• 제목/요약/키워드: 추정과 검정

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모수적 엔트로피 추정량과 비모수적 엔트로피 추정량에 기초한 정규분포에 대한 적합도 검정 (Goodness-of-fit test for normal distribution based on parametric and nonparametric entropy estimators)

  • 최병진
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제24권4호
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    • pp.847-856
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    • 2013
  • 본 논문에서는 모수적과 비모수적 엔트로피 추정량들에 기초한 정규분포에 대한 적합도 검정을 다룬다. 정규분포의 엔트로피에 대한 모수적 추정량으로 사용할 최소분산비편향추정량을 유도한다. 이 추정량과 대립가설 하에서의 자료생성분포에 대한 비모수적 엔트로피 추정량으로 표본엔트로피와 이것의 변형된 추정량들을 이용하여 검정통계량들을 구축했고 이 검정통계량들을 사용하는 새로운 엔트로피 기반 적합도 검정들을 제시한다. 제안한 검정들의 기각값들을 모의실험을 통해 추정해서 표의 형태로 제시한다. 성능의 조사를 위해 수행한 모의실험에서 제안한 검정들이 기존의 Vasicek (1976) 검정보다는 더 좋은 검정력을 가지는 것으로 나타난다. 응용에서 새로운 검정들이 정규성 검정을 위한 경쟁적인 도구로 시용될 수 있을 것으로 기대된다.

쿨백-라이블러 판별정보에 기반을 둔 정규성 검정의 개선 (Improving a Test for Normality Based on Kullback-Leibler Discrimination Information)

  • 최병진
    • 응용통계연구
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    • 제20권1호
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    • pp.79-89
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    • 2007
  • Arizono와 Ohta(1989)에 의해 소개된 정규성 검정은 쿨백-라이블러 판별정보를 이용하고 있으며, 검정통계량의 유도에 기반이 되는 판별정보의 추정량을 얻기 위해 Vasicek(1976)의 표본엔트로피와 분산의 최대가능도 추정량을 사용했다. 그런데 두 추정량은 편향성을 가지게 되므로 보다 정확한 판별정보의 추정을 위해 비편향 추정량을 사용하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 편향을 수정한 엔트로피 추정량과 분산의 균일최소분산비편향 추정량을 사용하여 판별정보의 추정량을 구하고 이로부터 유도되는 검정통계량을 사용하는 개선된 정규성 검정을 제시한다. 제안한 검정의 특성을 규명하고 검정력 비교를 위해서 모의실험을 수행한다.

선형모형에서 오차의 대칭성에 대한 검정과 회귀계수의 추정에 관한 연구

  • 김순옥
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제2권1호
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    • pp.13-21
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    • 1995
  • 선형모형에서 오차가 대칭인 분포를 따르는지 또는 한쪽으로 치우친(skewed distribution)분포를 따르는지 검정하는 문제를 다루었다. 또 이러한 검정과정을 분석의 예비단계로 하는 회귀계수의 추정방법에 대해서 연구하고, 모의실험을 통해서 회귀계수 추정법들의 효율을 비교하였다.

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역가우스분포에 대한 변형된 엔트로피 기반 적합도 검정 (A Modi ed Entropy-Based Goodness-of-Fit Tes for Inverse Gaussian Distribution)

  • 최병진
    • 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.

붓스트랩 표준편차 추정량으로 표준화한 U-통계량을 이용한 비모수적 검정법

  • 이기훈
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제2권2호
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    • pp.221-226
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    • 1995
  • 본 연구는 붓스트랩에 의한 U-통계량의 분산추정방법을 제안하고, 추정량의 일치성을 증명하였다. 결과적으로 붓스트랩 추정량으로 표준화한 U-통계량의 값이 표준정규분포에 근사함을 보였다. 또한 실제적인 비모수검정에서 이를 응용하여 검정력과 특성을 연구하였다.

