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복합표본 추출자료에 있어서 이차형 검정통계량의 안전성에 관한 연구
이상래 성균관대학교 응용통계연구소 1999 통계연구 Vol.7 No.-
이차형 검정통계량(quadratic-form test statistics)은 복합표본추출자료(complex survey data)의 분석에 자주 이용되고 있다. 예를 들어, 부모집단(subpopulation) 평균벡터나 비율벡터의 비교검정, 모수벡터(parameter vector)의 동시신뢰구간(simultaneous confidence interval)의 추정, chi-square 적합도 검정 등에서 많이 이용되고 있다. 이차형 검정통계량에 가장 많이 쓰이는 방법은 공분산행렬을 이용한 왈드검정법(Wald test)이다. 그러나, 왈드검정법은 광범위하게 이용되어지는 방법이긴 하나 복합표본추출자료의 분석에 있어서 공분산행렬의 추정량이 불안정(unstable)한 경우가 자주 발견되고, 따라서 제일종검정오류(Type I error)을 증가시키는 문제점이 있다. 따라서 많은 대체 방법들이 제시 연구되었고, 그중 한 방법인 일차 라오-스캇(first order Rao-Scott) 통계량은 최근에 연구가 많이 이루어지고 있는 방법이다. 본 연구에서는 Misspecification effect matrix의 고유값(eigenvalue)을 이용하여 왈드 검정통계량과 라오-스캇 검정통계량의 안정성(stability)을 비교할 수 있는 진단통계량들을 제시하겠다. Analysis of complex sample survey data frequently use quadratic-form test statistics. Application include comparision of subpopulation means or proportions, simultaneous confidence bounds for a parameter vector, or goodness-of-fit chi-squared tests. One approach is to base the quadratic-form statistics on the inverse of an associated design-based covariance matrix estimator. This Wald-type approach works well for many applications, but in some cases, it can involve an unstable covariance matrix estimator closely related to first-order Rao-Scott adjustment. This paper develops diagnostics to compare the relative stability of the Wald and first-order Rao-Scott statistics based on the eigenvalues of an misspecification effect matrix.
김동욱,장지연 성균관대학교 응용통계연구소 2003 통계연구 Vol.11 No.-
사례연구를 위한 역학 자료는 종종 2×2×K 분할표로 요약된다. 자료의 희박도(sparseness)는 층의 개수 K와 주변합 {n_(i+k), i=1,2, k=1,...,K}에 의존한다. 이 논문에서는 희박자료 상황에서, 층의 개수와 주변합을 늘려가며 7가지 동질성 검정 통계량의 검정력을 살펴볼 것이다. 또한 유사 베이즈(pseudo-Bayes) 추정량을 이용한 평활화 방법들을 제시하며, 이러한 방법을 사용하여 동질성 검정을 실시할 것이다. 균형설계에서는 원자료를 이용한 조건부 점수(CS)통계량과 CS, 우도비검정(LRT)을 부분연관 모형으로 평활화한 경우에 검정력이 높다. 하지만 불균형 설계에서는 대부분의 경우에 있어서 LRT 통계량을 부분연관 방향으로 평활화한 방법의 검정력이 희박자료인 경우에 좋다고 알려진 T_(4)와 T_(5)뿐만 아니라 다른 검정통계량들 보다도 더 좋은 검정력을 보인다. Epidemiologic data for case-control studies are often summarized into 2×2×K tables. The degree of sparseness in the data depends on the number of strata K and margins n_(i+k), i=1,2, k=1,...,IK} this paper, we investigate the effect of increasing stratification and margins on the power of seven tests of homogeneity of the odds ratio. We are also interested in the effect of modification of cell counts using pseudo-Bayes estimators. Especially, we focus on the sparse data. In balanced designs, CS test without a modification, CS test and the likelihood ratio test with smoothing toward partial association model show equivalently good performances. In unbalanced designs, however, the likelihood ratio test with smoothing toward partial association model outperforms the other test in terms of the power of the tests including T_(4) and T_(5) statistics, which are known to perform well on the sparse data.
김윤종,김용철 성균관대학교 응용통계연구소 2002 통계연구 Vol.10 No.-
우리는 과학과 기술 구조의 통계적 지수와 지수를 측정할 때 변수 선택에 대해서 관심이 있다. 지수에 대한 값은 자료에 대한 측정과 평가의 기준을 나타낸다. 결정을 하기 위한 상황에 대해서 주된 지수에 대하여 토론한다. 이 논문은 통계적 다변량 방법인 주성분 분석에 의해 사용되어지는 과학과 기술 지식 정보의 통계적 지수에 대해서 고려한다. 1994년부터 1999년까지의 과학과 기술자료에 관련된 지수를 실험하였다. We are interested in the statistic index of science and technology infrastructure and the variable selection in measuring index. A value for index presents the criterion of measurement and evaluation for data. We often discussed for a subjective index to support the situation for making decision. This article considers the statistical index of science and technology knowledge information used by the principal component analysis in a statistical multivariate method. We demonstrate the index related to science and technology data from 1994 to 1999.