• Title/Summary/Keyword: 안부점근사

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Saddlepoint Approximation to the Distribution of General Statistic (일반적 통계량의 분포함수에 대한 안부점 근사)

  • 나종화
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.11 no.2
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    • pp.287-302
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    • 1998
  • Saddlepoint approximation to the distribution function of sample mean(Daniels, 1987) is extended to the case of general statistic in this paper. The suggested approximation methods are applied to derive the approximations to the distributions of some statistics, including sample valiance and studentized mean. Some comparisons with other methods show that the suggested approximations are very accurate for moderate or small sample sizes. Even in extreme tail the accuracies are also maintained.

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Saddlepoint Approximation to the Smooth Functions of Means Model (평균 벡터의 평활함수모형에 대한 안부점근사 -스튜던트화 분산을 중심으로-)

  • 나종화;김주성
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.14 no.2
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    • pp.333-344
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    • 2001
  • 통계적 추론에 사용되는 많은 통계량들은 평균벡터의 평활함수의 형태로 표현이 가능하다. 본 연구에서는 이들 통계량들의 분포함수에 대한 안부점근사법을 제시하였다. 이 방법은 Na(1998)에서 제시된 일반적 통계량의 분포함수에 대한 안부점근사법이 평균벡터의 평활함수모형에 특히 유용하게 사용될 수 있음을 보인 것이다. 이 근사법은 정규근사에 비해 근사의 정도가 뛰어나며, 특히 통계량의 꼬리부분의 확률에 대해서도 정확도가 그대로 유지되는 장점이 있어 정밀한 추론이 요구되는 많은 문제에 효과적으로 사용될 수 있다. 모의 실험에 사용할 평균벡터의 평활함수 모형으로는 스튜던트화 분산을 고려하였다.

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Asymptotic Inference on the Odds Ratio via Saddlepoint Method (안부점근사를 이용한 승산비에 대한 점근적 추론)

  • Na, Jong-Hwa
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.10 no.1
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    • pp.29-36
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    • 1999
  • We propose a new method of asymptotic inference on the odds ratio (or cross-product ratio) in $2{\times}2$ contingency table. Saddlepoint approximations to the conditional tail probability we used in this procedure. We assess the accuracy of the suggested method by comparing with the exact one. To obtain the exact values, we need very complicated calculations containing the cumulative probabilities of non-central hypergeometric distribution. The suggested method in this paper is very accurate even for small or moderate sample sizes as well as simple and easy to use. Example with a real data is also considered.

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