• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.383-391
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• 2011

이 논문에서는 역가우스분포의 적합을 위한 변형된 엔트로피 기반 검정을 제시한다. 이 검정은 자료생성분포와 역가우스분포의 엔트로피 차이에 기초를 두고 있으며 검정통계량은 엔트로피 차이의 추정량을 사용한다. 엔트로피 차이의 추정량은 자료생성분포에 대한 엔트로피 추정량으로 Vasicek의 표본엔트로피와 역가우스분포에 대한 엔트로피 추정량로 균일최소분산불편추정량을 사용하여 얻는다. 모의실험을 통해 얻은 표본크기와 윈도크기에 따른 검정통계량의 기각값들을 표의 형태로 제공한다. 제안한 검정의 검정력 알아보기 위해 여러 대립분포와 표본크기에 대해서 모의실험을 수행하고 기존의 엔트로피 기반 검정과 비교한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.26-38
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• 2020

설계파고 추정에 사용한 AM 자료의 IID 가정에 대한 검정을 수행하였다. 검정은 독립 검정, 분포 차이 검정으로 구분하고, 각각의 검정은 태풍, 비태풍 조건에서의 연안 격자, 연안 내부격자 각각 210개, 310개 지점의 AM 자료 세트를 대상으로 수행하였다. 독립 검정 결과, 비태풍, 태풍 자료 세트에 대하여 각각 1.8~5.3%, 1.4~6.0% 범위의 기각 비율을 보여, 대부분의 자료가 독립 검정을 만족하는 것으로 파악되었다. 한편 태풍 자료와 비태풍 자료의 분포 차이 검정은 연안 격자와 연안 내부격자 모두 검정 방법에 따라 47~79% 범위로 동일분포 가설이 기각되는 것으로 파악되었다. 따라서 극치해석에 의한 설계파고 추정에서 두 자료를 구분하여 각각 설계파고를 추정하는 과정이 적절하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.412-412
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• 2017

강우빈도해석을 위해서는 확률분포선정이 우선적으로 이루어져야 한다. 우리나라에서는 사용상의 편리상, 기존 해석결과와의 연속성 등을 이유로 Gumbel 확률분포가 가장 일반적으로 활용되고 있다. 그러나, 분포형 선정에 따른 확률강수량의 차이가 크게 발생한다는 점에서 단순히 해석상의 편리성을 기준으로 분포형 선정이 이루어지는 것은 바람직하지 않다. 특히, 우리나라에서 강우빈도해석 시 분포형 선정은 형식적인 수준에 그치고 있으며, 주로 KS검정, 검정 등 적합도 검정을 통해 고려된 분포형의 통계적 유의성만을 평가하고 있다. 그러나, 최적 분포형 선정이라는 관점에서 이러한 유의성 검정보다는 정량적인 지표를 기준으로 확률분포형 선정이 이루어지는 것이 적합할 것으로 판단된다. 즉, 자료의 설명력이 가장 우수한 분포를 정량적 지표를 기준으로 추정하는 것이 수문통계학적으로 적합성을 갖는다. 이러한 점에서 본 연구에서는 우도함수, BIC 및 AIC를 기준으로 우리나라 주요 강수지점에서 대해서 최적 분포형을 선정하고, 기존 Gumbel 분포를 기준으로 산정된 확률강수량과의 양적차이를 평가해보고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.533-540
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• 1997

일반화 감마분포(generalized gamma distribution)에서 지표모수(index parameter)에 대한 추론은 생존시간(lifetime)과 관련한 모형의 선택문제에서 매우 중요하다. 이에 대한 정확한(exact) 추론법은 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 이에 대한 점근적(asymptotic) 검정법으로 소표본에서도 우도비 검정에 비해 효율이 뛰어난 Bartlett 검정을 제안하고, 이의 요율적 수행을 위한 대체 모형으로 부터의 누율계산(cumulant computation) 법을 제시하였다. 또한 실제자료에 대해 본 논문에서 제시한 누율계산과정을 이용하여 Bartlett 검정을 실시한 결과 기존의 우도비 검정과는 상당히 큰 차이가 남을 확인하였다. 따라서 모형의 선택 등의 문제에서 제안된 방법은 소표본의 경우에 더욱 효율적이라 할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.169-173
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• 2006

일반적으로 확률수문량을 산정하기 위해서는 수문자료에 대해 빈도해석을 실시한 후 확률수문량을 산정하게 된다. 재현기간이 커질수록 확률분포형에 따라 확률수문량의 값은 많은 차이를 나타내므로 적정 확률분포형의 선정은 매우 중요하다고 할 수 있다. 적정 확률분포형의 선정은 객관적인 기준에 의해 이루어져야 하나, 적정 확률분포형의 선정에 있어 명확한 기준이 마련되어 있지 않아 실무에서 확률수문량을 산정할 때 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 적정 확률분포형의 선정기준으로 제시되어 있는 검정통계량을 이용한 방법의 적용성을 비교 검토하고자 한다. 이를 위해 우리나라에서 널리 사용되고 있는 Gumbel, GEV 분포형과 Weibull, Generalized logistic 분포형을 선택하고 각각의 분포형에 대해 자료의 크기별 모의를 통해 자료를 발생시킨 후 빈도해석을 수행하고, 적합도 검정 단계에서 산출되는 검정통계량을 비교하여 적정 확률분포형을 선정하여 적용성을 검토하고자 한다. 결과적으로 자료 발생에 이용된 분포형과는 관계없이 자료수가 작을수록 2변수 gamma, 자료수가 많을수록 5변수 Wakeby가 제일 많이 선정되는 것으로 나타났으며, Gumbel, GEV, generalized logistic 분포형의 경우는 대체로 자료의 수가 많아질수록 선정되는 빈도가 많은 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권2호
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• pp.269-277
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• 2000

