• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제2권1호
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• pp.122-136
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• 1995

The objective of this research is to investigate the problem of goodness-of-fit testing based on nonparametric density estimation with a data-driven smoothing parameter. The small and large sample properties of a new test statistic $\hat{\lambda_a}$ is investigated. The test statistic $\hat{\lambda_a}$ is itself a smoothing parameter which is selected to minimize an estimated MISE for a truncated series estimator of the comparison density function. Therefore, this test statistic leads immediately to a point estimate of the density function th the event that $H_0$ is rejected. The limiting distribution of $\hat{\lambda_a}$ is obtained under the null hypothesis. It is also shown that this test is consistent against fixed alternatives.

• 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.

• 마케팅과학연구
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• 제17권3호
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• pp.133-151
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• 2007

본 연구에서는 3개 일반모델(general models)의 실증분석을 통해 항목묶음(item parceling)이 구성개념간의 인과관계를 나타내는 모수의 유의성 검정 결과 및 모델의 적합도 평가에 미치는 영향을 검토하였다. 연구 결과에 의하면, 개별항목을 적용한 분석과 비교할 때 항목묶음을 통한 분석을 적용해도 모델 인과모수의 검정통계량은 그다지 변하지 않으므로 유의성 검정 결과에도 변화가 없는 것으로 나타났다. 하지만 전반적 적합도지수의 측면에서는 RMSEA를 제외한 주요 모델 적합도 지수, 즉 GFI, AGFI, CFI 및 NFI의 값들이 상당히 개선되는 경향을 보였다. 주요 모델 적합도 지수들의 값이 높아진 것은 항목묶음을 이용하여 분석을 한 결과가 개별항목을 통한 분석의 결과에 비해 다변량 정규(분포)성의 개선 등으로 인해 높아진 것으로 해석된다. 하지만 항목묶음을 적용함에 있어서 주의해야 할 사항은 적용하기 전에 구성개념의 단일차원성(unidimensionality)을 우선적으로 검토해야 한다는 점이다. 본 연구에서는 항목묶음을 이용하여 분석을 할 경우 실제 구성개념간의 인과적 관계를 나타내는 모수의 유의성 검정과 모델의 적합도 지수들에 어떤 변화가 발생하는 지를 세 개의 일반모델을 대상으로 파악하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권1호
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• pp.195-209
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• 2014

In this paper, we derive the estimators of the location parameter and the scale parameter in a logistic distribution based on multiply type-II censored samples by the approximate maximum likelihood estimation method. We use four modified empirical distribution function (EDF) types test for the logistic distribution based on multiply type-II censored samples using proposed approximate maximum likelihood estimators. We also propose the modified normalized sample Lorenz curve plot for the logistic distribution based on multiply type-II censored samples. For each test, Monte Carlo techniques are used to generate the critical values. The powers of these tests are also investigated under several alternative distributions.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권2호
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• pp.317-325
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• 2010

In this paper, we develop four modified empirical distribution function (EDF) type tests using approximate maximum likelihood estimators for the half-logistic distribution based on multiply Type-II censored samples. We also propose modified normalize sample Lorenz curve polt and new test statistics. We compare the above test statistics in the sense of the power for various censored samples. We present an example to illustrate this method.

• 품질경영학회지
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• 제31권4호
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• pp.194-202
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• 2003

In this paper, we propose goodness of fit test statistics for exponentiality in accelerated life tests data based on Kullback­Leibler information functions. This acceleration model is assumed to be a tampered random variable model. The procedure is applicable when the exponential parameter using the data from accelerated life tests is or is not specified under null hypothesis. And we compare the power of the proposed test statistics with Kolmogorov­Smirnov, Cramer von Mises and Anderson­Darling statistics in the small sample.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제5권2호
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• pp.75-85
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• 1994

계단 충격 가속수명시험에서 통계적 추론을 위해 가정하는 수명분포에 대한 적합도검정을 Kolmogorov-Smirnov, Kuiper, Watson, Cramer-von Mises, Anderson-Darling과 같은 비모수적 검정통계량에 대하여 몬테칼로 방법을 이용한 기각치를 구하고, 검정력 측면에서 비교, 연구한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제1권1호
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• pp.43-48
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• 1994

There are some difficulties in applying the Pearson's Chi-Square Test for the continuous distribution. The problems include how to form class intervals for the test of fit how to employ in the test when the estimators of parameters are obtained from the ungrouped sample so on. In order to solve these problems we use the generalized minimum Chi-Square technique which is a test free of the complications associated with the Peason's Chi-Square test. This paper show how to apply the goodness of fit tests based on generalized minimum Chi-Square technique to the extreme values.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권12호
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• pp.5287-5294
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• 2016

Background: Breast cancer is a worldwide public health concern and is the most prevalent type of cancer in women in the United States. This study concerned the best fit of statistical probability models on the basis of survival times for nine state cancer registries: California, Connecticut, Georgia, Hawaii, Iowa, Michigan, New Mexico, Utah, and Washington. Materials and Methods: A probability random sampling method was applied to select and extract records of 2,000 breast cancer patients from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database for each of the nine state cancer registries used in this study. EasyFit software was utilized to identify the best probability models by using goodness of fit tests, and to estimate parameters for various statistical probability distributions that fit survival data. Results: Statistical analysis for the summary of statistics is reported for each of the states for the years 1973 to 2012. Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, and Chi-squared goodness of fit test values were used for survival data, the highest values of goodness of fit statistics being considered indicative of the best fit survival model for each state. Conclusions: It was found that California, Connecticut, Georgia, Iowa, New Mexico, and Washington followed the Burr probability distribution, while the Dagum probability distribution gave the best fit for Michigan and Utah, and Hawaii followed the Gamma probability distribution. These findings highlight differences between states through selected sociodemographic variables and also demonstrate probability modeling differences in breast cancer survival times. The results of this study can be used to guide healthcare providers and researchers for further investigations into social and environmental factors in order to reduce the occurrence of and mortality due to breast cancer.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권9호
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• pp.813-822
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• 2010

빈도해석에 있어서 중요한 문제는 특정 재현기간에 대한 수문량의 크기를 산정하는 것으로, 빈도해석에서는 일반적으로 관측기간보다 긴 재현기간에 해당하는 수문량의 크기를 산정하기 위해 가정된 확률분포형을 표본 자료에 적합시키게 된다. 따라서 적절한 확률분포형의 선정이 무엇보다 중요하며 이는 일반적으로 대상 자료로부터 얻어지는 경험적 빈도분포와 가정한 확률분포의 일치 정도를 판단하는 적합도 검정 방법을 이용하게 된다. 일반적으로 많이 사용되는 적합도검정 방법들은 모든 표본 자료들의 적합 정도를 동일하게 고려하기 때문에 극치사상의 크기 증가에 따른 영향은 반영하기 힘든 방법들이다. 따라서 본 연구에서는 모의실험을 통해 극치사상에 대하여 가중치를 주는 modified Anderson-Darling (AD) 검정 방법의 Gumbel 분포형에 대한 검정 통계량 한계값을 제시하였으며, 기존의 여러 적합도 검정 방법과의 기각력을 비교해 보고, 이를 실제 자료에 적용하여 그 결과를 살펴보았다. 그 결과 modified AD 검정 방법이 기존의 여러 가지 적합도 검정 방법보다도 기각력이 더 우수한 것으로 나타났으며, 기존의 적합도 검정 방법으로는 부족한 분포형 선정 기준의 부족한 부분을 어느 정도 보완해 줄 수 있을 것으로 판단되었다.