• 제목/요약/키워드: 척도모수

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순서를 갖는 척도모수들의 사전정보 하에 k-모집단 와이블분포의 베이지안 모수추정 (Bayesian Estimation of k-Population Weibull Distribution Under Ordered Scale Parameters)

  • 손영숙;김성욱
    • 응용통계연구
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    • 제16권2호
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    • pp.273-282
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    • 2003
  • 순서화된 척도모수들의 사전정보를 가지는 k-모집단 와이블분포의 모수추정을 위한 베이지안방법이 제시된다. 모수추정은 깁스샘플링에 의해서 이루어지며, 특히 깁스샘플러에서 형태모수의 조건부 사후분포는 로그-오목함수이므로 적응기각표집(Adaptive Rejection Sampling: ARS)방법에 의해 모수생성을 하였다. 논의된 모수추정법을 전기 절연유체 고장시간자료에 적용하여 척도모수의 순서화정보를 반영한 경우와 그렇지 않은 경우를 비교하였다.

척도모수에 대한 비모수적 검정법에 관한 연구

  • 김동재
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제3권3호
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    • pp.169-178
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    • 1996
  • 일반적인 실험군과 대조군의 척도모수에 대한 가설을 Orban과 Wolfe(1982)가 도입한 placement를 이용하여 비모수적 검정법을 제안하였다. 위치모수를 알고 있는 경우에 제안된 통계량의 귀무가설하에서의 평균과 분산 그리고 반복점근분포(iterative asymptotic distribution)를 구하였고 기존의 검정법들과 소표본 모의실험을 통하여 실험 유의수준과 실험검정력을 비교하였다.

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지수분포의 검정을 위한 수정된 W-통계량

  • 김남현
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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    • pp.141-146
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    • 2000
  • Shapiro와 Wilk(1972)는 위치모수와 척도모수가 미지인 경우 지수분포의 검정통계량을 제안하였다. 그것은 척도모수의 일반화 최소제곱추정량과 표본분산의 비로 구성되었다. 그러나 이 검정통계량은 일치성을 갖지 않는다. 본 논문에서는 척도모수의 두개의 점근유효추정량으로 구성된 통계량을 고려하고 이의 극한분포를 구하였다. 또한 두 개의 통계량의 검정력을 비교한 결과 제안된 통계량이 변동계수가 1보다 크거나 같은 분포에서 더 좋은 검정력을 가짐을 볼 수 있었다.

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비모수적 Shewhart-Lepage 관리도의 최적 설계 (Optimal design of a nonparametric Shewhart-Lepage control chart)

  • 이성민;이재헌
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제28권2호
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    • pp.339-348
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    • 2017
  • 전통적인 통계적 공정관리에서 품질특성치의 위치모수와 척도모수의 변화를 탐지하는 것은 주된 관심사였고, 이를 위해 일반적으로 두 개의 관리도를 병행하여 사용한다. 그러나 하나의 관리도를 사용하여 두 모수의 변화를 동시에 탐지하는 절차에 대한 연구도 많이 진행되어 왔다. 하나 또는 두 개의 관리도를 사용할 때, 제1국면 (phase I)을 통하여 모수를 추정하여 관리한계를 설정하여 제2국면(phase II)의 관리도를 운영하는데 이때 정규성 가정의 만족 여부는 아주 중요한 점검 사항이다. 실제 공정에서는 종종 분포에 대한 가정을 하기 어렵거나 정규분포를 따른다고 가정하기 어려운 경우가 있는데, 이러한 경우에는 비모수적 관리도를 사용할 수 있다. 이 논문에서는 비모수적 관리도이면서, 하나의 관리도를 사용하여 위치모수와 척도모수의 변화를 탐지하는 Shewhart-Lepage 관리도를 소개하고, 위치모수와 척도모수가 동시에 변화할 때 진단 단계에서 변화의 원인을 가장 정확하게 진단할 수 있는 최적의 진단한계를 모의실험을 통해 제시하고 그 효율에 대해 연구하였다.

깁스표본기법을 이용한 와이블분포의 모수추정

  • 이우동;이창순;강상길
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제3권1호
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    • pp.13-21
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    • 1998
  • 와이블분포의 척도모수와 형상모수를 베이지안 방법을 이용하여 추정한다. 깁스표본법을 사용하여 모수들에 대한 추정, 결합사후확률분포와 주변사후확률분포를 구한다. 9개의 열 전달기기자료와 10개의 인위적인 자료를 이용하여 제안된 방법을 적용하여 사례를 연구한다.

깁스표본기법을 이용한 와이블분포의 모수추정 (An Estimation of Parameters in Weibull Distribution using Gibbs Sampler)

  • 이우동;이창순;강상길
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 1997년도 추계학술대회 발표논문집:21세기를 향한 정보통신 기술의 전망
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    • pp.521-533
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    • 1997
  • 와이블분포에서 척도모수와 형상모수를 베이지안 방법을 이용하여 추정한다. 깁스표본법을 사용하여 모수들에 대한 추정, 결합사후확률분포 와 주변사후확률분포를 구한다. 9개의 열 전달기기자료와 10개의 인위적인 자료를 이용하여 제안된 방법을 적용하여 사례를 연구한다.

