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자료유형
학술저널
저자정보
Chung, Han-Yeong (Department of Statistics, Hallym University, Chunchon, 200-702) Lee, Kee-Won (Department of Statistics, Hallym University, Chunchon, 200-702)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제21권 제2호
발행연도
1992.1
수록면
93 - 110 (18page)

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A model selection approach is used to find out whether the mean and the variance of a unique sample are different from the pre-specified values. Normal distribution is selected as an approximating model. Kullback-Leibler discrepancy comes out as a natural measure of discrepancy between the operating model and the approximating model. Several estimates of selection criterion are computed including AIC, TIC, and a coupleof bootstrap estimator of the selection criterion are considered according to the way of resampling. It is shown that a closed form expression is available for the parametric bootstrap estimated cirterion. A Monte Carlo study is provided to give a formal comparison when the operating family itself is normally distributed.

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