• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.45-59
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• 2011

시계열에는 1년 주기의 계절변동이 포함되어 있다. 시계열의 기조적 움직임을 살펴보기 위해서는 시계열에서 계절 변동을 제거하는 계절조정이 필요하다. 계절조정 프로그램 X-12-ARIMA에서는 F검정과 Kruskal-Wallis검정으로 시계열에 존재하는 계절변동(계절성)을 식별하고, 스펙트럼 그래프로 계절조정후 불규칙변동에 계절변동이 남아 있는 지 점검한다. 본 연구에서는 평활 검정을 계절성 검정에 적용한 평활 계절성 검정을 제안하고, 그 특성을 모의실험과 실제 시계열에 대한 계절성 검정을 통해 살펴보았다. 모의실험 결과를 보면 평활 계절성 검정이 X-12-ARIMA의 스펙트럼 분석을 계량화하고, 계절성 검정인 F검정과 Kruskal-Wallis검정을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권1호
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• pp.85-97
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• 1998

완전확률화모형 및 랜덤화블럭모형하에서의 주요한 다중비교 분석기법들을 시뮬레이션을 이용하여 검토하고자 하였다. 시뮬레이션 결과는 순위변환과 최소유의차검정을 이용한 다중비교 분석기법이 모수적 ANOVA F 검정과 Fisher의 유의차검정, 비모수적 Kruskal-Wallis 검정과 최소유의차검정 및 Friedman 검정과 최소유의차검정을 이용한 분석기법보다 전체실험오차율, 전체실험검정력 및 개별쌍검정력 면에서 상대적으로 뛰어남을 보여준다. 즉 순위변환한 ANOVA F 검정의 전체실험오차율은 명목상의 유의수준을 잘 유지하고 있으며, 전체실험검정력 및 개별쌍검정력은 모수적 ANOVA F 검정과 Kruskal-Wallis 검정 및 Friedman 검정기법보다 전반적으로 우수함을 알 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.75-83
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• 2009

단순선형 회귀모형의 기울기에 대한 평행성 검정법을 제안하였다. 세 군 이상에서 기울기에 대하여 Tukey (1953)가 제안한 HSD방법을 이용한 모수적 검정법과 Kruskal-Wallis (1952) 검정법을 이용한 비모수적 검정법을 각각 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 기존의 검정법과 제안한 검정법의 검정력을 비교하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권8호
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• pp.598-604
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• 2014

본 연구는 주요변수를 선정하는 기법을 개발하기 위해서 단계적 회귀와 변수들의 효율성을 평가하기 위해 사용되는 자료봉합분석을 결합한 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위해서 먼저 단계적 회귀를 이용하여 중요 변수들을 일차적으로 선정하고, 선정된 각 변수들의 중요도를 이해하기 위해 귀무가설을 세웠고, 중요 변수를 선택하기 위해 Kruskal-Wallis 검정을 사용했다. 또한 해당되는 변수를 Conover-Inman 검정을 사용하여 변동이 발생하는 각 변수들의 우선순위를 결정하였다. 따라서 그 결과, 많은 변수들과 DEA(Data Envelopment Analysis)의 한계를 극복하기 위해 원래 계획된 변수들 중 기준에 의해 원래 유지된 변수와 높은 연관성을 가진 변수들을 남기는 방식으로 변수를 선정하는 기법을 개발한 Jenkins의 기존연구에서는 I2, I4, I5, I6 변수가 누락되었고 I1, I3 변수만이 DEA에 사용되었지만, 본 논문에서 제안된 모델의 효율성 결과로는 I2와 I4 변수를 각각 유지하였다. 본 연구는 다른 문헌에서 단계적 변수의 선택을 보여주기 위해 같은 데이터 집합을 사용하였는데, 여기서 Jenkins의 연구와 같이 변수 I6과 I1, I2를 삭제하였고, I3, I4, I5는 유지하였다. 결론적으로 단계적 회귀 DEA 모델을 사용하여 긴 계산적 절차 없이 변수 선택이 가능함을 발견했으며 기존 연구의 데이터를 적용하여 제안된 모델을 검증하였다. 개발한 DEA모델 결과는 상호 변수에 따라 포함되거나 생략할 수 있기 때문에 실제 현실 상황에서의 지식과 경영적 판단에 매우 유용할 것이다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.729-739
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• 2016

