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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제16권 제3호
발행연도
2014.1
수록면
1,151 - 1,158 (8page)

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In this paper, we propose a new nonparametric test for two sample problem based on the empirical distribution and its quantile functions when any assumptions for the underlying distribution can not be assumed and compare its performance with the similar tests whose statistics are based on the empirical distribution functions. For this, first of all, we review some existing nonparametric tests and then propose a new one. We consider to obtain the null distribution by applying the permutation principle, which is a resampling method. Then we show an example and compare the performance among the nonparametric tests with our test by obtaining empirical powers through a simulation study under the location translation alternative. Also we discuss the bootstrap method which is another resampling method to obtain the null distribution of test statistics. Finally, we comment briefly about the importance of the continuity assumption for the underlying distribution and the topic of our future research.
#Nonparametric test #Permutation principle #Quantile function #Two-sample problem

목차

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참고문헌 (21)

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Baumgartner, W. / 1998 / A nonparametric test for the general two-sample problem / Biometrics 54 : 1129 ~ 1135 google schola Cox, D. R. / 1972 / Regression models and life-tables (with discussions) / Journal of Royal Statistical Society, B 34 : 187 ~ 220 google schola Cox, D. R. / 1983 / Analysis of Survival Data / Chapman and Hall google schola Efron, B. / 1979 / Bootstrap methods: Another look at the jackknife / Annals of Statistics 7 : 1 ~ 26 google schola Fleming, T. R. / 1991 / Counting Processes and Survival Analysis / Wiley google schola

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