Although power analysis is of important tool of research, investigators in veterinary medicine are unaware of the concepts of the statistical power. Two types of error occur in classical hypothesis testing and, those errors should be avoided, if possible. Since power is highly dependent on the sample size, whenever declaring non-statistically significant result they should consider the potential for committing a Type II error in their studies, which refers to the probability of falsely stating that two treatments are equivalent despite true difference between them. Also, sample size determination is one of the most important tasks facing the researcher when planning a diagnostic study, and provides valuable information on the characteristics of a test performance. This type of analysis forms the basis for proper interpretation of test results. The aim of this article was to re-evaluate some selected studies on diagnostic test reported in the domestic veterinary publications to determine the power and necessary sample size for inequality testing to ensure the desired power. Power calculations were illustrated using real-life examples of comparison of a new test and a reference test for detecting antibodies of various animal diseases. Factors affecting to the power were also discussed.
PURPOSES : This investigational survey is to observe a proper spatial aggregation method for path travel time estimation using the hi-pass DSRC system. METHODS : The links which connect the nodes of section detectors location are used for path travel time estimation traditionally. It makes some problem such as increasing accumulation errors and processing times. In this background, the new links composition methods for spatial aggregation are considered by using some types of nodes as IC, JC, RSE combination. Path travel times estimated by new aggregation methods are compared with PBM travel times by MAE, MAPE and statistical hypothesis tests. RESULTS : The results of minimum sample size and missing rate for 5 minutes aggregation interval are satisfied except for JC link path travel time in Seoul TG~Kuemho JC. Thus, it was additionally observed for minimum sample size satisfaction. In 15, 30 minutes and 1 hour aggregation intervals, all conditions are satisfied by the minimum sample size criteria. For accuracy test and statistical hypothesis test, it has been proved that RSE, Conzone, IC, JC links have equivalent errors and statistical characteristics. CONCLUSIONS : There are some errors between the PBM and the LBM methods that come from dropping vehicles by rest areas. Consequently, this survey result means each of links compositions are available for the estimation of path travel time when PBM vehicles are missed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권5호
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pp.519-531
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2017
We consider goodness-of-fit test statistics for Weibull distributions when data are randomly censored and the parameters are unknown. Koziol and Green (Biometrika, 63, 465-474, 1976) proposed the $Cram\acute{e}r$-von Mises statistic's randomly censored version for a simple hypothesis based on the Kaplan-Meier product limit of the distribution function. We apply their idea to the other statistics based on the empirical distribution function such as the Kolmogorov-Smirnov and Liao and Shimokawa (Journal of Statistical Computation and Simulation, 64, 23-48, 1999) statistics. The latter is a hybrid of the Kolmogorov-Smirnov, $Cram\acute{e}r$-von Mises, and Anderson-Darling statistics. These statistics as well as the Koziol-Green statistic are considered as test statistics for randomly censored Weibull distributions with estimated parameters. The null distributions depend on the estimation method since the test statistics are not distribution free when the parameters are estimated. Maximum likelihood estimation and the graphical plotting method with the least squares are considered for parameter estimation. A simulation study enables the Liao-Shimokawa statistic to show a relatively high power in many alternatives; however, the null distribution heavily depends on the parameter estimation. Meanwhile, the Koziol-Green statistic provides moderate power and the null distribution does not significantly change upon the parameter estimation.
변수들 간 인과관계는 시차 회귀방정식을 사용한 초기의 검정법 이후 새로운 통계적 기법이 계속 개발되면서 더욱 다양하고 효율적인 분석이 가능하게 되었지만 오랜 논쟁의 대상인 닭과 달걀 간 선행관계에 대한 검정은 의외로 간과되어왔다. 본 연구에서는 현대적 관점에서 두 변수 간 인과관계를 학문적으로 조명해보기 위해 사용가능한 자료를 이용하여 통계적 검정을 실시해 보았다. 두 변수 간 관계에는 구조적 변화가 발생하지 않았음이 입증되면서 사용한 검정법 모두 수준변수 및 정상변수에서 일관된 검정결과를 보이는 것으로 나타났다.
The edges of an image hold much of the information in that image. The edges tell where objects are, their shape and size, and something about their texture. An edge is where the intensity of an image moves from a low value to a high value. We introduce the edge detection using the differential operator with Sobel operator and describe a nonparametric Wilcoxon test based on statistical hypothesis testing for the detection of edges. This paper proposes an efficient edge detection using Van der Waerden's statistic in original and noisy images. We use the threshold determined by specifying significance level a and an edge-height parameter. Comparison with our statistical test and Sobel operator shows that Van der Waerden method perform more effectively in both noisy and noise-free images.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권1호
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pp.57-67
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2019
Income distribution is a major concern in economic theory. In regional economics, it is often of interest to compare income distributions in different regions. Traditional methods often compare the income inequality of different regions by assuming parametric forms of the income distributions, or using summary statistics like the Gini coefficient. In this paper, we propose a nonparametric procedure to test for heterogeneity in income distributions among different regions, and a K-means clustering procedure for clustering income distributions based on energy distance. In simulation studies, it is shown that the energy distance based method has competitive results with other common methods in hypothesis testing, and the energy distance based clustering method performs well in the clustering problem. The proposed approaches are applied in analyzing data from China Health and Nutrition Survey 2011. The results indicate that there are significant differences among income distributions of the 12 provinces in the dataset. After applying a 4-means clustering algorithm, we obtained the clustering results of the income distributions in the 12 provinces.
