[통계] 정규성 검정에 대한 소고

소개글

한국통계학회때 발표한 내용입니다.

목차

*요약
1. 서론
2. 정규잡음변수를 이용한 정규성 검정
3. 모의실험
4. 사례분석
5. 결론
*참고문헌

본문내용

자료에 대한 정규성 검정은 일반적으로 히스토그램을 통해 주어진 자료가 정규분포를 따르는지에 대한 시각적 분석을 한 후, 이론적인 정규성 검정을 통해 최종 결론을 내린다. 이러한 과정에서 자료가 시각적으로 정규분포를 따르는 것처럼 보일지라도 정규성 검정결과 정규분포를 따르지 않는 것으로 나오는 경우가 많다. 이러한 문제점에 대한 해결책으로 측정된 자료에 대한 정규성 검정 대신에 측정된 자료에 정규잡음변수를 더하여 새롭게 정의한 검정변수에 대한 정규성 검정결과를 토대로 정규성 여부를 판단하는 방법이 Yoo and Lee(2001)에서 제시되었다. 본 논문에서는 정규잡음변수를 이용한 추가적인 정규성 검정이 필요한 경우를 모의실험을 통해 제시하고 있다. 추가적인 정규성 검정의 필요여부는 표본의 크기, 측정된 자료의 표준편차 및 서로 다른 측정값의 수를 토대로 결정된다.

참고 자료

[1] Rahman, M. M. and Govindarajulu, Z. (1997), A modification of the test of Shapiro and Wilk for normality, Journal of Applied Statistics, Vol. 24, 219-235.
[2] Ryan Jr, T. A. and Joiner B. L. (1976), Normal Probability Plots and Tests for
Normality,　Technical Report, Statistics Department, The Pennsylvania State University.
[3] Shapiro, S. S. and Wilk, M. B. (1965), An Analysis of Variance Test for Normality (Complete Samples),　 Biometrika, Vol. 52, 591-611.
[4] Yoo, S. and Lee, C. (2001), On the Normality Test with Noise Variable, submitted.