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두 개의 맥스웰분포의 모수비에 대한 우도함수 추론
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  • 두 개의 맥스웰분포의 모수비에 대한 우도함수 추론
저자명
강상길,이정희,이우동,Kang. Sang-Gil,Lee. Jeong-Hee,Lee. Woo-Dong
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2012년|23권 1호|pp.89-98 (10 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

이 논문에서는 두 개의 Maxwell분포의 모수들의 동질성을 모수비에 근거하여 검정하는 근사통계량을 제안한다. Maxwell분포의 모수비에 대한 추정량이 복잡하여 정확한 분포를 유도하기는 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 대안으로 표준정규분포로 근사적으로 수렴하는 통계량을 고려해야 한다. 이 논문에서 제안된 통계량은 표준정규분포로 수렴하며, 표본의 수가 작은 경우에도 사용할 수 있다. 특히, 본 논문에서는 부호화 로그 우도비 통계량과 수정된 부호화 로그 우도비 통계량을 개발한다. 일반적으로, 수정된 부호화 로그 우도비 통계량은 로그 우도비 통계량에 비해 표준정규분포로 수렴하는 속도가 매우 빠르다. 부호화 로그 우도비 통계량은 작은 표본으로도 표준정규분포로 매우 빨리 수렴한다. 제안된 통계량들의 성질들을 모의실험을 통하여 알아보고, 제안된 통계량을 예제를 통하여 연구한다.

기타언어초록

In this paper, the ratio of parameters in two independent Maxwell distributions is parameter of interest. We proposed test statistics, which converge to standard normal distribution, based on likelihood function. The exact distribution for testing the ratio is hard to obtain. We proposed the signed log-likelihood ratio statistic and the modified signed log-likelihood ratio statistic for testing the ratio. Through simulation, we show that the modified signed log-likelihood ratio statistic converges faster than signed log-likelihood ratio statistic to standard normal distribution. We compare two statistics in terms of type I error and power. We give an example using real data.