Two properties of ancillary statistics are considered. One is to find a role of ancillary statistics in the statistical inference by showing that the ancillary statistic can recover the lost information and to give a criteria for comparing the conditional inference with unconditional inference. The other is to find an ancillary statistic of translation model and its relationship with observed Fisher information.
Accompanied with ongoing calls for reform in statistics curriculum, mathematics and statistics teachers purposefully have been reconsidering the curriculum and the content taught in statistics classes. Changes made are centered around statistical inference since teachers recognize that students struggle with understanding the ideas and concepts used in statistical reasoning. Despite the efforts to change the curriculum, studies are sparse on the topic of characterizing student learning and understanding of statistical inference. Moreover, there are no tools to evaluate students' statistical reasoning in a coherent way. In response to the need for a research instrument, in a series of research study, the researcher developed a reliable and valid measure to assess students' inferential reasoning in statistics (IRS). This paper describes processes of test blueprint development that has been conducted from review of the literature and expert reviews.
초등학교 수학에서 자료와 가능성 영역은 통계적 과정에서 요구되는 기초적인 통계적 내용을 학습하여 통계의 기초 소양을 기르는 단원이다. 학생들은 실제 자료에서 정보를 추출하고, 이를 표와 그래프로 정리하여 결론을 통계적으로 추론하며, 합리적인 의사결정을 내리는 과정을 경험한다. 본 연구에서는 '그림그래프에서 추론하기' 과제에 대한 초등학교 5, 6학년 학생들의 통계적 소양을 분석하여 초등학교에서 추론 학습 가능성과 통계적 소양의 관점에서 그림그래프의 교육적 가치를 살펴본다. 학생들의 통계적 사고를 길러주는 것은 통계교육에서 중요한 목표이며, 비형식적인 통계 추론의 경험은 이후 학습할 형식적 통계적 추론에 도움을 줄 수 있다. 따라서 '그림그래프에서 추론하기' 과제에서 나타나는 초등학생들의 통계적 소양에 대한 논의는 학교 통계 교육에 유의미한 시사점을 제시할 것이다.
The concept of dispersion is intrinsic to the theory and practice of statistics. A formulation of the concept of dispersion can be obtained by comparing the probability of intervals centered about a location parameter, which is peakedness ordering introduced first by Birnbaum (1948). We consider statistical inference concerning peakedness ordering between two arbitrary distributions. We propose nonparametric maximum likelihood estimator of two distributions under peakedness ordering and a likelihood ratio test for equality of dispersion in the sense of peakedness ordering.
본 논문은 베이지안 통계 추론에 대하여 논의한다. 논문은 베이지안 추론, Markov Chain과 Monte Carlo 적분, MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 기법, Metropolis-Hastings 알고리즘, Gibbs 샘플링, Maximum Likelihood Estimation, EM 알고리즘, 상실된 데이터 보완 기법, BMA(Bayesian Model Averaging) 순서로 논의를 진행한다. 이러한 통계적 기법들은 대용량의 데이터를 처리하는 생물학, 의학, 생명 공학, 과학과 공학, 그리고 일반 데이터 조사와 처리 등에 사용되고 있으며, 최적의 추론 결과를 이끌어 내는데 중요한 방법을 제공하고 있다. 그리고 마지막으로 PC(Principal Component) 분석 기법에 대하여 논의한다. PC 분석 기법도 데이터 분석과 연구에 많이 활용된다.
The concept of dispersion is intrinsic to the theory and practice of statistics. A formulation of the concept of dispersion can be obtained by comparing the probability of intervals centered about a location parameter. This is the peakedness ordering introduced first by Birnbaum (1948). We consider statistical inference concerning peakedness ordering between two arbitrary distributions. We propose non parametric maximum likelihood estimators of two distributions under peakedness ordering and a likelihood ratio test for equality of dispersion in the sense of peakedness ordering.
통계교육 연구자들은 형식적 추리 방법을 지도하기에 앞서 비형식적 추리를 지도할 것을 강조하며 통계적 추리의 발달 과정에 주목하고 있다. 본 연구는 표본 비교하기 과제와 모집단의 그래프 추측하기 과제를 해결하는 과정에서 나타나는 중 고등학생들의 비형식적 통계적 추리의 수준과 각 수준별 특징을 분석하였다. 연구 결과, 표본 비교하기 과제에서는 개인적인 의견에 기초하여 타당하지 않은 추리를 하는 수준, 자료에 대한 국소적 관점을 가진 수준, 자료에 대한 전체적 관점으로 전환되는 수준, 분포의 다각적인 측면에 주목하는 수준, 통계적 개념들을 통합하여 추리하는 수준이 확인되었다. 모집단의 그래프 추측하기 과제에서는 개인적인 의견에 기초하여 타당하지 않은 추리를 하는 수준, 표본대표성에만 주목하고 표집변이성을 고려하지 않는 수준, 표본대표성과 표집변이성을 모두 고려하며 분포의 한 측면에 주목하여 부분적으로 타당한 추리를 하는 수준, 분포의 다각적 측면에 주목하는 수준, 통계적 개념들을 통합하여 추리하는 수준이 확인되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권3호
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pp.913-926
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2000
An electronic statistics text on the web is implemented. The introduced text provide interactive instructions on the statistical estimation and inference. As a by-product, we also provide a calculation of quantiles and p-value of t-distribution and standard normal distribution. This program was written in JAVA programming language.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권1호
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pp.313-313
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2000
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[게시일 2004년 10월 1일]
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