• 제목/요약/키워드: test statistics

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MS 엑셀 프로그램의 통계분석결과 신뢰성 검증 및 매크로 보완 (분산분석 메뉴를 중심으로) (Test for reliability of MS Excel statistical analysis output and modification of macros (Focused on an Analysis of Variance menu))

  • 김숙영
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제9권5호
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    • pp.207-216
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    • 2008
  • 초장력 스프레드시트 기능의 엑셀 프로그램에서 자료를 통계적으로 분석하는 데이터분석 메뉴는 엑셀 2000 이후 수정 보완 되고 있지 않으며 그 활용도도 매우 저조하다. 본 연구에서는 엑셀 통계분석 메뉴 활용도 향상을 위하여 사용빈도가 높은 분산분석의 엑셀 메뉴 실행 결과와 계산식에 의한 이론 결과를 비교하고 고차원 분석 매크로를 개발하였다. 실자료를 엑셀 라이터분석 메뉴를 적용하여 얻은 결과와 계산식에 의한 이론 결과는 요인이 한개인 일원배치법이나 두개인 이원배치 법에서 모두 정확히 일치하였다. 즉 엑셀 데이터분석 메뉴의 신뢰성이 검증되었다. 고차원적인 분산분석법인 블록화된 분산분석 결과를 제공하는 매크로 및 일원분산분석법에서 평균 차이 있는 그룹들을 찾아내는 다중비교 분석방법 매크로를 엑셀 함수를 이용하여 개발하였다.

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혼합자료에서 독립성검정에 의한 연관성 측정 (A unified measure of association for complex data obtained from independence tests)

  • 이승천;허문열
    • 응용통계연구
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    • 제34권4호
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    • pp.523-536
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    • 2021
  • 두 확률변수의 연관성을 측정하는 측도는 많이 있으나, 이러한 측도는 같은 유형인 변수들 간의 관계를 측정하기 위한 것으로 여러 가지 유형의 변수들이 혼재되어 있는 혼합자료에서 사용하기는 곤란하다. 본 논문에서는 두 확률변수의 독립성 검정을 통해 구한 p-값으로 혼합자료에서 사용될 수 있는 새로운 연관성 측도를 구하였으며, 이렇게 구하여 진 연관성 측도가 혼합자료에서 변수들 간의 연관성을 비교하는데 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.

벡터자기회귀모형과 오차수정모형의 자기상관성을 위한 와일드 붓스트랩 Ljung-Box 검정 (Wild bootstrap Ljung-Box test for autocorrelation in vector autoregressive and error correction models)

  • 이명우;이태욱
    • 응용통계연구
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    • 제29권1호
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    • pp.61-73
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    • 2016
  • 본 논문에서는 다변량 시계열 모형 진단을 위해 잔차의 자기상관성 유무를 확인하기 위한 와일드 붓스트랩(wild bootstrap) Ljung-Box(LB) 검정통계량을 연구하였다. 일반적으로 LB 검정은 오차가 서로 독립이며 동일한 분포를 따른다는 IID 가정 하에 유도되는 점근적 카이제곱 분포를 이용한다. 한편 금융시계열 자료는 분산에 조건부 이분산성이 존재하기 때문에 오차의 IID 가정을 만족시키지 못하며 이에 따라 점근적 분포를 이용한 LB 검정은 제1종의 오류를 만족시키지 못하게 된다. 이를 극복하기 위해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법을 제안하고 그 성질을 연구하고자 한다. 벡터자기회귀 모형과 벡터오차수정 모형 등의 다양한 다변량 시계열 모형을 이용하여 모의실험을 실시하는 한편, 코스피 200지수와 지수선물 자료를 이용한 실증분석을 통해 와일드 붓스트랩을 이용한 LB 검정법이 조건부 이분산성의 부정적인 영향을 효과적으로 제거할 수 있음을 입증하였다.

