Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권5호
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pp.685-696
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2012
These days the interest of quality leads to the necessity of control charts for monitoring the process in various fields of practical applications. The $\overline{X}$ chart is one of the most widely used tools for quality control that also performs well under the normality of quality characteristics. However, quality characteristics tend to have nonnormal properties in real applications. Numerous recent studies have tried to find and explore the performance of $\overline{X}$ chart due to non-normality; however previous studies numerically examined the effects of non-normality and did not provide any theoretical justification. Moreover, numerical studies are restricted to specific type of distributions such as Burr or gamma distribution that are known to be flexible but can hardly replace other general distributions. In this paper, we approximate the false alarm rate(FAR) of the $\overline{X}$ chart using the Edgeworth expansion up to 1/n-order with the fourth cumulant. This allows us to examine the theoretical effects of nonnormality, as measured by the skewness and kurtosis, on $\overline{X}$ chart. In addition, we investigate the effect of skewness and kurtosis on $\overline{X}$ chart in numerical studies. We use a skewed-normal distribution with a skew parameter to comprehensively investigate the effect of skewness.
Arizono와 Ohta(1989)에 의해 소개된 정규성 검정은 쿨백-라이블러 판별정보를 이용하고 있으며, 검정통계량의 유도에 기반이 되는 판별정보의 추정량을 얻기 위해 Vasicek(1976)의 표본엔트로피와 분산의 최대가능도 추정량을 사용했다. 그런데 두 추정량은 편향성을 가지게 되므로 보다 정확한 판별정보의 추정을 위해 비편향 추정량을 사용하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 편향을 수정한 엔트로피 추정량과 분산의 균일최소분산비편향 추정량을 사용하여 판별정보의 추정량을 구하고 이로부터 유도되는 검정통계량을 사용하는 개선된 정규성 검정을 제시한다. 제안한 검정의 특성을 규명하고 검정력 비교를 위해서 모의실험을 수행한다.
이 논문은 독일에서 진행 중인 사회보험 개혁론의 배경과 쟁점을 드러내고 시사점을 제시한다. 사회보험 개혁론의 배경에는 사회보험이 근간으로 삼았던 산업사회 표준성의 위기가 자리 잡고 있다. 표준성의 위기는 재정과 이중화라는 이중적 위기로 표출되고 있다. 사회보험 개혁론은 개별 사회보험 영역에서 서로 다른 형태로 표출되는 표준성의 위기에 대한 대응으로서, 건강보험은 시민보험으로, 연금보험은 취업자 보험을 비롯한 다양한 대안적 제도로, 실업보험은 일자리 보험으로 재편을 모색하고 있다. 사회보험이 전통적으로 가정했던 표준성을 재구성하려는 사회보험 개혁론의 공통점 중 하나는 자신의 선조인 비스마르크로부터 벗어나려는 것이다. 그러나 경제 상황의 호전, 사회보험 개선의 역사적 경험, 높은 만족도 등으로 전통적인 사회보험에서 급진적으로 전환하기 보다는 점진적 개선으로 가닥을 잡을 것으로 전망된다. 사회보험의 성숙도가 낮은 한국의 경우 독일 사회보험이 직면한 위기를 반면교사로 새길 필요가 있다. 우리는 사회정책의 기본으로 돌아가 표준성과 보편성의 재구성이라는 관점에서 다양한 구상들을 열어 놓고 사회정책의 설계도를 다시 그려볼 필요가 있다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제9권2호
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pp.91-97
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2005
If ${\beta}\;>\;1$, then every non-negative number x has a ${\beta}-expansion$, i.e., $$x\;=\;{\epsilon}_0(x)\;+\;{\frac{\epsilon_1(x)}{\beta}}\;+\;{\frac{\epsilon_2(x)}{\beta}}\;+\;{\cdots}$$ where ${\epsilon}_0(x)\;=\;[x],\;{\epsilon}_1(x)\;=\;[\beta(x)],\;{\epsilon}_2(x)\;=\;[\beta(({\beta}x))]$, and so on ([x] denotes the integral part and (x) the fractional part of the real number x). Let T be a transformation on [0,1) defined by $x\;{\rightarrow}\;({\beta}x)$. It is well known that the relative frequency of $k\;{\in}\;\{0,\;1,\;{\cdots},\;[\beta]\}$ in ${\beta}-expansion$ of x is described by the T-invariant absolutely continuous measure ${\mu}_{\beta}$. In this paper, we show the mod M normality of the sequence $\{{\in}_n(x)\}$.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권2호
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pp.161-171
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2008
This study discusses Johnson's $S_U$-normal distribution capturing a wide range of non-normality in various regression models. We provide the likelihood inference using Johnson's $S_U$-normal distribution, and propose a likelihood ratio (LR) test for normality. We also apply the $S_U$-normal distribution to the binary and censored regression models. Monte Carlo simulations are used to show that the LR test using the $S_U$-normal distribution can be served as a model specification test for normal error distribution, and that the $S_U$-normal maximum likelihood (ML) estimators tend to yield more reliable marginal effect estimates in the binary and censored model when the error distributions are non-normal.
