• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권5호
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• pp.431-443
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• 2019

Goodness-of-fit techniques are an important topic in statistical analysis. Censored data occur frequently in survival experiments; therefore, many studies are conducted when data are censored. In this paper we mainly consider test statistics based on the empirical distribution function (EDF) to test normal distributions with unknown location and scale parameters when data are randomly censored. The most famous EDF test statistic is the Kolmogorov-Smirnov; in addition, the quadratic statistics such as the $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises and the Anderson-Darling statistic are well known. The $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises statistic is generalized to randomly censored cases by Koziol and Green (Biometrika, 63, 465-474, 1976). In this paper, we generalize the Anderson-Darling statistic to randomly censored data using the Kaplan-Meier estimator as it was done by Koziol and Green. A simulation study is conducted under a particular censorship model proposed by Koziol and Green. Through a simulation study, the generalized Anderson-Darling statistic shows the best power against almost all alternatives considered among the three EDF statistics we take into account.

• 품질경영학회지
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• 제24권4호
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• pp.103-111
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• 1996

This paper provides a test of the composite hypothesis that a random sample is (two parameter) gamma distributed when both the scale and shape parameters are estimated from the data. The test statistic is a variant of the usual Anderson-Darling statistic, the primary difference being that the statistic is based on the maximum likelihood estimator of the shape parameter of the assumed gamma distribution. The percentage points are developed via simulation and are presented graphically. Examples are provided.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.237-248
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• 2009

신용평가 연구에서 부도와 정상의 분포함수들의 동일성을 검정하는 비모수적 방법으로 Kolmogorov-Smirnov 검정법 이외에 Clamor-Yon Mises, Anderson-Darling, Watson 검정방법을 소개한다. 부도와 정상의 분포함수들의 선형결합된 부도율의 분포함수에 관한 전체적인 정보는 파악되어 잘 알고 있다. 모집단의 분포함수를 알고 있다는 가정 하에 Clamor-Von Mises, Anderson-Darling, Watson 검정통계량의 수정통계량을 제안한다. 신용평가자료와 유사한 성격을 갖는 다양한 부도율의 확률분포로부터 스코어를 생성하여 본 연구에서 제안한 수정통계량을 비교 토론한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권1호
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• pp.1-25
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• 2022

A modified Bagdonavičius-Nikulin chi-square goodness-of-fit is defined and studied. The lymphoma data is analyzed using the modified goodness-of-fit test statistic. Different non-Bayesian estimation methods under complete samples schemes are considered, discussed and compared such as the maximum likelihood least square estimation method, the Cramer-von Mises estimation method, the weighted least square estimation method, the left tail-Anderson Darling estimation method and the right tail Anderson Darling estimation method. Numerical simulation studies are performed for comparing these estimation methods. The potentiality of the new model is illustrated using three real data sets and compared with many other well-known generalizations.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권1호
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• pp.211-218
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• 2004

The subject of assessing whether a data set is from a specific distribution has received a good deal of attention. This topic is critically important for uniform distributions. Several parametric tests are compared. These tests also can be used in testing randomness of a sample. Anderson-Darling $A^2$ statistic is found to be most powerful.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권4호
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• pp.951-963
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• 2003

In this paper, we propose goodness of fit test statistics based on the estimated Kullback-Leibler information functions using the data from three step stress accelerated life test. This acceleration model is assumed to be a tampered random variable model. The power of the proposed test under various alternatives is compared with Kolmogorov-Smirnov statistic, Cramer-von Mises statistic and Anderson-Darling statistic.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.733-742
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• 2017

통계학에서 사용되어지고 있는 Gumbel 분포는 환경과학, 시스템 신뢰성, 수문학과 같은 분야에서 많이 응용되고 있다. 따라서 환경과학, 시스템 신뢰성, 수문학과 관련된 자료를 분석함에 있어서 분석에 사용되어지는 자료가 Gumbel 분포를 따르는지 확인하는 것은 매우 중요하다. 이를 확인하기 위해 본 논문에서는 새로운 두 가지의 Gumbel 분포의 적합도 검정통계량을 일반화된 로렌츠 곡선을 기반으로 하여 제안하였고, Anderson - Darling 검정, Cramer - vonMises 검정, 수정된 Anderson - Darling 검정과 비교하였다. 그 결과 새롭게 제안한 검정통계량은 기존의 검정방법에 비하여 우수한 것을 확인할 수 있었다. 또한 새롭게 제안한 변형된 표본 일반화된 로렌츠 곡선을 이용하여 두 가지의 새로운 적합도 검정 그래프 방법을 제안하였고, 새롭게 제안된 그래프를 통하여 손쉽게 데이터가 Gumbel 분포를 따르는지를 파악 할 수 있었다. 또한 호주 시드니의 연간 일 최대 강수량 자료를 사용하여 새롭게 제안한 검정 통계량과 그래프 방법을 이용하여 적용해 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제5권2호
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• pp.75-85
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• 1994

계단 충격 가속수명시험에서 통계적 추론을 위해 가정하는 수명분포에 대한 적합도검정을 Kolmogorov-Smirnov, Kuiper, Watson, Cramer-von Mises, Anderson-Darling과 같은 비모수적 검정통계량에 대하여 몬테칼로 방법을 이용한 기각치를 구하고, 검정력 측면에서 비교, 연구한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.261-272
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• 2009

신용평가모형에서 두 집단의 판별력 검정방법 중의 하나로 두 분포함수의 동일성 검정을 위한 비모수적인 Kolmogorov-Smirnov (K-S) 검정방법이 대표적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 신용평가모형에서 두 분포함수의 동일성 검정을 위하여 K-S 검정 방법 외에 Cramer-Von Mises, Anderson-Darling, Watson 검정방법들을 소개하고 Joseph (2005)의 기준에 대응하는 판단기준을 제안한다. 또한 신용평가 자료와 유사한 상황 하에서의 모의실험을 통해서 불량률, 표본크기 그리고 제II종 오류율을 고려한 대안적인 판단기준을 제시하고 그 적용방법에 대해서 살펴본다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권4호
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• pp.309-316
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• 2014

Testing normality is very important because the most common assumption is normality in statistical analysis. We propose a new plot and test statistic to goodness-of-fit test for normality based on the generalized Lorenz curve. We compare the new plot with the Q-Q plot. We also compare the new test statistic with the Kolmogorov-Smirnov (KS), Cramer-von Mises (CVM), Anderson-Darling (AD), Shapiro-Francia (SF), and Shapiro-Wilks (W) test statistic in terms of the power of the test through by Monte Carlo method. As a result, new plot is clearly classified normality and non-normality than Q-Q plot; in addition, the new test statistic is more powerful than the other test statistics for asymmetrical distribution. We check the proposed test statistic and plot using Hodgkin's disease data.