다변량 자료에서 위치모수에 대한 로버스트 검정 (A Robust Test for Location Parameters in Multivariate Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : 응용통계연구 / 22권 / 6호 / 1355 ~ 1364페이지
· 저자명 : 소선하, 이동희, 정병철

초록

본 논문에서는 다변량 자료의 위치모수에 대한 로버스트 검정 방법으로
유사등변성과 고붕괴성을 만족하는 MVE와 MCD 추정량에 근거한
로버스트 검정방법을 제안하였다. 일반적으로 이들 추정방법은 낮은
효율성으로 인하여 통계적 추론보다는 잠재적 이상치의 발견과 같은
탐색적분석에서 사용된다. 우리는 검정력을 높이기 위하여 MVE와 MCD
추정량에 근거한 일단계 재가중절차를 사용했는데, 가중치 선정과
관련된 임계값을 조절함으로써 현실적으로 사용가능한 높은 효율성과
정확성을 갖춘 검정방법을 제시하였다. 모의실험 결과 본 연구에서
제안한 검정법은 모분포에 관계없이 모두 명목유의수준을 제대로
유지하고 검정력도 높게 나타났으며, 이상치를 포함하고 있는 사례를
이용하여 실제로 모평균에 대한 가설검정을 수행한 결과 기존 방법과는
달리 영향을 받지 않았다.

영어초록

This work propose a robust test for location parameters in
multivariate data based on MVE and MCD with the affine
equivariance and the high-breakdown properties. We consider the
hypothesis testing satisfying high efficiency and high test power
simultaneously to bring in the one-step reweighting procedure upon
high-breakdown estimators, which generally suffer from the low
efficiency and, as a result, usually used only in the exploratory
analysis. Monte Carlo study shows that the suggested method
retains nominal significance levels and higher testing power
without regard to various population distributions than a
Hotelling's T2 test. In an example, a data set containing known
outliers does not make an influence toward our proposal, while it
renders a Hotelling's T2 useless.

참고자료

· 없음