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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 217 - 228 (12page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2024.35.2.217
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다변량 정규분포에 대한 적합도 검정방법은 통계적 추론의 중요한 관심사 중 하나이다. 본 논 문에서는 경험적 분포함수에 기반한 일변량 적합도 검정통계량을 다변량 정규분포를 위한 통계량으 로 일반화하는 방법을 고려한다. 이를 위하여 Kesemen 등 (2021)에서 제안한 방법으로 다변량 경 험적 분포함수를 정의하고 경험적 분포함수의 값과 이론값을 비교한다. Kesemen 등 (2021)에서는 Kolmogorov-Smirnov 통계량을 다변량 정규분포를 위한 통계량으로 일반화하였다. 본 논문에서는 같은 방법을 이용하여 Cramér-von Mises 통계량과 Anderson-Darling 통계량을 다변량으로 일반화 하였다. 이 방법은 자료의 차원이 높은 경우에도 일변량에서와 같은 계산 방법과 기각값을 이용할 수 있다는 장점이 있다. 모의실험 결과 3개의 통계량은 유사한 검정력을 보였으나 그 중에서 Anderson-Darling 통계량이 상대적으로 우수한 검정력을 보여주었다.
목차
요약
1. 서론
2. 일변량 EDF 검정통계량
3. 다변량 EDF 검정통계량
4. 모의실험
5. 결론
References
Abstract
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