다차원척도법과 거리분석을 활용한 그룹화된 비유사성에 대한 비모수적 접근법 (Non-parametric approach for the grouped dissimilarities using the multidimensional scaling and analysis of distance)

  • 남승찬;최용석
    • 응용통계연구
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    • 제30권4호
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    • pp.567-578
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    • 2017
  • 일반적으로 그룹화된 다변량자료는 다변량 분산분석(multivariate analysis of variance; MANOVA)을 사용하여 그룹 간 차이를 검정할 수 있다. 그러나 만약 다변량 분산분석의 기본적인 가정이 위배되면 이 방법은 적절하지 못하다. 이 경우 다양한 거리로부터 그룹화된 비유사성을 계산한 후 다차원척도법(multidimensional scaling; MDS), 거리분석(analysis of distance; AOD) 그리고 비모수적 기법인 순열검정(permutation test)을 적용하여 문제를 해결할 수 있다. 다차원척도법은 비유사성으로부터 개체들의 좌표를 계산해주며 거리분석은 이 좌표를 활용하여 그룹구조를 파악하는데 유용하다. 특히 비유사성의 측도로 유클리드 거리를 사용하면 거리분석은 다변량 분산분석과 수리적으로 매우 밀접한 연관관계를 맺는다. 따라서 본 연구에서는 그룹화된 비유사성에 다차원척도법과 거리분석을 적용하여 그룹 내와 그룹 간의 구조를 파악하고 순열검정을 위한 새로운 검정통계량을 제안하려 한다. 덧붙여 유클리드 거리를 활용한 비유사성을 통해 거리분석과 다변량 분산분석과의 수리적 연관성을 고찰하고자 한다.

역가우스분포에 대한 변형된 엔트로피 기반 적합도 검정 (A Modi ed Entropy-Based Goodness-of-Fit Tes for Inverse Gaussian Distribution)

  • 최병진
    • 응용통계연구
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    • 제24권2호
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    • pp.383-391
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    • 2011
  • 이 논문에서는 역가우스분포의 적합을 위한 변형된 엔트로피 기반 검정을 제시한다. 이 검정은 자료생성분포와 역가우스분포의 엔트로피 차이에 기초를 두고 있으며 검정통계량은 엔트로피 차이의 추정량을 사용한다. 엔트로피 차이의 추정량은 자료생성분포에 대한 엔트로피 추정량으로 Vasicek의 표본엔트로피와 역가우스분포에 대한 엔트로피 추정량로 균일최소분산불편추정량을 사용하여 얻는다. 모의실험을 통해 얻은 표본크기와 윈도크기에 따른 검정통계량의 기각값들을 표의 형태로 제공한다. 제안한 검정의 검정력 알아보기 위해 여러 대립분포와 표본크기에 대해서 모의실험을 수행하고 기존의 엔트로피 기반 검정과 비교한다.

Bayesian test of homogenity in small areas: A discretization approach

  • Kim, Min Sup;Nandram, Balgobin;Kim, Dal Ho
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제28권6호
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    • pp.1547-1555
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    • 2017
  • This paper studies Bayesian test of homogeneity in contingency tables made by discretizing a continuous variable. Sometimes when we are considering events of interest in small area setup, we can think of discretization approaches about the continuous variable. If we properly discretize the continuous variable, we can find invisible relationships between areas (groups) and a continuous variable of interest. The proper discretization of the continuous variable can support the alternative hypothesis of the homogeneity test in contingency tables even if the null hypothesis was not rejected through k-sample tests involving one-way ANOVA. In other words, the proportions of variables with a particular level can vary from group to group by the discretization. If we discretize the the continuous variable, it can be treated as an analysis of the contingency table. In this case, the chi-squared test is the most commonly employed method. However, further discretization gives rise to more cells in the table. As a result, the count in the cells becomes smaller and the accuracy of the test becomes lower. To prevent this, we can consider the Bayesian approach and apply it to the setup of the homogeneity test.