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스트레스에 의존하는 척도모수를 가진 대수정규 가속수명시험의 최적설계 (Optimal Design of Lognormal Accelerated Life Tests with Nonconstant Scale Parameter)

  • 박병구;윤상철;서호철
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제7권1호
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    • pp.47-57
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    • 1996
  • 일정스트레스 가속수명시험에서 제품의 수명이 대수정규분포를 따르고 위치모수와 척도모수 모두가 스트레스의 영향을 받는다고 하자. 설계 스트레스 조건에서 대수정규분포의 백분위수의 최우추정량의 점근분산이 최소가 되는 낮은 수준의 최적의 스트레스의 양과 최적의 표본할당비율을 모수의 여러 가지 경우에 대해서 연구한다.

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모의실험에 의한 리커트형 설문분석 방법의 비교 (A simulation comparison on the analysing methods of Likert type data)

  • 김현철;최승경;최동호
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권2호
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    • pp.373-380
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    • 2016
  • 리커트형 데이터가 순서척도임에도 불구하고 많은 연구자들이 구간척도로 간주하여 모수 방법을 적용하고 있다. 본 연구에서는 리커트형 데이터를 어떻게 분석하는 것이 적절한지 모의 실험을 통하여 알아본다. 다양한 분포를 갖는 5점 리커트형 표본을 추출하여 위치를 비교하고, 순서척도의 경우 위치비교 보다 응답분포를 살펴보는 것이 더 타당하므로 응답분포 검정을 실시한다. 위치를 비교하는 방법으로는 구간척도로 생각하고 분석하는 모수 방법인 t-검정과 순서척도로 생각하는 비모수 방법인 만- 휘트니검정 (M-W검정)을 적용하고, 응답분포를 검정하기 위해서는 카이제곱 검정과 콜모고로프 - 스미르노프검정 (K-S검정)을 실시한다. 네 가지 방법의 효율성을 비교하기 위하여 제 1종 오류 (Type I error)의 비율과 검정력 (power)을 구한다.

역가우스분포에 대한 쿨백-라이블러 정보 기반 적합도 검정 (Kullback-Leibler Information-Based Tests of Fit for Inverse Gaussian Distribution)

  • 최병진
    • 응용통계연구
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    • 제24권6호
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    • pp.1271-1284
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    • 2011
  • 본 논문에서는 위치와 척도모수가 모두 알려지지 않은 역가우스분포에 대한 적합도 검정으로 기존에 개발된 엔트로피 기반 검정을 확장한 쿨백-라이블러 정보 기반 적합도 검정을 소개한다. 역가우스분포에 대한 단순 또는 복합 영가설을 검정하기 위한 4가지 형태의 검정통계량을 제시하고 검정통계량의 계산에 사용할 표본크기에 따른 윈도크기와 기각값을 모의실험을 통해 결정하여 표의 형태로 제공한다. 검정력 분석을 위해 수행한 모의실험의 결과에서 위치와 척도모수가 모두 알려진 역가우스분포에 대한 쿨백-라이블러 정보 기반 적합도 검정은 모든 대립분포와 표본크기에서 EDF 검정들보다 좋은 검정력을 가지는 것으로 나타난다. 위치모수 또는 척도모수만 알려진 역가우스분포에 대한 쿨백-라이블러 정보 기반 적합도 검정은 모든 대립분포에 대해서 표본크기가 커짐에 따라 검정력이 증가하는 경향을 보인다. 위치와 척도모수가 모두 알려지지 않은 역가우스분포에 대한 쿨백-라이블러 정보 기반 적합도 검정은 대체적으로 엔트로피 기반 검정과 비슷한 수준의 검정력을 보이는 것으로 나타나고 이 결과를 통해서 두 검정은 동일함을 확인할 수 있다.

k-표본 우산형 위치-척도 대립가설에 대한 순위검정법의 연구 (k-Sample Rank Tests for Umbrella Location-Scale Alternatives)

  • Hee Moon Park
    • 응용통계연구
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    • 제7권2호
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    • pp.159-171
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    • 1994
  • 본 논문에서는 $\kappa$-표본 문제에서 우산형 위치-척도 대립가설에 대한 순위검정법들을 연구하였다. 위치모수와 척도모수의 변동에 민감한 순위점수에 기초한 검정통계량들을 제안하였다. 우산형 대립가설의 정점이 알려진 경우를 다루었으며 귀무가설과 대립가설하에서의 점근성질도 아울러 조사되었다. 모수들간의 간격이 같지않는 우산형 위치-척도모형에서 Chen-Wolfe의 동위회귀 추정량을 이용한 순위통계량에 의존한 검정법이 효율적이었으며 또한 아주 안정적이었다.

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