• 제목/요약/키워드: goodness of fit test

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아동기 자폐증 평정척도(CARS)의 문항 적합도 및 난이도 -Rasch 모형의 적용- (Item Goodness-of-fit and Difficulty of Childhood Autism Rating Scale(CARS) - Application of Rasch Model -)

  • 김태형;서은철
    • 재활복지
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    • 제20권4호
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    • pp.135-156
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    • 2016
  • 이 연구의 목적은 아동기 자폐증 평정척도(CARS)에 대한 평정자의 타당한 평가가 가능토록, Rasch 평정척도모형을 적용하여 문항의 적합성과 난이도를 검증하는 데에 있다. 이를 위해 CARS 평정이 신뢰롭다고 판단된 발달장애인 238명의 자료를 분석하였고, 이때 CARS의 평정은 장애인복지관 치료사에게 교육을 받은 부모가 기입하도록 하였다. 이 연구에서 설정한 연구문제를 검증하기 위해 Rasch 평정척도모형을 적용하였고, Rasch 모형 적용을 위한 일차원성 가정은 PCAR 검증을 통해서, 문항의 적합성과 난이도는 jMetrik 4.03 프로그램을 통하여 추정하였다. 그 결과, 첫째, CARS의 문항 응답범주는 문제가 있는 것으로 나타나, 기존 7점 범주 대신 5점 범주로 수정이 필요하다. 둘째, CARS의 문항 적합도를 살펴본 결과, 집단에 따라 부적합 혹은 과적합한 문항이 존재하였다. 특히 자폐증 진단 대상자 통합 집단에서 Q11 문항만이 부적합하게 나타나, CARS 평정을 위한 교육을 보다 체계적으로 수행할 필요가 있다. 셋째, CARS 문항에 대한 개인 속성점수와 난이도를 비교한 결과, Q2, Q3, Q10, Q11 문항에 대한 개념적 정의를 보다 세부적으로 구분할 필요성이 있다. 넷째, CARS 문항에 대한 난이도를 살펴본 결과, 평정자인 부모가 지각하는 자폐증 집단의 가장 심대한 문제는 언어적 의사소통으로 나타났다.

모의실험을 통한 가산위험모형에 대한 적합도검정법들의 비교

  • 김진흠
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제3권1호
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    • pp.61-71
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    • 1996
  • Kim and Song(1995)과 Kim and Lee(1996)는 하나의 이지공변량(binary covariate)을 갖는 가산위험모형(additive risk model)의 적합도검정법(goodness-of-fit test)을 제안했다. 전자는 모수의 가중추정량들의 차에 기초한 검정법이며 후자는 마팅게일잔차(martingale residual)에 기초한 검정법이다. 본 논문에서는 모의실험을 통하여 두 검정법을 비교하였다.

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정비 데이터 기반 측정신뢰성 모델 적합성 검정에 의한 최적 교정주기 분석 기법 (Optimal Calibration Interval Analysis Method through the Goodness of Fit Test of Measurement Reliability Models based on Maintenance Data)

  • 차윤배;김부일
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.178-180
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    • 2016
  • 군 무기체계에 사용되는 정밀측정장비는 수명주기 동안 측정신뢰성을 유지하기 위해 주기적으로 교정을 수행하고 있으며, 기관들은 장비 신뢰성을 향상시키면서 비용을 최소화하기 위한 증가하는 압력에 직면하고 있다. 이전 연구들은 샘플의 크기와 장비 특성을 고려하여 측정신뢰성 모델을 결정하도록 추천하고 있으나, 다양한 장비의 정비 데이터에 대해 단일 모델을 적용하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 정비 데이터 기반 주요 측정신뢰성 모델들에서 계산된 교정주기를 통계적인 유의수준 검증을 통한 적합성 검정으로 추천하도록 제안하고자 한다. 실제 제안된 방법으로 다양한 종류의 장비에 대해 교정주기 분석방법을 적용한 결과, 교정주기 만료까지 신뢰도가 유지됨을 확인하였다.

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Maximum entropy test for infinite order autoregressive models

  • Lee, Sangyeol;Lee, Jiyeon;Noh, Jungsik
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제24권3호
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    • pp.637-642
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    • 2013
  • In this paper, we consider the maximum entropy test in in nite order autoregressiv models. Its asymptotic distribution is derived under the null hypothesis. A bootstrap version of the test is discussed and its performance is evaluated through Monte Carlo simulations.

