This paper deals with a normality test to determine whether the data are sampled from normal population or not. In this paper the property that the mean and variance are independently distributed only for the normal distribution is used as a basis for developing a new test using the simple regression analysis. Considering the redan and variance of a random sample as independent and dependent variables, if it has not the regression relationship we conclude that the data were sampled from the normal distribution. The Monte-Carlo power study shows that the new test using the simple regression analysis has good power property relative to 6 well-known test methods for 11 distributions.
Kim, Hanbeen;Joo, Kyungwon;Kim, Taereem;Heo, Jun-Haeng
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.299-299
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2018
지역빈도해석은 수문관측자료의 보유기간이 짧은 지점 또는 미계측 지점에 대하여 보다 정확하며 신뢰할 수 있는 설계수문량을 산정하기 위해 널리 사용되고 있는 방법이다. 지역빈도해석에서 사용되는 가장 대표적인 모형인 홍수지수모형 (index flood model)은 각 지점의 표본평균을 홍수지수로 정의하고 이를 이용하여 설계수문량을 산정하는 방법이다. 모홍수지수모형 (population index flood model)은 표본평균을 홍수지수로 사용함으로써 발생하는 설계수문량의 왜곡과 오차를 극복하기 위해 제안된 방법으로 홍수지수를 미지의 모분포로 가정한 후 설계수문량을 산정한다. 본 연구에서는 모홍수지수모형을 국내 강우관측자료에 적용하여 지역빈도해석을 수행하고자 한다. 먼저, 이질성척도(heterogeneity)를 통해 지역동질성이 확인된 지역에 대하여 GEV 분포형을 적용한 비정상성 모홍수지수모형을 적용해 지역빈도해석을 수행하고 확률강우량을 산정하였다. 또한, 기존의 지점빈도해석 및 L-moment 기반의 지역빈도해석 결과와 비교를 통해 모홍수지수모형의 적용성을 확인하였다.
Multivariate skew-normal distribution(distribution that includes multivariate normal distribution) has been recently applied to many application areas. We consider saddlepoint approximation for a statistic of linear combination based on a multivariate skew-normal distribution. This approach can be regarded as an extension of Na and Yu (2013) that dealt saddlepoint approximation for the distribution of a skew-normal sample mean for a linear statistic and multivariate version. Simulations results and examples with real data verify the accuracy and applicability of suggested approximations.
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2019.10a
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pp.27-27
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2019
본 연구는 멸종위기 아고산수종 구상나무의 보존 복원을 위한 유전다양성을 고려한 표본추출전략을 구명하는데 그 목적이 있다. 2019년 9월에 한라산 영실 집단($14,000m^2$)에서 총 152개체를 대상으로 선발된 10개의 nSSR 마커를 이용하여 유전다양성 및 공간적 유전구조를 분석하였다. 평균 유전다양성은 관찰된 대립유전자수(A)가 7.2개, 유효대립유전자수($A_e$)가 3.6개, 이형접합도 관찰치($H_o$)가 0.528, 이형접합도 기대치($H_e$)가 0.595이며, 고정지수(F)는 0.071 이었다. 조사구내 구상나무 성목 152개체는 평균 수고 3.6 m, 흉고직경 17.3 cm로 나타났다. 구상나무의 개체목간 평균거리는 3.94 m, 임분밀도는 700 본/ha 이며 개체의 공간적 분포는 임의분포 형태로 나타났다. 구상나무의 유전변이에 대한 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation) 분석 결과, 조사구의 구상나무는 약 15 m 이내에서 분포하는 개체들 간 유전적 유사성이 있게 분포하는 것으로 나타났으며 임분밀도가 높고 수고가 낮은 특성으로 인하여 비교적 작은 유전군락이 형성된 것으로 사료된다. 결과적으로 영실의 구상나무 집단의 보존 복원을 위한 표본추출전략은 15 m의 간격을 두고 개체를 선발하는 것이 타당한 것으로 나타났다.
