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.
광범위하게 사용되는 가족자료에 근거한 연관성 검정법 FBAT를 형제 전달 불균형 연관성 검정법 S-TDT와 비교하였고, 특히 형제간의 공분산을 고려한 분산추정량을 사용한 수정 S-TDT로써 유전연관성의 정도가 다른 가족자료가 검정통계량값으로 구분될 수가 있다. 모의실험으로 세 검정법을 비교한 결과, 형제의 표현형 자료가 서로 독립이 아닌 경우에 세 검정법 모두의 제 1종 오류가 정해진 유의수준보다 커지며, 또한 FBAT의 검정력이 S-TDT와 수정 S-TDT의 검정력에 미치지 못한다. FBAT 검정법에서 가정하는 조건이 검정법의 효율성에 미치는 영향을 더욱 심도있게 평가하는 연구가 요구된다.
신용평가모형 개발과 적합성 검정 연구에서 부도율분포로부터 부도기업과 정상기업의 판별력을 검정하는 방법으로 비모수적인 방법인 Kolmogorov-Smirnov(K-S) 검정방법을 많이 사용한다. 모집단에 대한 누적분포함수를 알고있으며 이 분포함수가 두 개의 분포함수로 분할되었다는 가정하에서 두 분포함수 동일성을 검정하는 신용평가 연구에서 스코어 또는 부도율이 다양한 확률분포를 따른다고 가정하고 기존의 K-S 통계량과 수정된 K-S 통계량을 비교 토론한다.
이 논문에서는 이산코사인변환(discrete cosine transform) 계수를 이용하여 AR(1) 과정에서 단위근을 검정하는 방법을 소개한다. 제안하고자 하는 방법의 이론적 타당성을 보이기 위해 정상 AR(1) 과정과 확률보행과정 하에서의 이산코사인변환 계수의 통계적 성질을 비교한다. 비교 결과를 이용하여 단위근 여부를 확인할 수 있는 검정통계량을 제안하고 붓스트랩을 활용하여 검정통계량의 분포를 유도한다. 모의실험을 통해 기존 Dickey-Fuller 검정과 검정력 비교를 실시하였다.
이 논문에서는 이산코사인변환에 의해 유도된 주파수 공간상에서의 포트맨토검정법을 소개한다. 정상시계열의 경우 이산코사인변환 계수는 점근적으로 독립이고 분산은 자기공분산의 선형결합으로 표시된다. 백색잡음에 대한 이산코사인변환 계수의 공분산 행렬은 모든 대각원소가 시계열의 분산인 대각행렬이다. 시계열의 독립성을 검정하기 위해 계수들을 주파수 영역에 따라 2 또는 3개의 그룹으로 분할하고 그룹간의 분산을 비교하여 자료가 백색잡음인지 아닌지를 검정한다. 또한 계수의 제곱값이 반응변수이고 주파수 대역이 설명변수인 회귀모형에서 기울기를 검정하여 백색잡음 여부를 알아본다. 모의실험 결과를 보면 제안한 검정방법이 대부분의 경우 Ljung-Box 검정보다 높은 검정력을 가지는 것으로 나타났다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권2호
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pp.289-301
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2013
본 연구는 '광고 다이얼 (ad dial)'이라는 도구를 통하여 얻어진 함수 자료에 대한 독립 이표본 검정에 관련한 사례연구이다. 본 연구에서는 2008년 미국대선에 출마한 오바마 대통령 후보의 TV광고를 실험참여자의 정치성향 (민주당/공화당/무당파)별로 오바마 후보의 피부색을 달리한 두 광고 형태의 다이얼 점수에 차이가 있는지를 검정한다. 특히 시간상관관계 (serial correlation)가 존재하는 함수자료의 분석을 위하여 이산 푸리에 변환에 기반한 '적응-네이만-검정 (adaptive Neyman test)'을 적용하여 광고형태별 차이에 대한 통계적 유의성을 검정하였고 오직 무당파 실험군에서 유의한 차이가 있음을 발견하였다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.971-986
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2014
동시에 여러 개의 가설검정 수행시 귀무가설이 참일 경우 귀무가설을 기각할 확률이 커지는 문제가 발생한다. 이러한 다중검정 문제 해결을 위해 여러 연구에서는 가설검정시 필요한 집단별 오류율(FWER; family-wise error rate), 위발견율 (FDR; false discovery rate) 또는 위비발견율 (FNR; false nondiscovery rate) 과 통계량을 고려하여 검정력을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 T 통계량, 수정된 T 통계량, 그리고 LPE (local pooled error) 통계량 기반 P값을 이용한 Bonferroni (1960) 방법, Holm (1979) 방법, Benjamini와 Hochberg (1995) 방법과 Benjamini와 Yekutieli (2001) 방법 그리고 Z 통계량 기반 Sun과 Cai (2007) 방법을 고찰하고 모의실험을 통해 다중검정 능력을 비교하였다. 또한 실제 데이터로 애기장대 유전자 발현 데이터에 대해 여러 가지 다중검정법을 통해 유의한 유전자들을 선별하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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