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NTIS 바로가기한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society, v.18 no.2, 2011년, pp.245 - 255
나성룡 (연세대학교 정보통계학과) , 박현아 (서울대학교 통계학과)
There are two nonparametric methods that use empirical distribution functions and probability density estimators for the test of the distribution change of data. In this paper we investigate the two methods precisely and summarize the results of previous research. We assume several probability model...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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경험확률과정이란 무엇인가? | 식으로 정의되며, 여기에서 I( )는 지시함수를 의미한다. 이때 경험분포함수를 표준화한 확률과정 | |
시계열 모형에서 다루어지는 순차적 경험확률과정이 오차의 추정값인 잔차에 기초하는 것이 일반적인 이유는 무엇인가? | 시계열 모형에서 다루어지는 (순차적) 경험확률과정은 오차의 추정값인 잔차에 기초하는 것이 일반적이다. 시계열 자체에 기초하는 경험확률과정은 종속관계에 영향을 받는 극한분포를 가지기 때문에 변화점 분석에서 이론적인 기각역을 결정하기 어렵고 독립성을 가정하는 오차는 관측이 불가능하므로 직접 경험확률과정을 정의할 수 없기 때문이다. | |
변화점 분석의 가장 일반적인 형태는 무엇인가? | 변화점 분석의 가장 일반적인 형태는 자료의 분포변화를 다루는 것이라 할 수 있으며 분포변화를 검정하기 위한 비모수적 방법으로 경험분포함수에 기초한 방법을 전통적으로 사용해왔다. Kolmogorov-Smirnov 검정, Anderson-Darling 검정 등의 비모수적 적합도 검정에서 중요한 역할을 담당하는 경험분포함수(empirical distribution function) 혹은 경험확률과정(empirical process)은 분포변화 검정을 위하여 순차적 경험확률과정(sequential empirical process)의 형태로 일반화된다. |
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