• 한국통신학회논문지
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• 제39C권9호
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• pp.852-860
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• 2014

본 논문에서 임펄스성 잡음의 유무를 검증하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘을 제안하는 이유는 기존의 Kolmogorov-Smirnov 검증의 단점으로 낮은 분류 성공률 및 높은 복잡도가 있기 때문이다. 이는 이론적으로 문제가 없으나 실제로 구현함에 있어 많은 문제를 야기한다. 먼저 기존의 검증 방법을 설명 후 제안하는 알고리즘을 설명한다. 이 알고리즘은 기존의 Kolmogorov-Smirnov 검증 방법의 이론적 배경으로부터 제안된다. 알고리즘의 효율성을 증명하기 위해 임펄스성 잡음의 샘플을 이용하여 실험 후, 검증 실패 확률을 조사한다. 검증 실패 확률에 기반한 실험 결과는 제안한 알고리즘의 효율성을 증명한다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제25권1호
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• pp.123-131
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• 1996

The problerm of testing for a constant mean is considered. A Kolmogorov-Smirnov type test using the sample Fourier coefficients is suggested and its asymptotic distribution is derived. A simulation study shows that the proposed test is more powerful than the cusum type test when there is more than one change-point or there is a cyclic change.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제13권1호
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• pp.129-137
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• 2002

Two-sample problem is frequently discussed problem in statistics. In this paper we consider the hypothese methods for the general two-sample problem and suggest the bootstrap methods. And we show that the modified Kolmogorov-Smirnov test is more efficient than the Kolmogorov-Smirnov test.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.515-523
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• 2000

본 논문에서는 변화점 문제(change-point problem)에 대한 통계적 방법들을 사용하여 에지를 검출하고자 한다. 이를 위해 $n\timesn$ 부분영상을 선택하고 선택된 영상이 농도값에서 유의한 차이가 있는 두 개의 영역으로 분할하는 경계에 대응되는 에지점(edge point)을 포함하는지에 대해 가설 검정을 한다. 에지 검출에 사용되는 통계적 방법은 이표본 Kolmogorov-Smirnov 검정에 기초해서 얻은 제안된 방법과 기존의 우도비(likelihood ratio)방법,비모수적인 Wolfe-Schechtman 방법 등이다. 위 방법들의 성능을 평가하기 위해 접음영상과 잡음없는 영상에 대해 실험을 실시하고 비교 분석한다.

• 응용통계연구
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• 제21권6호
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• pp.1065-1075
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• 2008

신용평가모형 개발과 적합성 검정 연구에서 부도율분포로부터 부도기업과 정상기업의 판별력을 검정하는 방법으로 비모수적인 방법인 Kolmogorov-Smirnov(K-S) 검정방법을 많이 사용한다. 모집단에 대한 누적분포함수를 알고있으며 이 분포함수가 두 개의 분포함수로 분할되었다는 가정하에서 두 분포함수 동일성을 검정하는 신용평가 연구에서 스코어 또는 부도율이 다양한 확률분포를 따른다고 가정하고 기존의 K-S 통계량과 수정된 K-S 통계량을 비교 토론한다.

• 응용통계연구
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• 제25권2호
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• pp.311-319
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• 2012

수명시간 분석에서 가장 간단하고 또한 자주 이용되는 분포는 지수분포이다. Koziol과 Green (1976)은 Cram$\acute{e}$r-von Mises 통계량을 Kaplan-Meier의 product limit 경험분포함수를 이용하여 임의중도절단자료에 대해서 일반화하였다. 그러나 이 통계량은 모수의 값이 주어진 단순귀무가설을 가정하고 있으므로 실제 자료에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 척도모수가 미지인 지수분포의 적합도 검정에 모수를 추정하여 Koziol-Green 통계량을 적용하였다. 그리고 같은 방법으로, 전통적인 Kolmogorov-Smirnov 검정통계량을 일반화하고 두 가지 통계량의 검정력을 모의실험을 통하여 비교하였다. 그 결과 전반적으로 일반화된 Koziol-Green 통계량이 Kolmogorov-Smirnov 통계량보다 지수분포의 검정에 있어서는 좀 더 좋은 검정력을 보여주었다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제28권4호
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• pp.469-478
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• 1999

We propose a Kolmogorov-Smirnov-type test for independence of paired failure times in the presence of independent censoring times. This independent censoring mechanism is often assumed in case-control studies. To do this end, we first introduce a process defined as the difference between the bivariate survival function estimator proposed by Wang and Wells (1997) and the product of the product-limit estimators (Kaplan and Meier (1958)) for the marginal survival functions. Then, we derive its asymptotic properties under the null hypothesis of independence. Finally, we assess the performance of the proposed test by simulations, and illustrate the proposed methodology with a dataset for remission times of 21 pairs of leukemia patients taken from Oakes(1982).

• 품질경영학회지
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• 제14권1호
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• pp.39-46
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• 1986

This paper considers two sided tests for exponential null distribution against NBUE or NWUE alternative in life testing. The main results concern the strong consistency of two proposed statistics, one being similar to Kolmogorov - Smirnov statistic, the other similar to Cramer-Von Mises statistic. Also obtained are the asymtotic null distribution and the exact Bahadur slope of the statistic similar to Kolmogorov-Smirnov.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권3호
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• pp.537-550
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• 2006

In this paper, we develope three modified empirical distribution function type tests, the modified Cramer-von Mises test, the modified Anderson-Darling test, and the modified Kolmogorov-Smirnov test for the two-parameter exponential distribution with unknown parameters based on multiply Type-II censored samples. For each test, Monte Carlo techniques are used to generate the critical values. The powers of these tests are also investigated under several alternative distributions.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권5호
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• pp.519-531
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• 2017

We consider goodness-of-fit test statistics for Weibull distributions when data are randomly censored and the parameters are unknown. Koziol and Green (Biometrika, 63, 465-474, 1976) proposed the $Cram\acute{e}r$-von Mises statistic's randomly censored version for a simple hypothesis based on the Kaplan-Meier product limit of the distribution function. We apply their idea to the other statistics based on the empirical distribution function such as the Kolmogorov-Smirnov and Liao and Shimokawa (Journal of Statistical Computation and Simulation, 64, 23-48, 1999) statistics. The latter is a hybrid of the Kolmogorov-Smirnov, $Cram\acute{e}r$-von Mises, and Anderson-Darling statistics. These statistics as well as the Koziol-Green statistic are considered as test statistics for randomly censored Weibull distributions with estimated parameters. The null distributions depend on the estimation method since the test statistics are not distribution free when the parameters are estimated. Maximum likelihood estimation and the graphical plotting method with the least squares are considered for parameter estimation. A simulation study enables the Liao-Shimokawa statistic to show a relatively high power in many alternatives; however, the null distribution heavily depends on the parameter estimation. Meanwhile, the Koziol-Green statistic provides moderate power and the null distribution does not significantly change upon the parameter estimation.