• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.931-941
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• 2017

반복이 있는 랜덤화 블록 계획법(randomized block design with replications)에서의 대표적인 검정법은 Mack이 제안한 방법과 Mack과 Skillings이 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각 블록의 처리에서 반복된 각 관측값 대신에 반복된 관측값들의 평균을 이용하여 순위를 매기기 때문에 정보의 손실이 발생할 가능성이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치(joint placement) 방법에 점수함수(score function)를 적용한 선형위치통계량(linear placement statistics)을 이용한 검정방법을 제안하였다. 또한 Monte Carlo simulation study를 통해 기존의 방법들과 검정력을 비교하였다.

• 대한수학회보
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• 제51권3호
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• pp.701-716
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• 2014

The limiting distribution for the linear placement statistics under the null hypotheses has been provided by Orban and Wolfe [9] and Kim [5] when one of the sample sizes goes to infinity, and by Kim, Lee and Wang [6] when the sample sizes of each group go to infinity simultaneously. In this paper we establish the generalized Kruskal-Wallis one-way analysis of variance for the linear placement statistics.

• 품질경영학회지
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• 제20권2호
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• pp.67-75
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• 1992

In this paper we propose a class of tests for the parallelism of two regression lines based on linear placement statistics. The results of a small-sample Monte Carlo study show that the proposed tests are reasonably good in level control and powers.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.281-290
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• 2017

반복이 있는 랜덤화블록 모형에서의 비모수적 검정 방법에는 Mack과 Skillings (1980)가 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각각의 관측값을 사용하는 대신 각 블록에서의 반복된 관측값들의 평균을 사용하여 검정하는 방법이다. 따라서 관측치들의 정보를 손실할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 정렬방법과 선형 위치통계량을 이용한 비모수 검정법을 제안하였다. 또한 몬테카를로 모의실험(Monte-Carlo Study)을 통하여 기존의 방법과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.427-439
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• 2017

공변량(covariate)이 존재하는 경우, 각 처리군 간 효과의 차이를 검정하기 위한 대표적인 비모수적 방법에는 Quade (1967)가 제안한 검정법이 있다. 또한 반응변수에 대해 공변량으로 단순선형회귀분석을 실시하여 얻은 잔차에 대해 일원배치분산분석과 Kruskal Wallis가 제안한 방법을 적용하는 방법, 그리고 Hwang과 Kim (2012)이 제안한 비모수적 도구인 위치(placement)를 이용한 방법이 있다. 본 논문에서는 공분산분석 모형에서 Hwang과 Kim (2012)이 제안한 방법을 확장하여 공분산분석에서의 새로운 방법을 제안하였다. 또한 모의실험(Monte Carlo simulation study)을 통하여 기존의 검정법들과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제23권1호
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• pp.135-149
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• 1994

We discussed a comparison of distribution-free two-sample procedures based on placements or ranks. Iterative asymptotic distribution of both two-sample procedures is studies and small sample Monte Carlo simulation results are presented. Also, we proposed the Hodges-Lehmann type location estimator based on linear placement statistics.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1197-1205
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• 2014

일반적으로 약제 용량 결정 연구는 대조군과 여러 용량 수준을 비교하여 유효성과 안전성을 동시에 만족하는 약물의 치료 범위(therapeutic window)를 찾아내는 데에 관심이 있다. 이 논문에서는 안전성과 유효성을 동시에 만족하는 용량 결정을 위하여 선형 위치(linear placement)에 점수함수(score function)를 이용한 비모수적 검정법을 제안하였다. 또한 Monte Carlo 모의실험을 통하여 기존의 모수적 방법들과 검정력(power)과 FWE(family-wise error rate)를 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1181-1189
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• 2015

임상시험에서 약의 복용량에 따라 처리 효과가 증가하다가, 부작용으로 인해 일정 용량 수준에서 감소하는 추세를 보일 수 있다. 이러한 경향을 우산형 패턴이라 하며, 우산형 패턴의 대립가설에 대한 검정은 이러한 경향이 사전에 예측 가능할 때 유용하다. 이 논문에서는 Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 선형 위치(linear placement)를 이용하여 일원배치법에서 우산형 대립가설의 비모수적 검정법을 제안하였다. 또한 Monte Carlo 모의실험을 통하여 기존의 방법들과 검정력(power)을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1411-1419
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• 2016

랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수적 방법에는 일반적인 대립가설에서 Friedman (1937)이 제안한 검정법이 있다. 이 방법은 처리 효과의 차이를 알아보기 위한 검정법으로 블록 내 순위를 사용해 검정함으로써 블록 간 정보의 손실이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 블록 간 정보 손실을 줄이고, Jo와 Kim (2013)이 제안한 랜덤화 블록 계획법의 결합위치 방법을 확장하여 결합위치에 점수함수를 적용한 새로운 비모수적 방법을 제시하였다. 또한 Monte carlo simulation을 통하여 기존의 검정 방법과 제안한 검정법의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.565-578
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• 2006

의약학 분야에서는 두 집단에서 하나의 반복요인을 가지는 반복측정 자료가 많이 사용된다. 이 논문에서는 반복측정된 자료에서 두 군의 시간에 따른 반응값의 선형추세를 비교하여 두 집단간의 차이를 검정하는 방법을 제안한다. 각 개체에서 회귀계수를 추정하고 추정된 회귀계수들에 의해 생성된 표본을 가지고 이표본 t검정(unpaired t-test), 윌콕슨 순위합 검정(Wilcoxon rank sum test), 위치검정(placement test)으로 두 집단간 기울기의 차이를 검정한다. 모의실험(Monte Carlo Simulation)을 통해 실험유의수준(experimental significance level)과 검정력 (power)을 비교하였다.