극단값분포에 대한 적합도 검정에 관한 연구 (A study on goodness-of-fit test for extreme value distribution)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 30권 / 3호 / 539 ~ 549페이지
· 저자명 : 최병진

초록

극단값분포는 수명검정과 수문학 등의 다양한 영역에서 데이터 분석을 위한 확률모형으로 광범위하게 시용되고 있다. 극단값분포가 이들 영역에서 이론적 또는 응용적인 면에서 매력적인 모형이라고 하더라도 분석모형으로 데이터에 적합한지를 검증해 볼 필요가 있다. 본 논문에서는 모수들이 미지인 극단값분포에 대한 적합도 검정을 위해 앤더슨-달링 (Anderson-Darling)과 크래머-미제스 (Cramer-von Mises) 검정의 사용을 논의한다. 검정에 사용할 검정통계량은 극단값분포와 관련된 모수를 포함하게 되고 이것을 편의-수정 최대가능도추정량과 최대엔트로피추정량 등으로 대체한 수정된 검정통계량들을 제시한다. 검정의 수행을 위해 필요한 기각값은 모의실험을 통해 추정하여 표의 형태로 제공한다. 또한 검정력 비교를 위해 모의실험을 실시하고 그 결과를 제시한다.

영어초록

The extreme value distribution is extensively used as a probability model for data analysis in various fields including life testing and hydrology. Although the use of the extreme value distribution is theoretically or practically justified in such fields, it is necessary to ascertain the appropriateness of the distribution prior to data analysis. In this paper, we discuss the use of the modified Anderson-Darling and Cramer-von Mises tests of fit for the extreme value distribution with unknown parameters. Since the test statistics to be used include the parameters involved in the extreme value distribution, we present the modified test statistics by replacing the unknown parameters with the estimators obtained by the maximum likelihood method for reducing bias and the maximum entropy method, etc. The critical values of the proposed tests using the modified test statistics are estimated by Monte-Carlo simulations and provided in a tabular form. We also carry out Monte-Carlo simulations for performance comparison in terms of power and present the obtained results.

참고자료

· 없음