독립된 세 개 이상의 처리 간에 차이 유무를 검정하는 비모수적 방법에는 Kruskal과 Wallis (1952)가 제안한 검정법이 있다. 세 개 이상의 다른 모집단으로부터 결합된 표본관측 값들의 순위를 이용한 검정기법이다. 본 논문에서는 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 방법을 확장하여 일원배치모형에서 새로운 방법을 제안하였다. 또한 모의실험(Monte Calro simulation study)를 통하여 기존의 검정법과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.1009-1018
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• 2013

회귀분석은 변수들간의 관계를 파악하는데 유용하게 사용된다. 여러개의 모집단을 비교할 때, 여러 모집단이 갖는 각각의 회귀직선의 기울기가 같은지 검정하는 것이 필요할 때가 있다. 본 논문에서는 순차기울기를 추정한 후 ANOVA의 F-검정법과 Kruskal-Wallis (1952)검정법을 이용한 방법을 각각 제안하였다. 또한, 몬테카를로 모의시험 연구를 통해 본 논문에서 제안한 두 가지 방법과 Park과 Kim (2009)이 제안한 기존 방법의 검정력을 비교하였다.

• 한국농공학회지
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• 제43권3호
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• pp.56-65
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• 2001

In interpreting stream water quality data, scientific or statistical mehtods should be employed. Classical parametric statistical methods may not be adopted in analyzing water quality data, due to the violation of normality. In this study, nonparametric statistical methods, such as Kruskal-Wallis test and Mann-Whitney test, were used in comparing water quality data from several monitoring stations. Water quality data used are those collected Bokha watershed, located in Ichon-city, Kyonggi province. Based on the test results, domestic sewage is the major pollution source. A couple of sub-watersheds with a large number of livestock do not show significant differences in water quality parameters. It should be noted that comparison of mean values of water quality parameters is difficult to relate water quality with watershed characteristics. The results also indicate that livestock farming does not significantly affect the water quality.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.175-182
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• 2020

연속형 분포로부터 얻은 독립적인 p값들을 통합하는 Fisher의 고전적인 방법은 널리 사용되고 있지만 이산형 확률분포로부터 얻은 p값들을 통합하기에는 적절하지 않다. 대신에 유사 Fisher의 통합방법이 이산형 확률분포의 p값들을 통합하는 대안으로 사용된다. 본 논문에서는 첫째, 여러 표본들의 위치검정(Fisher-Pitman 검정과 Kruskal-Wallis 검정) 데이터와 관련된 이산형 확률분포로 부터 퍼뮤테이션 방법에 의해 p값들을 구하고, 둘째로 이 p값들을 유사 Fisher의 통합방법을 이용하여 통합한다. 그리고 Fisher의 고전적인 방법과 유사 Fisher의 통합방법의 결과를 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.1027-1036
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• 2017

일원배치모형에서 세 개 이상의 처리 간에 차이 유무를 검정하여 귀무가설이 기각됐다면, 어떤 것이 통계적으로 유의한 결과인지 확인하기 위해서는 다중비교 방법이 필요하다. 대표적인 모수적 검정법으로는 Tukey (1953), 비모수적 검정법으로는 Kruskal-Wallis (1952)의 검정에 기초한 방법이 있다. 이 방법은 전체 자료에 대한 혼합표본에 순위를 부여한 후 세 개 이상의 각 처리별 평균 순위를 이용한 검정방법이다. 본 논문에서는 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 검정법을 확장하여 일원배치모형에서 새로운 비모수적 다중비교 방법을 제안하였다. 또한 모의실험(Monte Carlo simulation)을 통해 기존의 검정방법들과 제안한 방법의 family wise error rate (FWE)와 검정력을 비교하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.451-460
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• 2008

This paper reviews nonparametric statistics by Neyman-Pearson test and Fisher test. Nonparametric statistics deal with the small sample with distribution-free assumption in multi-product and small-volume production. Two tests for various nonparametric statistic methods such as sign test, Wilcoxon test, Mann-Whitney test, Kruskal-Wallis test, Mood test, Friedman test and run test are also presented with the steps for testing hypotheses and test of significance.