- 쿨백-레이블러 정보함수에 기초한 와이블분포와 극단값 분포에 대한 적합도 검정
- ㆍ 저자명
- 김종태,이우동
- ㆍ 간행물명
- 응용통계연구
- ㆍ 권/호정보
- 1998년|11권 2호|pp.351-362 (12 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국통계학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
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공학의 응용분야인 신뢰수명론에서 와이블분포는 매우 중요한 역할을 해왔다. 그러나 와이블분포는 분포자체가 가지고 있는 형상모수의 영향으로 인하여 적합도 청정에 있어서 어려움의 대상이 되어 왔다. 이 논문은 쿨백-레이블러 정보 (Kullback-Leibler Information)을 이용한, 와이블 분포의 모수들에 영향을 받지 않은 검정 통계량을 제시함으로 위의 문제점을 해결하고, 제시된 검정 통계량에 대한 점근적 성질들과 결정력을 분석하였다. 제시된 검정 통계량은 기존의 결정 통계량들보다 검정력 비교에 있어서 더 우수한 검정력들을 보였고, 또한 실제 자료에 의한 적합도 검정의 예제를 보였다.
In this paper, a test of fit for Weibull distribution on the estimated Kullback-Leibler information is proposed. The test uses the Vasicek entropy estimates, so to compute it a window size m must first be fried, and then is obtained critical values computed by Monte Carlo simulations. The power of the proposed test under various alternatives is compares with that of ocher famous tests. The use of the test is shown in an illustrative example.