Normal approximation methods under the null hypothesis of no difference are frequently used to test the two independent proportions in non-inferiority trials. However, these tests are not appropriate under the null hypothesis of non-zero difference. We review the likelihood score methods proposed by Miettinen and Nurminen, Farrington and Manning, and Gart and Nam and compare the performance of these tests. The simulation study shows that the likelihood score tests under the null hypothesis of non-zero difference have better performance at a Type I error and power than usual normal approximation methods.
In this paper we reviewed a variety of non-Gaussian time series models, and studied the model selection criteria such as AIC and BIC to select proper models. We also considered the likelihood ratio test and applied it to analysis of Polio data set.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.9
no.2
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pp.95-103
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1998
Azzalini and Bowman proposed the pseudo-likelihood ratio test for checking the linear relationship using kernel regression estimator when the error of the regression model follows the normal distribution. We modify their method with the bootstrap technique to construct a new test, and examine the power of our test through simulation. Our method can be applied to the case where the distribution of the error is not normal.
A testing and estimation procedure is considered for changes at unknown time point in simple linear regression model. A test statistic of quadratic form is suggested. We also discuss the asymptotic distribution and its level control. The proposed method is compared with the likelihood ratio test through a example.
The test of transition probabilities in panel Markov chains are introduced. We deal with the hypotheses whether panel Markov chains have the same transition probabilities or not for all times. We suggest a LR test statistic for the test and its limit distribution is derived. We perform a simulation study to examine the limit distribution of test statistics when the number of the individuals are large.
This study examines the asymmetric volatility in the Korean bond market and stock market by using the KTB Prime Index and KOSPI. Because accurate estimation and forecasting of volatility is essential before investing assets, it is important to understand the asymmetric response of volatility in bond market. Therefore I investigate the existence of asymmetric volatility in Korean bond market unlike the previous studies which mainly focused on stock returns. The main results of the empirical analysis with GARCH and GJR-GARCH model are as follow. At first, it exists the asymmetric volatility on KOSPI returns like the previous studies. Also, I find that the GJR-GARCH is more suitable one than GARCH model for forecasting volatility. Second, it does not exist the asymmetric volatility on KTB Prime Index returns. This result is showed by that using the GARCH model for forecasting volatility in bond market is sufficient.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37A
no.11
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pp.943-951
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2012
In this paper, we propose a novel spectrum sensing scheme based on the order statistic for cooperative cognitive radio network in non-Gaussian noise environments. Specifically, we model the ambient noise as the bivariate isotropic symmetric ${\alpha}$-stable random variable, and then, propose a cooperative spectrum sensing scheme based on the order of observations and the generalized likelihood ratio test. From numerical results, it is confirmed that the proposed scheme offers a substantial performance improvement over the conventional scheme in non-Gaussian noise environments.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.5
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pp.745-751
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2009
Outlying or extreme observations are defined to be subject data for which one or more bioavailability measures are discordant with corresponding data for that subject and/or for the rest of the subjects in a study. The presence of outlying observations can have very serious consequences on the conclusions resulting from a bioequivalence study. Two statistical methods are proposed by generalizing the current well known methods and an illustrated example is presented with discussion.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.10
no.2
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pp.319-327
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1999
Zero-Inflated Poisson distributions have been widely used for defect-free products in manufacturing processes. It is very interesting to check the shift after the unknown changepoint. If the detectives are caused by the two different types of factor, we should use bivariate zero-inflated model. In this paper, likelihood ratio tests were used to detect the shift of changes after the changepoint. Some inferences for the parameters in this model were made.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.502-502
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2022
최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 게릴라성의 국지성호우로 인해서 과거 장마와 같은 피해가 아닌 변화된 강우패턴으로 막대한 피해가 나타나고 있다. 또한, 이러한 게릴라성 호우는 예측 또한 어려운 경향을 나타낸다. 이러한 피해를 방지하기 위해 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 사용하였으며, GRM모델은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 한강의 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 강우자료의 Event 선정기간은 2011년 6월 29일부터 2011년 7월 1일까지 86.83mm 강수가 내린 Event이다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위해서 정형우도인 NSE, 비정형우도인 Log-normal 우도를 이용하여 분석하였으며, 각각의 결과값은 NSE 0.966, Log-normal은 -1214.97의 값을 나타냈다. 추후, 다양한 적합지표를 이용하여 GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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