The statistical measures of the coastal environmental data are used in a variety of statistical inferences, hypothesis tests, and data-driven modeling. If the measures are biased, then the statistical estimations and models may also be biased and this potential for bias is great when data contain some outliers defined as extraordinary large or small data values. This study aims to suggest more robust statistical measures as alternatives to more commonly used measures and to assess the performance these robust measures through a quantitative evaluation of more typical measures, such as in terms of locations, spreads, and shapes, with regard to environmental monitoring data in the Busan coastal sea. The detection of outliers within the data was carried out on the basis of Rosner's test. About 5-10% of the nutrient data were found to contain outliers based on Rosner's test. After removal (zero-weighting) of the outliers in the data sets, the relative change ratios of the mean and standard deviation between before and after outlier-removal conditions revealed the figures 13 and 33%, respectively. The variation magnitudes of skewness and kurtosis are 1.36 and 8.11 in a decreasing trend, respectively. On the other hand, the change ratios for more robust measures regarding the mean and standard deviation are 3.7-10.5%, and the variation magnitudes of robust skewness and kurtosis are about only 2-4% of the magnitude of the non-robust measures. The robust measures can be regarded as outlier-resistant statistical measures based on the relatively small changes in the scenarios before and after outlier removal conditions.
The purpose of this study is to show the component and anticipation factors of loyalty and word-of-mouth. Specifically, hypothesis is that trust in a salesperson will influence satisfaction with the salesperson, and the store. And the satisfactions with the salesperson and the store will influence the loyalty to the salesperson and the store. Another hypothesis is that loyalty to a salesperson and a store will influence word-of-mouth. Scale items used in this study were selected from developed scales and were adapted to conforming to the selling situation in the service setting. Factor analysis and Cronbach's alpha test were accomplished. A total of 703 samples was used to test the hypotheses. The primary method of statistical analysis to test the hypotheses was a structural equation modeling on LISREL 8.3. The results of the study are as follows: First, trust had an influence on satisfaction with a salesperson and a store. Second, the results suggested that satisfaction with the salesperson and the store influences loyalty to the salesperson and the store. Finally, loyalty to the salesperson and the store influenced word-of-mouth, as predicted.
본 연구는 분석기간을 1952-2008년으로 설정하고, 제1차 전국경제조사에 의한 수정 후의 지역별 GDP자료를 이용하여 중국의 지역경제발전 격차의 추세를 분석하고 있다. 연구결과를 종합하면 아래와 같다. 첫째, 수정 후의 자료를 이용한 변이계수가 수정 전의 변이계수보다 낮다. 둘째, 전반적으로 개혁개방 이전 시기보다 개혁개방 이후의 시기에서 더 낮은 격차를 나타내고 있다. 특히 1990년대 이후 지역 간 발전 격차가 급속하게 확대되는 것이 아니라 완만한 축소과정을 거치면서 확대되고 있다는 점이다. 이것은 기존의 연구와는 다른 결과이다. 셋째, 2002년을 기점으로 새로운 역U자형의 주기가 나타나고 있다. 넷째, 허핀달-허쉬만지수(HHI)와 테일엔트로피지수(TEI)의 비교에 의하면, 개혁개방 이후 1980년대에는 상대적으로 저(低)발전 지역의 발전이 전체 지역 간 격차의 축소에 더욱 큰 영향을 초래하고 있으며, 2000년대 이후에 또 다시 상대적으로 저(低)발전 지역의 발전이 지역 간 발전 격차의 축소에 더욱 중요한 역할을 담당하고 있음을 발견하였다. 다섯째, 수렴가설의 검증 결과에 의하면, 분석기간을 1978년-2008년을 설정할 경우 개혁개방이후에 지역경제발전 격차는 수렴하고 있다는 가설을 채택할 수 있다. 여섯째, "역U자 가설" 검증 결과에 의하면, 전체 분석기간인 1952년-2008년에서는 "역U자 가설"이 채택되지 않았다. 단지 1991년-2008년 기간에서만 역U자 가설이 채택되고 있다. 이것은 위의 변이계수의 추계 결과도 같은 맥락이며 또한 수렴가설의 검증 결과와도 거의 같은 의미를 가지고 있다.
범주형 자료의 구조파악에 주로 이용되는 로짓모형에서 비모수적 방법을 이용한 모수의 신뢰구간추정과 가설검정 등의 통계적 추론에 대하여 살펴보았다. 모수에 대한 통계적 추론에서 정규분포에 근거한 모수적 방법(Wald 방법)보다는 붓스트랩 방법이나 임의순열을 활용한 비모수적 방법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 로짓모형의 모수에 대한 비모수적 추론방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 임의순열(random permutation)의 두 방법을 고려하고 모의실험을 통하여 가설검정의 검정력과 신뢰구간추정의 포함확률을 비교하였고 사례분석을 다루었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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