used in the introductory teaching, and various guidelines for its use with "large" sample have appeared in the literature. This paper suggests a guideline when to use it as an approximation to the exact confidence interval, and comparisons with existing guidelines are provided. provided.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제11D권1호
• /
• pp.219-228
• /
• 2004

지금까지 비율(proportion)에 대한 신뢰구간의 근사적 추정량(approximate estimator)에 대한 여러 기법들이 제안되었으나, 시뮬레이션 결과에 대한 coverage 분석을 수행할 경우에는 정규분포에 기반 한 신뢰구간 추정량이 주로 이용되었다. 그 이유는 정규분포에 대한 근사법이 다른 근사법들 보다 실제 구현하는데 쉽게 여겨졌기 때문이다. 하지만, 최근에 arcsin 변환에 기반한 coverage 분석을 위한 근사법이 [12]에서 시뮬레이션 수행 시에 최종결과에 요구되는 정확도의 조절과 비율을 추정하기 위해서 사용되었다. 본 논문에서는 세 개의 신뢰구간 추정량 근사법(정규분포 기반 근사법, arcsin 변환 기반 근사법, 그리고 F-분포 기반 근사법)을 비교 분석하였다. 세 신뢰구간에 대한 추정량을 단일 프로세서와 다중 프로세서 상에서 참조모델(reference model)로 M/M/1/$\infty$와 W/D/l/$\infty$ 큐잉 시스템을 활용하여 정상상태(steady-state)에서의 평균치를 추정하는 시뮬레이션에 적용하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제11권1호
• /
• pp.151-161
• /
• 1998

본 논문에서는 Koziol-Green 모형에서 생존함수에 대한 신뢰구간을 붓스트랩 방법을 이용하여 제안하고, 생존함수에 대한 붓스트랩 추정량의 일치성을 밝힌다. 또한 제안된 붓스트랩 신뢰구간들을 기존의 근사적 정규분포를 이용한 신뢰구간과 생존함수에 변수변환을 고려하여 구성한 신뢰구간들과 모의실험을 통하여 비교한 결과 제안된 붓스트랩 신뢰구간이 기존의 방법보다 포함확률 측면에서 더 좋은 결과를 보였고 중도절단율에 덜 민감한다는 것을 보여 주었다.

• 대한안전경영과학회지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.143-147
• /
• 2007

This paper presents various interval estimation methods of binomial proportion for small n in multi-product small volume production and extremely small ^P like PPM or PPB fraction of defectives. This study classifies interval estimation of binomial proportion into three categories such as exact, approximate, Bayesian methods. These confidence intervals proposed in this paper can be applied to attribute process capability and attribute acceptance sampling plan for PPM or PPB.