• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1289-1300
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• 2009

표본추출 비용의 절감을 위해 흔히 사용되는 이중표본추출방법은 대부분의 표본들이 2종류의 오류에 의해 오염이 되어 있어 통계적 분석이 상대적으로 용이하지 않다. 특히, 비율의 추론을 위한 중요한 분석 도구인 구간추정은 현재까지 우도추정량의 정규근사에 의존하는 Wald 방법만이 알려져 있으나 Wald 신뢰구간은 포함확률의 근사성 등에서 많은 문제가 있다는 것이 여러 연구에서 확인되고 있다. 본 연구에서는 이중표본추출에서 Wald 신뢰구간의 문제점을 파악하고 이에 대한 대안으로 Agresti-Coull 유형의 신뢰구간을 제시한다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제32권2호
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• pp.93-101
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• 2003

This paper deals with testing the equality of the coefficients of variation in two inverse Gaussian populations. The likelihood ratio, Lagrange-multiplier and Wald tests are presented. Monte-Carlo simulations are performed to compare the powers of these tests. In a simulation study, the likelihood ratio test appears to be consistently more powerful than the Lagrange-multiplier and Wald tests when sample size is small. The powers of all the tests tend to be similar when sample size increases.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.123-132
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• 2016

패널 시계열 자료를 소개하고 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위한 검정 통계량으로 Rao 통계량과 Wald 통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 모의실험을 통해 패널의 수가 작을 때에도 패널의 수가 많을 때와 마찬가지로 두 검정 통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였으며, 패널의 수가 작을 때 Rao 통계량이 Wald 통계량 보다 더 우수한 검정력을 가짐을 모의실험을 통해 확인하였다. 시도별 월별 경제활동인구수 자료를 패널 1차 자기회귀 모형으로 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성 검정을 만족한 자료를 시점별 평균을 이용하여 종합하고 이를 1차 자기회귀모형으로 적합하였다. 각각의 시도별로 적합한 모형과 시점별 평균을 이용하여 적합한 모형의 예측력을 비교한 결과 동질성 검정을 통과한 패널 1차 자기회귀모형의 경우 자료를 종합하여 적합한 모형의 예측력이 더 우수함을 확인하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권1호
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• pp.11-24
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• 1999

In this paper we propose a method to test $\textit{H}$:$\rho_i$=$\gamma_i$ for 1$\leq$$\textit{i}$$\leq$$\ell$ against $\textit{K}$:$\rho_i$$\neq$$\gamma_i$ for some ｉin k-variance component random or mixed linear model where $\rho$i denotes the ratio of the i-th variance component to the error variance and $\ell$$\leq$K. The test which we call Rao-Wald test is exact and does not depend upon nuisance parameters. From a numerical study of the power performance of the test of the interaction effect for the case of a two-way random model Rao-Wald test was seen to be quite comparable to the locally best invariant (LBI) test when the nuisance parameters of the LBI test are assumed known. When the nuisance parameters of the LBI test are replaced by maximum likelihood estimators Rao-Wald test outperformed the LBI test.

• 응용통계연구
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• 제2권2호
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• pp.79-89
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• 1989

일단집락표본추출에서 Pearson $X^2$과 Wald통계량, 표본설계효과에 의한 수정통계량 그리고 축소인자에 의한 수정통계량을 비교하였다. 적합도 검정과 독립성검정의 경우 시뮬레이션에 의한 결과, Wald 통계량은 Pearson $X^2$통계량과는 유의한 차이를 나타냈으나 두 개의 수정통계량는 큰 차이가 없게 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.607-615
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• 2005

최근 여러 학자들에 의해 이항 비율의 구간 추정에 많이 사용되고 있는 Wald 신뢰구 간의 문제점이 재조명되고 있고, 이에 대한 대안으로 이항 비율의 새로운 신뢰구간들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 가중 Polya posterior를 이용한 베이지안 구간추정을 구하였다. 이 구간추정은 이항분포의 공액분포인 베타 사전분포에서 구한 전통적인 베이지안 구간추정과 같으나 추정의 편의를 위하여 정규근사에 의한 신뢰구간을 구할 때, 표본크기가 크면 실제적으로 Argresti와 Coull (1998)의 신뢰구간과도 일치하였다. 또 새로운 신뢰구간은 표본크기가 작은 경우와 비율이 극히 작은 경우에도 매우 유용한 신뢰구간이 된다는 것을 살펴보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권1호
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• pp.137-144
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• 2005

In $I{\times}J$ incomplete contingency tables, the test of independence proposed by Chen and Fienberg(1974) uses $I{\times}J-1$ instead of (I-1)(J-1) degrees of freedom without providing much of an increase in the value of the test statistic. For these reasons, Chen and Fienberg tests are expected to have less power. New Wald test statistic related to the part of Chen and Fienberg test statistic is proposed using delta method. These two tests are compared through Monte Carlo studies.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제11권3호
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• pp.475-484
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• 2004

This paper consider the testing problem of grouped heteroscedasticity in the linear regression model. We provide the Lagrange Multiplier(LM), Wald, Likelihood Ratio (LR) test statistis for testing of grouped heteroscedasticity. Monte Carlo experiments are conducted to study the performance of these tests.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.943-952
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• 2013

신뢰구간 추정에 널리 사용되고 있는 Wald, Agresti-Coull, 그리고 베이지안 방법인 Jeffrey와 Bayes-Laplace를 예측구간에 적용하였다. 네 가지 방법의 수치적 비교를 위해서 포함확률, 평균포함확률, 평균제곱오차의 제곱근, 그리고 평균기대폭을 사용하였다. 비교결과 Wald 방법은 신뢰구간에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하지 않았고 신뢰구간에서 선호되던 Agresti-Coull 방법은 예측구간에서는 너무 보수적이라 적절치 않다. 반면에 Jeffrey와 Bayes-Laplace 방법은 적절하였고, 특히 Jeffrey 방법은 신뢰구간의 경우에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권4호
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• pp.579-588
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• 2021

신뢰구간 추정에 널리 사용되고 있는 Wald, Agresti-Coull, 그리고 베이지안 방법인 Jeffrey와 Bayes-Laplace를 예측구간에 적용하였다. 네 가지 방법의 수치적 비교를 위해서 포함확률, 평균포함확률, 평균제곱오차의 제곱근, 그리고 평균기대폭을 사용하였다. 비교결과 Wald 방법은 신뢰구간에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하지 않았고 신뢰구간에서 선호되던 Agresti-Coull 방법은 예측구간에서는 너무 보수적이라 적절치 않다. 반면에 Jeffrey와 Bayes-Laplace 방법은 적절하였고, 특히 Jeffrey 방법은 신뢰구간의 경우에서와 마찬가지로 예측구간에서도 바람직하였다.