• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제36권2호
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• pp.275-284
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• 2007

Confidence intervals for the population proportion in a double sampling scheme subject to false-positive misclassification are considered. The confidence intervals are obtained by applying Agresti and Coull's approach, so-called "adding two-failures and two successes". They are compared in terms of coverage probabilities and expected widths with the Wald interval and the confidence interval given by Boese et al. (2006). The latter one is a test-based confidence interval and is known to have good properties. It is shown that the Agresti and Coull's approach provides a relatively simple but effective confidence interval.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1281-1288
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• 2008

The purpose of this study is to consider the efficient methods for introducing the confidence interval. We explain various concepts and approaches about the confidence interval estimation. Computing methods for calculating the efficient confidence interval are suggested.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권3호
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• pp.501-509
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• 2009

Recently the interval estimation of binomial proportions is revisited in various literatures. This is mainly due to the erratic behavior of the coverage probability of the well-known Wald confidence interval. Various alternatives have been proposed. Among them, the Agresti-Coull confidence interval, the Wilson confidence interval and the Bayes confidence interval resulting from the noninformative Jefferys prior were recommended by Brown et al. (2001). However, unlike the binomial distribution case, little is known about the properties of the confidence intervals in finite population sampling. In this note, the property of confidence intervals is investigated in anile population sampling.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권2호
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• pp.363-372
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• 2009

The difference of two independent binomial proportions is frequently of interest in biomedical research. The interval estimation may be an important tool for the inferential problem. Many confidence intervals have been proposed. They can be classified into the class of exact confidence intervals or the class of approximate confidence intervals. Ore may prefer exact confidence interval s in that they guarantee the minimum coverage probability greater than the nominal confidence level. However, someone, for example Agresti and Coull (1998) claims that "approximation is better than exact." It seems that when sample size is large, the approximate interval is more preferable to the exact interval. However, the choice is not clear when sample, size is small. In this note, an exact confidence and an approximate confidence interval, which were recommended by Santner et al. (2007) and Lee (2006b), respectively, are compared in terms of the coverage probability and the expected length.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.171-181
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• 2006

모비율 차이의 구간 추정에서 표준으로 인식되고 있는 Wald 신뢰구간은 모비율 구간 추정과 마찬가지로 포함확률의 근사성에서 문제가 있다는 것이 알려져 있다. 이에 대한 대안으로 모비율 차이의 신뢰구간에 대한 많은 연구가 있어 왔으나 대부분의 신뢰구간은 매우 복잡한 과정을 통해 얻어지게 되어 있어 실용성에 대한 문제가 제기될 수 있다. 이와 비교하여 Agresti와 Caffo(2000)에 의해 제시된 신뢰구간은 매우 간편한 식에 의해 구할 수 있어 이해하기 쉽고 포함확률과 포함확률의 평균절대오차에 있어 다른 복잡한 신뢰 구간과 필적할 수 있다. 그러나 Agresti-Caffo 신뢰 구간은 포함확률이 명목 신뢰수준을 상회하는 보수적인 구간으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이승천(2005)에서 이항비율의 신뢰구간을 구하기 위해 사용된 가중 Polya 사후분포를 이용하여 두 모비율 차이의 신뢰구간을 구하였다. 이렇게 구하여진 신뢰구간은 간편성은 물론 Agresti-Caffo 신뢰구간의 보수성을 개선하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.495-498
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• 1996

Regression model with nested error structure interval estimations about variability on different stages are proposed. This article derives an approximate confidence interval on the variance in the first stage and an exact confidence interval on the variance in the second stage in two stage regression model. The approximate confidence interval is based on Ting et al. (1990) method. Computer simulation is provided to show that the approximate confidence interval maintains the stated confidence coefficient.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권2호
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• pp.29-36
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• 1996

In regression model with nested error structure interval estimations about variability on different stages are proposed. This article derives an approximate confidence interval on the variance in the first stage and an exact confidence interval on the variance in the second stage in two stage regression model. The approximate confidence interval is vased on Ting et al. (1990) method. Computer simulation is procided to show that the approximate confidence interval maintains the stated confidence coeffient.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권3호
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• pp.309-318
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• 2010

The construction of asymptotic confidence intervals is considered for the difference of binomial proportions in two doubly sampled data subject to false-positive error. The coverage behaviors of several likelihood based confidence intervals and a Bayesian confidence interval are examined. It is shown that a hierarchical Bayesian approach gives a confidence interval with good frequentist properties. Confidence interval based on the Rao score is also shown to have good performance in terms of coverage probability. However, the Wald confidence interval covers true value less often than nominal level.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제1권1호
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• pp.55-63
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• 2001

In this paper, we utilize the asymptotic variance of $C_{pk}$ to propose a two-sided confidence interval based on percentile-t bootstrap method. This confidence interval is compared with the ones based on the standard and percentile bootstrap methods. Simulation results show that percentile-t bootstrap method is preferred to other methods for constructing the confidence interval.l.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.435-443
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• 2010

확률적 특성을 가지는 시스템의 시험을 위해서는 시험 입력을 일정 횟수만큼 반복하여 제공하고 관찰된 데이터를 기반으로 판정이 내려져야 한다. 구간 추정 기법을 이용하여 관찰된 데이터로부터 확률 값이 올바른지 여부를 판단할 수 있으며, 이 때 적절한 신뢰구간의 선택은 시험의 품질을 결정하는 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 다양한 크기의 표본에 대해 대표적인 구간 추정 기법인 Wald 신뢰구간과 Agresti-Coull 신뢰구간을 비교 분석한다. 각 신뢰구간이 확률 값 시험에 사용되었을 경우 올바른 구현 제품이 시험을 통과할 확률과 잘못된 구현제품이 시험을 통과하지 못할 확률을 기반으로 비교 분석을 수행하며, 확률 값이 올바른지를 판단하기 위한 양측검정뿐만 아니라 확률 값이 기준 확률 이상인지 여부를 판단하기 위한 단측검정을 사용하는 경우에 대해서도 비교 분석을 수행한다. 비교 분석 결과 양측검정의 경우 Agresti-Coull 신뢰구간을 사용할 것을 추천하며, 단측검정의 경우 큰 크기의 표본에 대해서는 Agresti-Coull 신뢰구간을, 적은 크기의 표본에 대해서는 Wald 신뢰구간 또는 Agresti-Coull 신뢰구간을 선택적으로 사용할 것을 추천한다.