본 논문에서는 Kim & Bickel(2003)에서 제안한 이변량 정규분포를 위한 검정통계량을 Fattorini(1986)의 방법을 이용하여 이변량 이상인 경우에도 실제적으로 사용가능 하도록 일반화하였다. Fattorini(1986)의 통계량은 Shapiro & Wilk(1965)의 일변량 정규분포를 위한 검정통계량을 다변량으로 확장한 것이다. 그리고 제안된 통계량은 Fat-torini(1986) 통계량의 근사통계량으로 생각할 수 있으며 표본의 크기가 클 때도 사용 가능하다. 또한 모의실험을 통하여 여러 가지 대립가설에서 기존의 통계량과의 검정력을 비교하였다.
본 논문에서는 지수분포의 검정에 자주 쓰이는 Shapiro와 Wilk (1972) 통계량과 이의 단점을 보완한 Kim (2001a)의 통계량을 위치모수가 주어지고 척도모수가 미지인 지수분포에서의 전진 제 2종 중도절단자료에 적용하였다. 이를 위하여 각각의 통계량을 Stephens (1978)을 이용하여 위치모수가 주어진 경우의 검정통계량으로 수정하고, 자료를 정규화 간격(normalized spacings)을 이용하여 변환하는 방법을 사용하였다. 모의실험을 통하여 검정력을 비교한 결과 Shapiro-Wilk 통계량보다 Kim (2001a)의 통계량을 이용할 때 고려한 거의 모든 경우 더 우수한 검정력을 나타내었다.
본 논문에서는 Kim (2001a)에서 제안한 지수분포에서의 수정된 Shapiro와 Wilk (1972) $W_E$-통계량을 중도절단자료에 적용하였다. 검정통계량은 Samanta와 Schwarz (1988)에서 $W_E$-통계량을 중도절단자료에 대해 수정한 것과 같은 방법으로 정규화 등간격(normalized spacings)을 이용하여 수정하였다. 그 결과 제안된 통계량은 귀무가설에서 중도절단이 없는 경 우와 같은 분포를 갖고 표본크기만 변하게 된다. 제안된 통계량의 검정력을 Samanta와 Schwarz (1988)의 통계량과 비교한 결과, 중도절단이 없는 경우와 마찬가지로 중도절단이 있는 경우에도 변동계수가 1보다 크거나 같은 대립가설에서 제안된 통계량은 더 좋은 검정력을 나타내었다.
Fattorini(1986)의 통계량은 Shapiro와 Wilk의 일변량 정규분포를 위한 검정통계량을 다변량으로 확장한 것이다. 본 논문에서는 Kim과 Bickel(2003)에서 제안한 이변량 정규분포를 위한 검정통계량을 Fattorini(1986)의 방법을 이용하여 이변량 이상인 경우에도 실제적으로 사용가능하도록 일반화하였다. 제안된 통계량은 Fattorini(1986) 통계량의 근사통계량으로 생각할 수 있으며 표본의 크기가 클 때도 사용가능하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권2호
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pp.429-436
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1999
정규분포에 관한 검정에 있어서 P-P 플롯과 Q-Q 플롯에서 정규분포에서의 기대 직선의 잔차들을 이용한 두 가지 통계량을 제시하고, 이 통계량들의 경험적 분위수(empirical quantile)를 구하였다. 그리고 이들 통계량의 검정력을 Shapiro-Wilk의 W 통계량과의 비교를 통하여 분석하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.205-215
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1998
정규분포에 관한 검정에 있어서 P-P 플롯과 Q-Q 플롯의 가시적인 변동을 이용한 통계량을 제시하고 이 통계량들과 Shapiro-Wilk의 W 통계량과의 비교를 정확도(accuracy)의 측면을 고려하여 실시하였다. 또한, 의학이나 임상에서 척도의 우수성을 검정하기 위해 많이 사용하는 Receiver Operating Characteristic (ROC) 분석 기법을 이용하여 제시된 통계량들에 관한 Power와 Accuracy는 물론 Best Cut-Off 측면에서의 효율성을 검정하였다.
