소득 불균등 지표를 활용한 하프로지스틱분포의 적합도 검정 (Goodness-of-fit test for the half-logistic distribution based on the income inequality index)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 36권 / 2호 / 339 ~ 347페이지
· 저자명 : 이경준

초록

통계학에서 사용되어지고 있는 하프로지스틱분포는 여러 분야에서 다양한 현상을 모델링하는 데 사용되고 있다. 특히 경제학 및 생물학분야에서 모델링에 유용하게 사용되고 있다. 따라서 경제학분야 및 생물학분야의 데이터를 분석함에 있어서 데이터가 하프로지스틱분포를 따르는지 확인하는 것은 매우 중요하다. 이를 확인하기 위해 본 논문에서는 하프로지스틱분포의 적합도 검정통계량을 소득 불균등 지표인 일반화된 로렌츠 곡선과 십분위 분배율을 기반으로 하여 제안하였고, Kolmogorov-Smirnov 검정 및 Cramer-von Mises 검정과 비교하였다. 그 결과 새롭게 제안한 검정통계량은 기존의 검정방법에 비하여 우수한 것을 확인할 수 있었다. 또한 전기 절연장치의 고장 시간 자료를 사용하여 새롭게 제안한 검정통계량을 적용하여 기존의 검정방법과 비교해 보았다.

영어초록

The half-logistic distribution, which is widely used in statistics, has been employed to model various phenomena across multiple fields, particularly in economics and biology. Therefore, verifying whether data in these fields follow a half-logistic distribution is of great importance. In this study, we propose a goodness-of-fit test statistic for the half-logistic distribution based on generalized Lorenz curves and the decile dispersion ratio, both of which are income inequality measures. The proposed test statistic is compared with the Kolmogorov-Smirnov test and the Cramer-von Mises test. The results indicate that the newly proposed test statistic outperforms existing methods. Furthermore, we apply the proposed test statistic to failure time data of electrical insulation devices and compare its performance with traditional goodness-of-fit tests.

참고자료

· 없음