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베이지안 다중검정방법 (multiple hypothesis test)은 여러통계모형에서 성공적인 결과를 주는 것으로 알려져 있다. 일반적으로, 베이지안 가설검정은 고려중인 모형에 대한 사후확률을 계산하여 가장 높은 확률을 갖는 모형을 선택하기 때문에 귀무가설의 기각여부에만 관심을 가지는 고전적인 분산분석 검정과는 달리 좀 더 구체적인 모형을 선택 할 수 있는 장점이 있다. 이 논문에서는 독립이면서 로그정규분포를 따르는 K(≥3)개 모집단의 모수에 대한 가설 검정방법으로 O`Hagan(1995)이 제안한 부분 베이즈 요인을 이용한 베이지안 방법을 제안한다. 이 때 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포를 사용한다. 제안한 검정 방법의 유용성을 알아보기 위하여 실제 자료의 분석과 무의 실험을 이용하여 고전적인 검정방법과 그 결과를 비교한다.
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