구간검지체계를 기반으로 한 첨단교통정보제공시스템(Advanced Traveler Information Systems)은 그 기능 수행시 다음의 중요 고려사항을 지닌다. 첫째는 제공 정보의 신뢰성이며, 둘째는 정보수집비용에 관련한 수집자료수의 한계이다. 본 논문에서는 이러한 한계성 극복을 위해 보다 대표성 있는 교통정보 형태의 설정 및 통계적으로 신뢰성 있는 정보산출을 위해 요구되는 적정표본수의 결정에 대한 연구를 수행하였다. 도시고속도로(올림픽대로)와 도시간선도로(천호대로)의 실측 구간통행시간분포 분석결과 단일교차로 구간의 경우 다른 구간들의 단일봉(unimodal)의 정규분포형태와는 다른 두 개의 봉우리를 지닌 분포형태(bimodal)가 나타났다. 따라서 이러한 구간은 기존과는 다른 새로운 교통정보 형태가 필요하며, 본 논문에서는 모든 통과차량들의 평균통행시간으로 정의되는 한 개의 대표치가 아닌 신호주기에 의한 정지여부에 따라 분리되는 주행시간과 지체시간 또는 주행속도와 통행속도 개념의 세분화된 정보형태를 설정하였다. 또한 중심극한정리를 기초로 한 통계적인 표본수 결정식을 이용하여 설정된 신뢰수준 하에서의 정보산출을 위해 요구되는 적정 표본수를 산출하였다. 그 결과, 교통이 혼잡할수록 요구되는 표본수는 적어지는 것으로 나타났다. 우선 적정 표본수 만큼의 표본추출을 하고 제안된 정보산출 방법에 의해 교통정보를 산출한 후 실측치와의 오차를 비교하였다. 그 결과 산출된 교통정보는 신뢰수준 95%와 허용오차 5㎞/h를 만족하였다. 다음으로 구간검지체계를 이용하여 정보를 산출하는 타시스템 교통정보와의 오차율을 비교하였다. 그 결과, 실측치와 본 연구의 산출방법에 의한 교통정보, 로티스교통정보 및 차량번호판 인식시스템의 교통정보와의 비교 결과 제안된 교통정보형태의 타당성을 볼 수 있었다.
In Korea, mathematics education has been taken according to the 7th national mathematics curriculum renovated by the Ministry of Education and Human Resources Development announcement in 1997. The education of probability and Statistics has been carried out as a part of this curriculum. We analyze and compare mathematics 1 textbooks for 11-12 grade students. Descriptions of random variable, sample variance and sample standard deviation, distribution of sample mean, and etc. which are on some textbooks, are misleaded in school education. We suggest the unbiased estimator of sample variance in accordance with textbooks and central limit theorem of sample mean under normal population.
Dispersion pattern of the citrus red mite (CRM), Panonychus citri (McGregor) was determined to develop a monitoring method in the satsuma mandarin fields, Citrus unshiu L., in Jeju-do, during 1999 and 2000. CRM population was sampled by collecting leaves. Taylor's power law provided better description of mean-variance relationship for the dispersion indices compared to Iwao's patchiness regression. Slopes and intercepts of Taylor's power law from leaf samples did not differ among surveyed groves. Fixed-precision levels (D) of a sequential sampling plan were developed using Taylor's power law parameters generated from all motile stages of CRM in leaf sample. This sampling plan for leaf sample estimate was tested with resampling validation for sampling plan using 4 independent data sets. Resampling simulation analysis demonstrated that actual fixed-precision level values were better than desired D values of 0.20, 0.25 and 0.30. Required numbers for tree sampling at the density of more than 7 mites per tree were fewer than 18.
This study investigated pre-service teachers' understanding of statistical sampling. The researchers categorized major topics related to sampling into representativeness of samples, sampling variability, and sampling distribution, and selected concepts connected to each topic. Findings on this study are as follows: Even though most of the pre-service teachers considered the random sampling bringing unbiased outcomes as a proper sampling method, only 64% of them recognized that sample is a quasi-proportional, small-scale version of population; Few pre-service teachers understood that more important is the size of sample, not the portion of sample to population, and half of them appreciated that the number of sampling has a powerful effect on drawing of reliable results than the size of sample; Few pre-service teachers understood that sampling distribute is irrelevant to the shape of population and has a symmetrical bell-shape.
This study describes the development of a method for monitoring Aphis gossypii in greenhouse cucumber fields that was used during 2013 and 2014. The dispersion pattern of A. gossypii was determined by commonly used methods: Taylor's power law (TPL) and Iwao's patchiness regression (IPR). The sample unit was determined by linear regression analysis between mean density of sample unit versus whole plant. The optimum sample unit for different plant growth stages was two leaves (median and the lowest + 1 leaf) when the total number of leaves was less than nine, and three leaves (4th, 7th from canopy, and the lowest +1 leaf) when the total number of leaves was greater than nine. A. gossypii showed an aggregated distribution pattern, as the slopes of both TPL and IPR lines were greater than 1. TPL provided a better description of the mean-variance relationship than did IPR. The slopes and intercepts of TPL and IPR from leaf samples did not differ between the surveyed years. Fixed precision levels (D) for a sequential sampling plan were developed using Green's and Kuno's equations based on the number of aphid in a leaf sample. Green's method was more efficient than Kuno's to stop sampling. The number of samples needed to estimate the density of A. gossypii increased at higher D levels and lower mean densities. The cumulative number of aphids needed to stop sampling increased at higher D levels and with fewer plants sampled. Thus to estimate 10 aphids per leaf, 13 plants needed to be sampled, and the cumulative number of aphids to stop sampling was 131.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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