LOCAL INFLUENCE IN TESTING SPHERICITY OF COVARIANCE MATRIX = 共分散 行列의 球形性 檢定에서 局部的 影響에 관하여

국문 초록 (Abstract)

공분산 행렬에 관한 검정들 중에는 변수들간에는 독립적이고 같은 분산값을 갖는가에 관한 구형성 검정이 있다. 이 검정 절차에서 일반적으로 많이 사용하는 최우추정법은 다중특이점의 존재로 인한 가장효과 및 편승효과의 영향을 많이 받는다. 이를 극복하고 이 검정에 많은 영향을 주는 관측치 들의 집합을 구하기 위하여 Cook (1986)이 제안한 국부적 영향방법을 적용하였다. 다중특이점이 포함된 다변량 자료에 적용된 결과는 기존방법중 너무 많은 계산시간을 필요로 하는 관측치 제거방법의 결과와 비교해 보아서 거의 같은 결과를 갖음을 알 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Among the tests about covariance matrix, there is the sphericity test on the independence of variables and the homogeneous variances of variables. The method of maximum likelihood ratio test is generally used but it is affected by the masking effect and swamping effect caused by the existence of outliers. In this thesis, we adapted the local influence method suggested by Cook (1986) to overcome the effects and to detect the observations which influence the test. The numeral result applied to the multivariate data which contains outliers is compared with that of the case-deletion method which consumes too many time to detect influence observations, and it is found that the two results are nearly same.