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일반화된 ABO-식 혈액형의 유전자 빈도에 최우추정 및 검정
이준영(June Young Lee),신한풍(Han Poong Shin) 한국통계학회 1989 응용통계연구 Vol.2 No.1
일반화된 ABO-식 혈액형 구조에서 나타나는 m개 유전자 빈도에 대한 추정 방법중 최우추정법에 대하여 논하였으며, 이 추정치를 기초로 유전자 빈도의 차이에 대한 동질성 검정문제에 있어서의 유전자 갯수 m이 3 이상인 경우에도 성립하게 되는 일반화를 시도함으로써 m개 유전자 빈도에 대한 검정도 가능하게끔 하였다. 한편 응용 예에서는 최우추정치와 그 외의 다른 방법들-즉 Bernstein 방법, 조정된(Adjusted) Bernstein 방법 그리고 수정된(Modified) Bernstein 방법등-에 의한 추정치들을 비교 분석하였으며, 직교분할을 기초로 하여, 동질성 문제에 대한 통계적 검정도 실시되었다. This article deals with the method of ML among the methods of estimating m gene frequencies in the Generalized ABO-like Blood Group Systems and with the statistical testing about the differencies of gene frequencies by using these estimators. Especially, the generalization about the Homogeneity testing problem is tried and thus it enables us to test of Homogeneity of m gene frequencies. Finally, in the example, ML estimator is compared with other estimators suggested by Bernstein method, by adjusted Bernstein method and by modified Bernstein method, and statistical testing in the above is carried out by using orthogonal partitioning.
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두 다변량 정규모집단에서의 베이지안 판별분석에 관한 모의실험과 실증사례연구
유병주,신한풍 高麗大學校統計硏究所 2000 應用統計 Vol.15 No.-
본 연구에서는 임의의 새로운 관찰치가 두 다변량 정규모집단에서 어느 하나의 모집단에 분류될 확률인 분류확률 p를 추론하기 위한 고전적인 방법과 베이지안 방법을 비교하였다. 모의실험에서는 판별분석에서 로그밀도비의 구간추정방법들을 고찰하고 평가하였는데 그 결과 Rigby(1982)이 제시한 베이지안 방법이 공분산행렬의 동일성이 보장되지 않거나 변수의 차원이 높은 경우에도 매우 좋은 성질을 가지고 있음을 보였다. 그리고 다면적 인성검사 자료를 이용한 실증사례 연구에서는 베이지안 추론이 자료의 불확실성을 고려한 보다 다양하고 신뢰할 만한 추론를 제공한다는 실증의 예를 제시하였다. Classical and Bayesian inference of P, the probability that a new observation belongs to one of two multivariate normal populations, are compared. Methods for interval estimation of the log-density ratio in discrimination are reviewed and assessed in a simulation study. The methods based on the Bayesian approach of Rigby(1982) are shown to have very good properties in both the equal and unequal covariance matrix cases, even if in extensional cases to higher dimensions. Bayesian inference for P in a case study using MMPI data gives an example to provide useful and reliable information concerning the uncertainty is also recommended.
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