• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권2호
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• pp.109-130
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• 2018

Several measures of multivariate skewness for scale mixtures of skew-normal distributions are derived. As a special case, those of multivariate skew-t distribution are considered in detail. Furthermore, the similarities, differences, and behavior of these measures are explored for cases of some specific members of the multivariate skew-normal and skew-t distributions using a simulation study. Since some measures are vectors, it is better to take all measures in the same scale when comparing them. In order to attain such a set of comparable indices, the sample version is considered for each of the skewness measures that are taken as test statistics for the hypothesis of t distribution against skew-t distribution. An application is reported for the data set consisting of 71 total glycerol and magnesium contents in Grignolino wine.

• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.809-818
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• 2014

다변량 왜정규분포는 다변량 정규분포를 포함하는 분포로 최근 많은 응용분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 다변량 왜정규분포를 기반으로 하는 선형결합통계량의 분포함수에 대한 안장점근사를 다루었다. 이는 단변량 왜정규분포 기반 표본평균에 대한 Na와 Yu (2013)의 결과를 선형결합 및 다변량의 경우로 확장한 것이다. 모의실험과 실제자료분석을 통해 제안된 근사법의 유용성과 정확도를 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.571-579
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• 2016

이차형식 통계량의 분포함수에 대한 연구는 주로 다변량 정규분포의 가정하에서 진행되어 왔다. 최근 다변량 정규분포를 포함하는 다변량 왜정규분포에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 다변량 왜정규분포의 가정하에서 이차형식 통계량의 분포함수에 대한 근사를 다루었다. 근사의 방법으로는 소표본에서도 정확도가 뛰어난 근사법으로 알려진 안장점근사를 사용하였으며, 모의실험을 통해 그 정도를 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권3호
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• pp.373-391
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• 2022

The distribution of observations in most econometric studies with spatial heterogeneity is skewed. Usually, a single transformation of the data is used to approximate normality and to model the transformed data with a normal assumption. This assumption is however not always appropriate due to the fact that panel data often exhibit non-normal characteristics. In this work, the normality assumption is relaxed in spatial mixed models, allowing for spatial heterogeneity. An inference procedure based on Bayesian mixed modeling is carried out with a multivariate skew-elliptical distribution, which includes the skew-t, skew-normal, student-t, and normal distributions as special cases. The methodology is illustrated through a simulation study and according to the empirical literature, we fit our models to non-life insurance consumption observed between 1998 and 2002 across a spatial panel of 103 Italian provinces in order to determine its determinants. Analyzing the posterior distribution of some parameters and comparing various model comparison criteria indicate the proposed model to be superior to conventional ones.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.513-523
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• 2016

다중 치우침 모수벡터를 가진 다변량 치우친 정규분포 (MSNMix)를 EM 알고리즘으로 적합하려면 E-step에서 다변량 절단 정규분포의 적률과 확률을 계산해야 하는데 이것은 매우 큰 계산 시간을 요구한다. 그래서 비대칭 자료를 적합하는데 흔히 단순 치우침 모수를 가진 모형을 적용한다. 이 모형은 단변량 처리방식으로 적합하는 것이 가능하기 때문에 처리속도가 매우 빠르다. 그러나 단순 치우침 모수를 적용하는 것은 응용에서 비현실적인 경우가 많다. 본 논문에서는 다중 치우침 모수를 가지는 MSNMix의 근사적 추정법을 제안하는데, 이 방법은 단변량 처리방식이 적용되므로 향상된 처리속도를 보장한다. 그리고 제안된 방법의 실효성을 보이기 위해 몇 가지 실험 결과를 제공한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권3호
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• pp.227-244
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• 2023

In this paper, a depth-based nonparametric test for a multivariate two-sample scale problem is proposed. The proposed test statistic is based on the depth-induced ranks and is thus distribution-free. In this article, the depth values of data points of one sample are calculated with respect to the other sample or distribution and vice versa. A comprehensive simulation study is used to examine the performance of the proposed test for symmetric as well as skewed distributions. Comparison of the proposed test with the existing depth-based nonparametric tests is accomplished through empirical powers over different depth functions. The simulation study admits that the proposed test outperforms existing nonparametric depth-based tests for symmetric and skewed distributions. Finally, an actual life data set is used to demonstrate the applicability of the proposed test.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1171-1180
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• 2014

본 논문에서는 금융분야에서 사용되고 있는 포트폴리오 위험측도인 VaR (value at risk)와 ES (expected shortfall)의 측정 방법으로 안장점근사의 적용 방법을 제시하였다. 본 연구의 특징은 금융자료에 대하여 정규분포를 가정하지 않고, 치우침을 가정한 왜정규분포를 가정하여 왜정규분포를 따르는 위험요인으로 구성된 선형 포트폴리오 위험측도에 대해 안장점근사를 실시하였다. 또한 모의실험을 통해 위험측도의 안장점근사의 정도가 매우 우수함을 확인하였다.