독립이면서 로그정규분포를 따르는 두 모집단의 평균 차이에 대한 검정으로 Berger와 Pericchi(1996, 1998)가 제안한 내재적 베이즈 요인(intrinsic Bayes factor)을 이용한 베이지안 방법을 제안한다. 이 때 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포(noninformative prior)를 사용한다. 제안한 검정 방법의 유용성을 알아보기 위해 실제 자료의 분석과 모의실험을 이용하여 고전적인 검정 방범과 그 결과를 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.579-590
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• 2017

다변량 자료의 분포함수를 알고 있거나 추정할 수 있으면 다변량 경험분포함수를 정의할 수 있다. 이변량인 경우에는 계단그림과 분위그림을 사용하여 경험분포함수를 시각화할 수 있는데, 본 연구에서는 다변량인 경우에 경험분포함수를 정사각형에 표현할 수 있는 다변량 경험분포그림을 제안하였다. 여러 종류의 다변량 정규분포와 특정한 분포에 대하여 경험분포그림을 작성하고 특징을 살펴보니, 다양한 분산공분산행렬을 포함된 분포함수에 따라 경험분포그림이 민감하게 반응하는 것을 탐색하였다. 이를 바탕으로 경험분포함수를 구할 때 가정한 다변량 분포함수의 적합도 검정방법을 제안하였다. 대표적인 다섯 종류의 적합도 검정방법을 사용하고, 다양한 분포함수들에 대하여 각각의 검정통계량 기각역을 구하였다. 본 연구에서 얻은 기각역은 문헌에서 구할 수 있는 기각역과 큰 차이가 없음을 발견하였다. 그러므로 본 연구에서 제안한 적합도 검정방법을 문헌에서 제시한 기각역으로 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.271-276
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• 2002

ANOVA 검정에서 검정통계량은 단일 또는 이중 비중심F분포를 따르며 비중심F분포는 일반적인 선형 가설 검정에서 검정함수 계산에 적용되고 있다. 기존 비중심F분포의 함수 계산에 대한 연구로 여러 접근 방법이 제시되었지만, 하나의 정확한 함수값을 구하는데도 많은 시간이 소요되는 문제점이 발생되었다. 본 논문에서는 기존 함수 계산의 문제점을 해결하기 위하여 다층 퍼셉트론 네트워크로부터 역전파 학습 알고리즘을 적용하여 비중심F분포의 함수값을 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 신경망에 의한 함수값과 기존 Patnaik이 제시한 분포식에 의한 함수값의 차이를 표와 그림을 통하여 비교하였으며, 정확성과 계산속도를 고려할 때 Patnaik의 함수식에 의한 방법보다 신경망을 이용한 방법이 효율적임을 알 수가 있다.

• 응용통계연구
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• 제8권2호
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• pp.109-119
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• 1995

두 모집단에서 임의로 관측중단도니 두 표본을 얻었을 때, 두 모집단의 분포가 같다는 가설을 검정하기 위한 카이제곱 검정방법이 제안되었다. 여기서 제안된 통계량은 대립가설이 두 모집단의 분포가 같지 않다는 양측가설일 때 쓰일 수 있다. 귀무가설이 사실일 때 제안된 통계량의 극한분포는 카이제곱 분포가 된다. 두 가지 형태의 카이제곱 검정통계량이 제안되었는데, 하나는 product-limit 추정치로부터 얻은 관측된 칸(cell) 확률의 차이들의 벡터의 이차형식으로 표현된 것이고, 다른 하나는 간단한 합의 모양으로 표현된 것이다. 두 형태의 검정통계량을 사용하여 암치료를 위한 화학요법 실험으로부터 얻은 자료를 분석하여 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1195-1205
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• 2014

반복이 존재하는 $4{\times}4$ 라틴방격모형 내 $2{\times}2$ 요인모형의 주효과 및 상호작용효과를 검정하기 위한 순위변환 통계량의 검정력은 단일모형에 비하여 효과크기 및 반복크기가 커질수록 빠르게 증가한다. 일반적으로 다양한 효과구성 및 모든 오차항 분포와 상관없이 검정하고자 하는 요인 이외의 효과가 존재하는 요인 수가 적고 효과크기가 작을수록 순위변환 통계량의 검정력은 뛰어나다. 특히 오차항이 지수분포 및 이중지수분포일 때 순위변환 통계량의 검정력은 모수적 통계량의 검정력보다 상대적으로 높은 비교우위를 보이며, 정규분포 및 균일분포에서는 전반적으로 별다른 차이가 없다. 이는 두개의 주효과, 한개의 상호작용효과 및 두개의 블럭효과 등의 다섯 가지 효과가 동시에 존재하는 다인자로 구성된 라틴방격과 요인모형의 결합형태의 특이성으로 인한 결과이다.