In this paper, the well-conditioned observer is designed to be insensitive to the ill-conditioning factors in transient and steady-state observer performance. A condition number based on 12-norm of the eigenvector matrix of the observer matrix has been proposed on a principal index in the observer performance. For the well-conditioned observer design, the non-normality measure and the observability condition of the observer matrix are utilized. The two constraints are specified into observer gain boundary region that guarantees a small condition number and a stable observer. The observer gain selected in this region guarantees a well-conditioned and observable property. In this study, this method is applied to the Luenberger observer and Kalman filters for small order systems. In designing Kalman filters, the ratio of the process noise covariance to the measurement noise covariance is a design parameter and its effect on the condition number is investigated.
EDF에 근거한 $Cram{\acute{e}}r$-von Mises 통계량을 합교원리를 이용하여 다변량으로 일반화한다. 그리고 제안된 통계량의 귀무가설에서의 극한분포를 적절한 공분산 함수를 가진 가우스 과정의 적분의 형태로 표현하고 통계량의 근사적인 계산방법을 고려한다. 또한 실제 자료에 제안된 통계량을 적용해보고 여러가지 대립가설에서의 검정력을 유사한 통계량과 비교해 본다.
An Integer-valued autoregressive integrated (INARI) model is introduced to eliminate stochastic trend and seasonality from time series of count data. This INARI extends the previous integer-valued ARMA model. We show that it is stationary and ergodic to establish asymptotic normality for conditional least squares estimator. Optimal estimating equations are used to reflect categorical and serial correlations arising from panel count data and variations arising from three random processes for obtaining observation into estimation. Under regularity conditions for martingale sequence, we show asymptotic normality for estimators from the estimating equations. Using cancer mortality data provided by the U.S. National Center for Health Statistics (NCHS), we apply our results to estimate the probability of cells classified by 4 causes of death and 6 age groups and to forecast death count of each cell. We also investigate impact of three random processes on estimation.
In this paper, the well-conditioned observer is designed to be insensitive to the ill-conditioning factors in transient and steady-state observer performance. A condition number based on $L_2-norm$ of the eigenvector matrix of the observer matrix has been proposed on a principal index in the observer performance. For the well-conditioned observer design, the non-normality measure and the observability condition of the observer matrix are utilized. The two constraints are specified into observer gain boundary region that guarantees a small condition number and a stable observer. The observer gain selected in this region guarantees a well-conditioned and observable property. In this study, this method is applied to the Luenberger observer and Kalman filters. In designing Kalman filters for small order systems, the ratio of the process noise covariance to the measurement noise covariance is a design parameter and its effect on the condition number is investigated.
For a stationary field $\{X_{\b{j}},\b{j}{\;}\in{\;}{\mathbb{Z}}^d_{+}\}$ of associated random variables with distribution function $F(x)\;=\;P(X_{\b{1}}\;{\leq}\;x)$ we study strong consistency and asymptotic normality of the empirical distribution function, which is proposed as an estimator for F(x). We also consider strong consistency and asymptotic normality of the empirical survival function by applying these results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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