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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
엄용환 (Sungkyul University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제7호(통권 제196호)
발행연도
2020.7
수록면
175 - 182 (8page)

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연속형 분포로부터 얻은 독립적인 p값들을 통합하는 Fisher의 고전적인 방법은 널리 사용되고 있지만 이산형 확률분포로부터 얻은 p값들을 통합하기에는 적절하지 않다. 대신에 유사 Fisher의 통합방법이 이산형 확률분포의 p값들을 통합하는 대안으로 사용된다. 본 논문에서는 첫째, 여러 표본들의 위치검정(Fisher-Pitman 검정과 Kruskal-Wallis 검정) 데이터와 관련된 이산형 확률분포로부터 퍼뮤테이션 방법에 의해 p값들을 구하고, 둘째로 이 p값들을 유사 Fisher의 통합방법을 이용하여 통합한다. 그리고 Fisher의 고전적인 방법과 유사 Fisher의 통합방법의 결과를 비교한다.
#Discrete analog of Fisher's classical method #Combining p-values #Fisher-Pitman test #Kruskall-Wallis test #permutation #유사 Fisher의 고전적 방법 #p값 통합 #Fisher-Pitman 검정 #Kruskall-Wallis 검정 #퍼뮤테이션

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
II. Method
III. Examples and Results
IV. Conclusion
REFERENCES

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
I. H. Tippett / 1931 / The methods of statistics / Williams and Norgate google schola R. A. Fisher / 1934 / Statistical methods for research workers / Oliver & Boyd google schola S. A. Stouffer / 1949 / The American Soldier, Adjustment During Army Life / Princeton Univ. Press google schola B. Wilkinson / 1951 / A Statistical Considerration in Psychological Research / Psychological Bull 48:156~158 google schola C. E. Lunneborg / 2000 / Analysis by resampling: concepts and applications / Duxbury google schola

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