Shapiro와 Wilk(1972)는 위치모수와 척도모수가 미지인 경우 지수분포의 검정통계량을 제안하였다. 그것은 척도모수의 일반화 최소제곱추정량과 표본분산의 비로 구성되었다. 그러나 이 검정통계량은 일치성을 갖지 않는다. 본 논문에서는 척도모수의 두개의 점근유효추정량으로 구성된 통계량을 고려하고 이의 극한분포를 구하였다. 또한 두 개의 통계량의 검정력을 비교한 결과 제안된 통계량이 변동계수가 1보다 크거나 같은 분포에서 더 좋은 검정력을 가짐을 볼 수 있었다.
통계적분석에서 가장 대표적인 가정이 정규성 가정이므로 데이터의 정규성 검정은 매우 중요하다. 이 논문에서는 정규성 검정을 위해 경제학에서 소득분배의 불균형에 관한 척도로 널리 이용되는 Lorenz curve를 변형한 새로운 플롯과 검정통계량을 제시한다. 그리고 제한한 검정을 W검정 (Shapiro and Wilk (1965)), Lorenz curve를 이용한 TL검정(Kang and Cho (1999))과 몬테칼로 방법을 이용하여 검정력을 비교한다. 제안된 검정이 특별한 대립분포의 경우를 제외하고는 대부분 검정력이 높았다.
수명시간에 대한 모형으로 로그정규분포가 자주 사용되며, 이는 자료의 변환에 의하여 정규성 검정과 동일한 문제로 생각할 수 있다. 따라서 자료의 로그정규성 검정을 위하여, 정규성 검정에 자주 이용되는 Shapiro-Wilk 형태의 검정통계량을 Kaplan-Meier의 product limit 경험분포함수를 이용하여 임의중도절단자료로 일반화한다. Cram er von Mises 통계량을 임의중도절단자료로 일반화한 Koziol과 Green (1976)의 통계량과 비교하였으며 이를 위하여 단순귀무가설을 가정하였다. 중도절단분포에 대한 모형으로는 Koziol과 Green (1976)에서 제시한 모형과 이와 유사한 다른 모형 두 가지를 고려하였다. 검정력 비교 결과 제시한 통계량이 로그정규성 또는 정규성 검정에 더 좋은 검정력을 보여주었으며 검정력은 중도절단분포 모형보다는 자료의 중도절단비율에 영향을 받는다는 것을 볼 수 있었다.
본 연구는 탐색적 자료분석을 이용하여 사일리지용 옥수수(whole crop maize, WCM) 연도별 건물수량 변동의 유의성과 이와 관련 있는 기후요인의 유의성을 확인 하는데 목적이 있다. WCM의 원자료는 30년간의 농협중앙회 수입적응시험 심의결과(7개도 124품종 1,027점)였으며, 이 중 미비하거나 중복된 자료는 삭제 또는 수정하여 최종적으로 7개 도에서 124품종 993점을 이용하였다. WCM의 상대숙도와 출사일수를 기준으로 분류하면 조생종(25품종 200점), 중생종(40품종 409점), 만생종(27품종 234점)및 기타(32품종 150점)였다. 기상자료를 이용하여 기후요인을 측정하기 위한 6개의 기상변수를 생성하였다. 건물수량 및 기후요인을 탐색하기 위해서 기술통계량 및 정규성검정을 실시하였으며, 통계분석은 SPSS 21.0을 이용하였다. 연도별 평균 건물수량을 상위와 하위집단으로 분류하여 비교한 결과 상위와 하위집단 간에는 건물수량의 유의적 차이가 있었다(p<0.05). 두 집단간 차이의 원인을 구명하기 위하여 기후관련 요인들을 분석한 결과 파종수확적산생육온도일수(파종~수확 생육온도일수의 합), 파종수확일조시간(파종일부터 수확일까지의 일조시간의 합) 및 파종수확강수량(파종일부터 수확일까지 일강수량의 합)에서 집단간 유의적 차이가 나타났다(p<0.05). 반면 파종수확강수일수(파종에서 수확까지 강수일수)는 건물수량에 영향을 미치지 않았다(p>0.05). 이상의 결과에서 여러 기상변수 중 파종에서 수확까지의 적산온도, 일조시간 및 강수량이 WCM의 건물수량과 연관이 있는 것으로 나타났다. 그러나 세 변수 간의 기여도($R^2$)는 비교할 수가 없어 추후 회귀분석을 이용하여 WCM의 건물수량에 미치는 각 변수의 기여도 및 건물수량 예측모형을 구축할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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