일반화 최소제곱추정량을 이용한 프로파일 경험적가능도비에 대한 연구 (A Study on Profile Empirical Likelihood Ratio Using Generalized Least Squares Estimators)

서지정보

· 발행기관 : 한국자료분석학회
· 수록지 정보 : Journal of The Korean Data Analysis Society / 17권 / 1호 / 141 ~ 149페이지
· 저자명 : 조영우, 홍창곤

초록

Owen(1988)에 의하여 제안되고 연구된 경험적 가능도비는 통계적 함수에 대한 비모수적 신뢰구간의 구축이나 비모수적 가설검정에 아주 유용하게 사용된다. Hong, Jung(2006), Lee, Hong (2013)은 경험적 가능도비 대신 보다 간단히 계산하면서도 비슷한 정도의 유효성을 보이는 또 다른 경험적 가능도비에 대한 연구를 수행하여 왔다. 우선, 귀무가설 하에서의 최소제곱추정량을 이용한 프로파일 경험적 가능도비를 제안하고 그 성질에 대한 연구를 하였으며, 그 다음으로 아무 제약조건 없는 최소제곱추정량을 이용한 프로파일 경험적 가능도비에 대한 연구도 수행하였다. 본 논문에서는 일반적인 선형모형에서 오차항 벡터가 일반적인 분산-공분산 행렬을 가질 경우, 일반화 최소제곱추정량을 이용한 프로파일 경험적 가능도비를 제안하고, 그 성질에 대한 연구를 수행한다. 또한, 다양한 시뮬레이션 연구를 통하여 제안된 통계량과 기존의 통계량과의 비교연구를 수행하고자 한다. 시뮬레이션은, 등분산을 가지지 않는 자료를 생성한 다음 기존의 프로파일 경험적 가능도비와 새로 제안된 프로파일 경험적 가능도비에 이용해 계산되는 신뢰구간과 검정결과를 구하여 비교한다. 또한 역예측 문제에 대하여도 시뮬레이션 연구를 수행한다.

영어초록

Empirical likelihood ratio method was suggested as a device for constructing nonparametric confidence regions for statistical functions by Owen (1988). Owen shows that it is also useful for nonparametric hypothesis testing. Hong, Jung (2006), Lee, Hong (2013) have studied a different method of constructing a profile empirical likelihood ratio using least squares estimators. They show that the suggested profile empirical likelihood ratios are easier to compute and as useful as Owen's. First, Hong, Jung (2006) suggests a profile empirical likelihood ratio instead using least squares estimator under null hypothesis. And Lee, Hong (2013) also suggests another profile empirical likelihood ratio using least squares estimator without restriction. In this paper, when variance-covariance matrix of the error term vector is a general positive-definite matrix we suggest a profile empirical likelihood ratio using generalized least squares estimator and study the property of the statistic. Via simulation study, we compare the performance of the suggested statistic and those of the existing statistics. The simulation also includes the problem of inverse prediction.

참고자료

· 없음