Given the specific mean shift outlier model, several standard approaches to obtaining test statistic for outliers are discussed. Each of these is developed in detail for the nonlinear regression model, and each leads to an equivalent distribution. The geometric interpretations of the statistics and accuracy of linear approximation are also presented.
Large sample test of homogeneity for a panel of more than two seasonal autoregressive processes is derived and its limiting distribution is found. Detailed results are shown for the important special case that the seasonal and nonseasonal autoregressive components are both of order one.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권4호
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pp.971-984
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2015
Imputation procedures fill-in missing values, thereby enabling complete data analyses. Fully efficient fractional imputation (FEFI) and multiple imputation (MI) create multiple versions of the missing observations, thereby reflecting uncertainty about their true values. Methods have been described for hypothesis testing with multiple imputation. Fractional imputation assigns weights to the observed data to compensate for missing values. The focus of this article is the development of tests of independence using FEFI for partially classified two-way contingency tables. Wald and deviance tests of independence under FEFI are proposed. Simulations are used to compare type I error rates and Power. The partially observed marginal information is useful for estimating the joint distribution of cell probabilities, but it is not useful for testing association. FEFI compares favorably to other methods in simulations.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권3호
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pp.609-620
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2005
In the secondary data analysis for categorical data, situations often arise in which the estimated cell variances are available, but not the full matrix of variances. In this case researchers are often inclined to use Pearson-type test statistics for homogeneity. However, for a complex sample observed cell proportions are not distributed as multinomial and Pearson-type test statistic generally is not distributed asymptotically as chi-square distribution. This paper evaluates powers for Wald test and Pearson-type test and the first order corrected test of Pearson-type test for homogeneity. The resulting power curves indicate that as the misspecification effect increases, the amount of inflation of significance level and the loss of power Pearson-type test are getting more severe.
In this paper we propose a robust Wald-type test which is based on an efficient Mallows-type one-step GM-estimator. The proposed estimator based on the weight function of Song, Park and Nam (1996) has a bounded influence function and a high breakdown point. Under some regularity conditions, we compute the finite-sample breakdown point, and drive asymptotic normality of the proposed estimator. The level and power breakdown points, influence function and asymptotic distribution of the proposed test statistic are main points of this paper. To compare the performance of the proposed test with other tests, we perform some Monte Carlo simulations.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권2호
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pp.71-82
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2001
There are several ways to test the equality of two survival distributions under a variety of situations. Tests for equality of two distributions with life-table model for univariate independent response times are reviewed and introduced. It is developed that the methodology to test it for correlated response times where treatments are applied to different independent sets of cohorts. Data, which can be separated into two independent sets, from an angioplasty study where more than one procedure is performed on some patients are used to illustrate this methodology.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권2호
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pp.385-392
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2000
Many tests for multivariate normality are based on the spherical coordinates of the scaled residuals of multivariate observations. Moore and Stubblebine's (1981) Pearson chi-square test is based on the radii of the scaled residuals, or equivalently the sample Mahalanobis distances of the observations from the sample mean vector. The chi-square statistic does not have a limiting chi-square distribution since the unknown parameters are estimated from ungrouped data. We will derive a simple closed form of the Rao-Robson chi-square test statistic and provide a self-contained proof that it has a limiting chi-square distribution. We then provide an illustrative example of application to a real data with a simulation study to show the accuracy in finite sample of the limiting distribution.
Categorical data collected based on complex sample design is not proper for the standard Pearson multinomial-based chi-squared test because the observations are not independent and identically distributed. This study investigates effects of bias of point estimator of population proportion and its variance estimator to the standard Pearson chi-squared test statistics when the sample is collected based on complex sampling scheme. This study examines the effect under two population homogeneity test. The standard Pearson test statistic can be partitioned into two parts; the first part is the weighted sum of ${\chi}^2_1$ with eigenvalues of design matrix as their weights, and the additional second part which is added due to the biases of the point estimator and its variance estimator. Our empirical analysis shows that even though the bias of point estimator is small, Pearson test statistic is very much inflated due to underestimate the variance of point estimator. In the connection of design-based variance estimator and its design matrix, the bigger the average of eigenvalues of design matrix is, the larger relative size of which the first component part to Pearson test statistic is taking.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권4호
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pp.757-764
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2012
복합표본설계에 기초한 범주형 조사자료는 통상적인 피어슨 카이제곱검정에 필요한 조건을 만족하지 못한다. 그러나 많은 조사연구에서 복잡한 표본설계 방법을 적용하고 있지만, 종래의 피어슨 검정결과를 제시하고 있다. 본 연구는 복합표본설계에 의한 범주형자료의 동질성검정에 대한 실증분석을 통해, 종래의 피어슨 검정과 불편검정인 왈드검정, 표본설계를 반영한 비율추정치를 사용하는 피어슨 검정을 비교하였다. 분석결과, 종래의 피어슨검정은 표본설계를 반영하는 검정들에 비해 통계량 값이 매우 크고, 유의확률이 심각하게 작게 나타나는 것을 확인하였다. 복합표본설계를 반영하되 추정량의 분산을 아는 경우와 모르는 경우의 비교에서는 범주수, 설계효과행렬의 고유치들의 평균과 표준편차에 영향을 받는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 금융시장 통합화에 따른 금융 시장 전염을 생물학적 전염개념에 기초하여 분석하는 검정 방법론을 제시하였다. 금융 시장 통합화를 측정하기 위하여 U-통계량을 사용하였고, 금융 시장 전염 검정을 위하여 단일방정식 오차수정 모형을 중심으로 잠재 요인모형, 분위수 회귀모형과 런검정을 사용하였다. 시뮬레이션결과 단일방정식 오차수정 모형이 자기상관을 갖는 오차항을 포함한 선형 회귀모형에서 비교적 높은 수준의 적합도를 일관성 있게 보여 주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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