척도모수가 미지인 임의중도절단자료의 EDF 통계량을 이용한 지수 검정 (Testing Exponentiality Based on EDF Statistics for Randomly Censored Data when the Scale Parameter is Unknown)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : 응용통계연구 / 25권 / 2호 / 311 ~ 319페이지
· 저자명 : 김남현

초록

수명시간 분석에서 가장 간단하고 또한 자주 이용되는 분포는 지수분포이다. Koziol과 Green (1976)은Cramer-von Mises 통계량을 Kaplan-Meier의 product limit 경험분포함수를 이용하여 임의중도절단자료에대해서 일반화하였다. 그러나 이 통계량은 모수의 값이 주어진 단순귀무가설을 가정하고 있으므로 실제 자료에 적용하기에는어려운 점이 있다. 본 논문에서는 척도모수가 미지인 지수분포의 적합도 검정에 모수를 추정하여 Koziol-Green 통계량을 적용하였다.
그리고 같은 방법으로, 전통적인 Kolmogorov-Smirnov 검정통계량을 일반화하고두 가지 통계량의 검정력을 모의실험을 통하여 비교하였다. 그 결과 전반적으로 일반화된 Koziol-Green 통계량이 Kolmogorov-Smirnov 통계량보다지수분포의 검정에 있어서는 좀 더 좋은 검정력을 보여주었다.

영어초록

The simplest and the most important distribution in survival analysis is exponential distribution.
Koziol and Green (1976) derived Cramer-von Mises statistic's randomly censored version based on the Kaplan-Meier product limit estimate of the distribution function; however, it could not be practical for a real data set since the statistic is for testing a simple goodness of fit hypothesis.
We generalized it to the composite hypothesis for exponentiality with an unknown scale parameter.
We also considered the classical Kolmogorov-Smirnov statistic and generalized it by the exact same way.
The two statistics are compared through a simulation study.
As a result, we can see that the generalized Koziol-Green statistic has better power in most of the alternative distributions considered.

참고자료

· 없음