CONFLICT AMONG THE SHRINKAGE ESTIMATORS INDUCED BY W, LR AND LM TESTS UNDER A STUDENT'S t REGRESSION MODEL

  • Kibria, B.M.-Golam
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제33권4호
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    • pp.411-433
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    • 2004
  • The shrinkage preliminary test ridge regression estimators (SPTRRE) based on Wald (W), Likelihood Ratio (LR) and Lagrangian Multiplier (LM) tests for estimating the regression parameters of the multiple linear regression model with multivariate Student's t error distribution are considered in this paper. The quadratic biases and risks of the proposed estimators are compared under both null and alternative hypotheses. It is observed that there is conflict among the three estimators with respect to their risks because of certain inequalities that exist among the test statistics. In the neighborhood of the restriction, the SPTRRE based on LM test has the smallest risk followed by the estimators based on LR and W tests. However, the SPTRRE based on W test performs the best followed by the LR and LM based estimators when the parameters move away from the subspace of the restrictions. Some tables for the maximum and minimum guaranteed efficiency of the proposed estimators have been given, which allow us to determine the optimum level of significance corresponding to the optimum estimator among proposed estimators. It is evident that in the choice of the smallest significance level to yield the best estimator the SPTRRE based on Wald test dominates the other two estimators.

New Test for IDMRL(DIMRL) Alternatives using Censored Data

  • Na, Myung-Hwan;Lee, Hyun-Woo
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제10권1호
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    • pp.57-65
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    • 1999
  • In a resent paper, Na, Lee and Kim(1998) develop a test statistic for testing whether or not the mean residual life changes its trend based on complete data and show that the new test performs better than previously known tests. In this paper, we extend their test to the randomly censored data. The asymptotic normality of the test statistic is established. Monte Carlo simulations are conducted to compare our test with a previously known test by the power of tests.

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로버스트 선형혼합모형을 이용한 필드시험 데이터 분석 (Analysis of Field Test Data using Robust Linear Mixed-Effects Model)

  • 홍은희;이영조;옥유진;나명환;노맹석;하일도
    • 응용통계연구
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    • 제28권2호
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    • pp.361-369
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    • 2015
  • 연속측도의 반응변수가 반복측정된 실험 자료의 분석을 위해 흔히 선형혼합모형이 사용된다. 그러나, 잔차의 분포가 이분산성이거나 비정규성을 가질 때 표준적인 선형혼합모형은 적절하지 않은 결과를 가져온다. 잔차의 분포가 두터운 꼬리를 가진 비정규분포를 보이는 타이어 필드시험 데이터를 로버스트 선형혼합모형에 적합시킴으로써 보다 더 정확하고 신뢰할 수 있는 분석결과를 얻을 수 있다. 추가적으로 신뢰성 분석 결과를 제시한다.

Jonckheere-Terpstra 추세 검정통계량에 근거한 비모수적 층화분석법 (A Nonparametric Stratified Test Based on the Jonckheere-Terpstra Trend Statistic)

  • 조도연;양수;송혜향
    • 응용통계연구
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    • 제23권6호
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    • pp.1081-1091
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    • 2010
  • 각 의료기관에서 수집될 수 있는 환자수가 한정되어 있는 질병의 경우에는 주로 다기관연구로써 임상연구가 진행된다. Jonckheere (1954)와 Terpstra (1952)의 추세 검정법으로 분석해야 하는 독립된 여러 군의 자료를 다기관에서 수집한 경우에 이질성을 고려하여 각 연구기관을 하나의 층으로 보아 층화분석법으로 분석하지 않으면 옳지 않은 결론에 도달할 수가 있다. 본 논문에서는 van Elteren (1960)이 제시한 Wilcoxon (1945) 검정통계량의 층화분석법을 이용하여 Jonckheere (1954)와 Terpstra (1952)의 추세 검정통계량에 근거한 층화분석법을 제시한다. 예제 자료에 이 층화분석법을 적용하며 효율성을 모의실험으로 알아본다.