• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.271-276
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• 2002

ANOVA 검정에서 검정통계량은 단일 또는 이중 비중심F분포를 따르며 비중심F분포는 일반적인 선형 가설 검정에서 검정함수 계산에 적용되고 있다. 기존 비중심F분포의 함수 계산에 대한 연구로 여러 접근 방법이 제시되었지만, 하나의 정확한 함수값을 구하는데도 많은 시간이 소요되는 문제점이 발생되었다. 본 논문에서는 기존 함수 계산의 문제점을 해결하기 위하여 다층 퍼셉트론 네트워크로부터 역전파 학습 알고리즘을 적용하여 비중심F분포의 함수값을 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 신경망에 의한 함수값과 기존 Patnaik이 제시한 분포식에 의한 함수값의 차이를 표와 그림을 통하여 비교하였으며, 정확성과 계산속도를 고려할 때 Patnaik의 함수식에 의한 방법보다 신경망을 이용한 방법이 효율적임을 알 수가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.83-94
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• 1996

ANOVA 검정에서 검정통계량은 단일 또는 이중 비중심F분포를 따르며 비중심F분포는 일반적인 선형 가설 검정에서 검정함수 계산에 적용되고 있다. 본 논문에서는 단일 비중심F분포의 누적함수 계산에 신경망이론을 적용하였다. 신경망 구조는 다층 퍼셉트론이며 학습과정은 역전과 학습알고리즘이다. 신경망이론에 의하여 계산한 결과와 Patnaik 이 제시한 확률값을 비교하여 제시하였다.