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평활 적합도 검정에서의 분산추정의 영향 (A Study On Variance Estimation in Smoothing Goodness-of-Fit Tests)

  • 윤용화;김종태;이우동
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제9권2호
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    • pp.189-202
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    • 1998
  • 본 연구는 Rice 분산추정량을 사용한 기존의 평활 적합도 검정들에 있어서 Rice의 분산 추정량 보다 뛰어난 성질을 가지는 GSJS 추정량을 사용함으로 검정 통계량들에 대한 검정력에 미치는 영향을 조사하는데 그 목적을 둔다. 또한 분산의 값들의 변화가 진동수와 진폭에 따른 선형 모형에서의 검정력들에 미치는 영향을 관찰하였다.

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이원혼합모형에서 고정효과 유의성검정에 대한 검정력 분석 (Power analysis of testing fixed effects with two way classification)

  • 이장택
    • 응용통계연구
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    • 제10권1호
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    • pp.177-187
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    • 1997
  • 고정효과가 하나인 이원혼합모형에서의 고정효과 유의성검정에 대한 검정력 분석을 고려한다. 고정효과 수준간의 차이를 검정하는데 사용되는 일반화 최소제곱 F 통계량을 헨더슨의 방법 III, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, 최우추정법, 제한적 최우 추정법을 이용하여 구하고 이 검정 통계량들의 검정력을 모의실험을 통하여 알아본다. 모의실험의 결과는 결론적으로 검정력의 측면에서 살펴본 효율성은 4가지 추정량 모두 대체적으로 비슷한 것으로 판명되었다.

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엔트로피 추정에 기초한 적합도 검정 (Goodness-of-fit tests based on Entropy Estimators)

  • 김종태;차영준;김영훈;이재만;강상길
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제10권2호
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    • pp.387-395
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    • 1999
  • 본 연구의 목적은 엔트로피 추정량에 기초한 적합도검정 통계량들을 제시하고 경험적 분포에 기초한 적합도 검정 통계량들과의 검정력을 비교하여 향후 적합도 검정에 사용될 검정력을 선정하는데 그 목적이 있다. 또한 모란 (Moran)의 검정통계량과 엔트로피의 추정을 연구함으로 그 일치성을 알 수 있다.

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커널 확률밀도함수 추정량을 이용한 적합도 검정에 관한 연구

  • 석경하;김대학
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제5권2호
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    • pp.1-9
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    • 1994
  • 확률밀도함수의 적합도 검정을 위한 새로운 검정 통계량을 소개하고 커널확률밀도함수 추정량을 이용한 제안된 검정 통계량의 점근 정규성을 규명하였다. 제안된 통계량과 콜모고르프-스미르노프 통계량과의 소표본 모의 실험비고를 통하여 제안된 통계량의 우수성을 입증하였다.

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극단 손실값들을 이용한 VaR의 추정과 사후검정: 사례분석 (Estimation of VaR Using Extreme Losses, and Back-Testing: Case Study)

  • 서성효;김성곤
    • 응용통계연구
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    • 제23권2호
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    • pp.219-234
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    • 2010
  • 시가총액에 따른 인덱스(INDEX) 투자를 했을 경우에, VaR(Value at Risk)을 종합주가지수(KOSPI)로부터 얻은 수익율의 극단 손실값들로부터 추정한다. 이를 위해, 극단값 이론 중 BM(Block Maxima) 모형을 적용하며, 극단 손실값들의 비독립적 발생을 고려하기 위하여, extremal index 역시 추정한다. 모형의 타당성을 알아보기 위해, 실패율방법을 이용한 사후검정 (back-testing) 을 실시한다. 사후검정을 통해, BM 모형을 적용한 VaR의 추정이 적절함을 알 수 있었다. 또한, 일반적으로 많이 사용되는 GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정과 비교한다. 이를 통해, 오차가 t-분포를 따른다고 가정하는 경우, GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정이 BM 모형을 이용한 경우와 사후 검정결과에 차이가 없음을 확인하였다. 그러나, GARCH 모형을 통한 VaR 추정은 추정시점근방의 극단 손실값들에 민감하게 반응하지만, BM 모형은 그렇지 않았다. 따라서, 현 시점으로부터 단기간동안의 손실위험은 GARCH 모형을 이용한 VaR의 추정값을 사용하는 것이 적절하며, 장기간동안의 손실위험은 BM 모형으로부터 얻은 VaR의 추정값을 사용하는 것이 적절하다.