역가우스분포의 적합도 검정에 관한 고찰 = An Investigation of Goodness-of-Fit Tests of the Inverse Gaussian Distribution

국문 초록 (Abstract)

위치와 척도를 나타내는 두 개의 모수들을 가지는 역가우스분포는 비대칭 자료를 분석하기 위한 확률모형으로 다양한 응용분야에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 실제 분석에서, 적응에 앞서서 확률모형의 타당성 측면에서 분석자료에 대한 적합도 평가가 중요하다. 본 논문에서는 이런 목적으로 개발된 역가우스분포의 적합도 검정들을 고찰하고 그 특성들을 검정력 측면에서 살펴보고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The inverse Gaussian distribution with location and scale parameters provides flexible and versatile probability models for analyzing &ht-skewed data in many applications. Prior to applying an inverse Gaussian model to real data, however, it is necessary to assess its appropriateness by testing goodness-of-fit for the inverse Gaussian distribution. Toward this end, the problem of testing goodness-of-fit has been studied by many investigators. In this paper, we introduce goodness-of-fit tests for the inverse Gaussian distribution developed, and discuss their properties in terms of power.