본 연구는 보건사회복지부에서 실시하고 있는 포괄간호서비스 병원 시범사업이 간호사의 간호업무성과, 직무만족 및 고객지향성에 미치는 영향을 조사하기 위해 시도되었다. 대상자는 연구자의 편의추출에 의하여 S시에 소재한 시범사업 병원에 근무하는 간호사를 표적 모집단으로 하였다(실험군 57명, 대조군 55명). 자료는 시범사업 시행 후 1개월과 6개월 시점에 조사하였으며, 수집된 자료는 SPSS win 18.0 프로그램을 이용하여 ${\chi}^2$ test, t-test, Kolmogorov-Smirnov test, 공변량분석으로 검정하였다. 연구결과 실험군이 대조군보다 간호업무성과, 직무만족 및 고객지향성에 있어서 더 높은 것으로 조사되었다. 이는 포괄간호서비스 병원 사업 구축을 위한 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
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.
신용평가 연구에서 부도와 정상의 분포함수들의 동일성을 검정하는 비모수적 방법으로 Kolmogorov-Smirnov 검정법 이외에 Clamor-Yon Mises, Anderson-Darling, Watson 검정방법을 소개한다. 부도와 정상의 분포함수들의 선형결합된 부도율의 분포함수에 관한 전체적인 정보는 파악되어 잘 알고 있다. 모집단의 분포함수를 알고 있다는 가정 하에 Clamor-Von Mises, Anderson-Darling, Watson 검정통계량의 수정통계량을 제안한다. 신용평가자료와 유사한 성격을 갖는 다양한 부도율의 확률분포로부터 스코어를 생성하여 본 연구에서 제안한 수정통계량을 비교 토론한다.
본 연구는 우리나라의 확율강우량도 작성을 위한 수문해석기법을 개발제시하는 것을 내용으로 하고 있다. 강우량계열의 적정분포형검정과정에서는 변수변환정규분포(Y-k법)등 11개의 연속확율분포형을 적용하였으며, 각 지속기간별 연최대강우량자료에 대한 수문해석을 실시하였다. 최적분포형 선정을 위한 적합도검정은 $-test와 Kolmogorov-Smirnov test에 의거하였으며 계급구간은 등간격으로 취하였다. 서울, 인천, 부산 및 광주지점의 강우지속기간 10분, 60분, 6시간 및 24시간에 대한 연최대 강우량에 각종 확율분포를 적용하고, 분포형의 적용상 특성과 강우량 자료집단의 특성을 고려하여 최적확율분포형을 설정하였다. 이와같은 해석기법으로 설정된 최적확율분포형은 종전의 방법으로 얻어진 적정분포형 보다도 자료면에서 확장된 자료집단일 뿐 아니라 확대검정된 합리적인 결과라고 생각된다.
Keystroke dynamics refers to a way of typing a string of characters. Since one has his/her own typing behavior, one's keystroke dynamics can be used as a distinctive biometric feature for user authentication. In this paper, two authentication algorithms based on keystroke dynamics of long and free texts are proposed. The first is the K-S score, which is based on the Kolmogorov-Smirnov test, and the second is the 'R-A' measure, which combines 'R' and 'A' measures proposed by Gunetti and Picardi (2005). In order to verify the authentication performance of the proposed algorithms, we collected more than 3,000 key latencies from 34 subjects in Korean and 35 subjects in English. Compared with three benchmark algorithms, we found that the K-S score was outstanding when the reference and test key latencies were not sufficient, while the 'R-A' measure was the best when enough reference and test key latencies were provided.
This paper is to induce design floods through L-moment with 3 and 4 parameter Kappa distributions including test of independence by Wald-Wolfowitz, homogeneity by Mann-Whitney and outlier by Grubbs-Beck on annual maximum flood flows at 9 water level gaging stations in Han, Nakdong and Geum Rivers of South Korea. After analyzing appropriateness of the data of annual maximum flood flows by Kolmogorov-Smirnov test, 3 and 4 Kappa distributions were applied and the appropriateness was judged. The parameters of 3 and 4 Kappa distributions were estimated by L-moment method and the design floods by water level gaging station was calculated. Through the comparative analysis using the relative root mean square errors (RRMSE) and relative absolute errors (RAE) calculated by 3 and 4 parameter Kappa distributions with 4 plotting position formulas, the result showed that the design floods by 4 parameter Kappa distribution with Weibull and Cunnane plotting position formulas are closer to the observed data than those obtained by 3 parameter Kappa distribution with 4 plotting position formulas and 4 parameter Kappa distribution with Hazen and Gringorten plotting position formulas.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권5호
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pp.431-443
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2019
Goodness-of-fit techniques are an important topic in statistical analysis. Censored data occur frequently in survival experiments; therefore, many studies are conducted when data are censored. In this paper we mainly consider test statistics based on the empirical distribution function (EDF) to test normal distributions with unknown location and scale parameters when data are randomly censored. The most famous EDF test statistic is the Kolmogorov-Smirnov; in addition, the quadratic statistics such as the $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises and the Anderson-Darling statistic are well known. The $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises statistic is generalized to randomly censored cases by Koziol and Green (Biometrika, 63, 465-474, 1976). In this paper, we generalize the Anderson-Darling statistic to randomly censored data using the Kaplan-Meier estimator as it was done by Koziol and Green. A simulation study is conducted under a particular censorship model proposed by Koziol and Green. Through a simulation study, the generalized Anderson-Darling statistic shows the best power against almost all alternatives considered among the three EDF statistics we take into account.
Nowadays Climate disasters are frequently happening due to occasional occurrences of EI Nino and La Nina events and among them, water shortage is one of the serious problems. To cope with this problem, climate model simulations can give very helpful information. To utilize the climate model for enhancing the water resources planning techniques, probabilistic measures of the effectiveness of global climate model (GCM) simulations of an indicator variable for discriminating high versus low regional observations of a target variable are proposed in this study. The objective of this study is to present the various analysis methods to find the suitable application methods of GCM information for Korean water resources planning. The basic formulation uses the significance probability of the Kolmogorov-Smirnov test for detecting differences between two variables. The various methods for adopting correct association, changing the window size, discrimination condition, and the use of temporally down scaled data were proposed to find out the suitable way for Korean water resources planning.
지금까지 의사결정나무에서 분리 변수의 선택에 관한 연구는 많았으나, 대부분 연속형 변수와 명목형 변수에 국한되어 왔다. 본 연구에서는 순서형 변수에 주목하여 CART, QUEST, CRUISE 등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 비모수적 접근 방법인 K-S test, framer-von Misos test 방법의 변수 선택력을 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 framer-von Mises test 방법이 다른 알고리즘에 비하여, 변수 선택력과 안정성에 있어서 좋은 성과를 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권3호
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pp.587-592
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2009
The most frequent use of the chi-square distribution is in the area of goodness-of-t of a distribution. The likelihood ratio test is a commonly used test statistic as the maximum likelihood estimate in statistical inferences. The recently revised versions of the likelihood ratio test statistics are used in estimating the parameter in the chi-square distribution. The estimates are compared with the commonly used method of moments and the maximum likelihood estimate.
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