신뢰성 시험 적용 모델 (Application Guide of Reliability Test)

  • 최성운
    • 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한안전경영과학회 2007년도 춘계학술대회
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    • pp.295-307
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    • 2007
  • This paper introduces statistical test principles, statistical procedures and tests for exponential distribution. This paper also shows compliance test plans for success ratio and constant failure rate, and goodness-of-fit tests for Weibull distribution. Moreover, this paper presents procedures for comparision of two constant failure rates, and dependability of products containing reused parts.

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Exponentiality Test of the Three Step-Stress Accelerated Life Testing Model based on Kullback-Leibler Information

  • Park, Byung-Gu;Yoon, Sang-Chul;Lee, Jeong-Eun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제14권4호
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    • pp.951-963
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    • 2003
  • In this paper, we propose goodness of fit test statistics based on the estimated Kullback-Leibler information functions using the data from three step stress accelerated life test. This acceleration model is assumed to be a tampered random variable model. The power of the proposed test under various alternatives is compared with Kolmogorov-Smirnov statistic, Cramer-von Mises statistic and Anderson-Darling statistic.

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Goodness-of-fit test for mean and variance functions

  • Jung, Sin-Ho;Lee, Kee-Won
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제26권2호
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    • pp.199-210
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    • 1997
  • Using regression methods based on quasi-likelihood equation, one only needs to specify the conditional mean and variance functions for the response variable in the analysis. In this paper, an omnibus lack-of-fit test is proposed to test the validity of these two functions. Our test is consistent against the alternative under which either the mean or the variance is not the one specified in the null hypothesis. The large-sample null distribution of our test statistics can be approximated through simulations. Extensive numerical studies are performed to demonstrate that the new test preserves the prescribed type I error probability. Power comparisons are conducted to show the advantage of the new proposal.

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Goodness-of-Fit-Test from Censored Samples

  • Cho, Young-Suk
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제17권1호
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    • pp.41-52
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    • 2006
  • Because most common assumption is normality in statistical analysis, testing normality is very important. The Q-Q plot is a powerful tool to test normality with full samples in statistical package. But the plot can't test normality in type-II censored samples. This paper proposed the modified the Q-Q plot and the modified normalized sample Lorenz curve(NSLC) for normality test in the type-II censored samples. Using the two Hodgkin's disease data sets and the type-II censored samples, we picture the modified Q-Q plot and the modified normalized sample Lorenz curve.

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복소 라플라시안 확률 밀도 함수에 기반한 음성 향상 기법 (Noisy Speech Enhancement Based on Complex Laplacian Probability Density Function)

  • 박윤식;조규행;장준혁
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권6호
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    • pp.111-117
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    • 2007
  • 본 논문에서는 복소 라플라시안 확률밀도함수 (PDF, Probability Density Function)에 기반한 새로운 음성 향상 기법을 제시한다. 적용된 복소 라플라시안 PDF가 기존의 가우시안 PDF보다 오염된 음성 분포를 정확하게 표현한다는 것을 Goodness-of-Fit (GOF) 테스트로 확인하였고, 음성 향상 알고리즘의 음성부재확률을 위해 우도비 (LR, Likelihood Ratio)를 적용하였다. 제시된 알고리즘의 성능은 객관적 테스트에 의해 평가하였고 기존의 가우시안 PDF보다 개선된 음성 향상 결과를 나타내었다.

적합도 검정을 통한 핸드오프 시간의 확률분포 추정 (Estimation of the Probability Distribution for Handoff Duration Time through Goodness of Fit Test)

  • 임석구
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.77-83
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    • 2007
  • 이동가입자 수신단에서의 평균 수신전력 레벨이 핸드오프 임계값과 수신기 임계값 사이에 있는 영역을 핸드오프 영역이라 하며, 가입자가 핸드오프 영역에 머무르는 시간을 핸드오프 시간으로 정의한다. 본 논문에서는 이동통신시스템에서 트래픽 모델링 시 중요한 파라메타중 하나인 핸드오프 시간에 대한 확률분포를 추정한다. 첫 번째로 핸드오프 시간의 분포군을 선택하기 위해 시뮬레이션 결과로부터 얻어진 샘플 데이터를 이용하여 점 통계량을 적용하며, 두 번째로 구체적인 분포함수를 결정하기 위해서 모수(parameter)의 값들을 추정하는데, 이를 위해 최우추정량(MLE)을 사용하여 모수의 값들을 산출하고 이를 토대로 적합도 점정을 수행한다. 최종적인 분석 결과 핸드오프 시간은 감마분포를 따르는 것을 제시하였다.

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