Abstract
Using a Monte-Carlo simulation technique we evaluate the empiricla distribution of a pseudo-chi-square statistic based on symmetrically Winsorized sum of squares when the population is normally distributed, and search for a chi-square distribution with appropriate degrees of freedom which can be referred to an approximate distribution for Winsorized chi-square.
몬테칼로 모의실험 기법을 사용하여 모집단이 정규분포를 따를 때 g-g 대칭 윈저화 제곱합에 기초를 둔 윈저화 카이제곱 통계량의 경험적 분포가 자유도 (n-3g-1)의 통상적인 카이제곱 분포에 만족할만하게 근사되어짐을 보였다. 여기서 n은 표본 크기, g는 한쪽 꼬리 부분에서 윈저화가 적용되는 양이다. 산출된 경험적 분포의 일부를 수록하였다. 윈저화 카이제곱 통계량의 적용 사례의 한 예로써 단일 표본에서 분산 검증을 다룬다. 이 연구는 Tukey와 Mclaughlin (1963), Yuen과 Dixon (1973) 등의 연구 성과를 확대하는 것으로, 긴꼬리 분포에서 도출되는 자료 해석을 단순화하는 실용성을 위주로 한다.