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저자성명		12	볼드	130%	가운데	0	0	0	0
소속기관		11	볼드	100%	가운데	0	0	0	0
각주		9	보통	100%	양쪽	0	0	0	0
요약		9	보통	110%	양쪽	20pt	20pt	10pt	0
주요용어		9	보통	130%	양쪽	20pt	20pt	0	0
본문		10	보통	130%	양쪽	0	0	0	0
사사		10	보통	130%	양쪽	0	0	0	0
디스플레이 수식		10	보통	130%	가운데	0	0	0	0
번호 붙은 디스플레이 수식		10	보통	130%	오른쪽	0	0	0	0
참고문헌		10	보통*	130%	양쪽	0	0	0	50pt
* 표 2 참조

표 2. 참고문헌 글자 속성 지정

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저자성명	보통
연도	보통
논문제목	이태릭
잡지명, 도서명	보통
권	볼드
페이지	보통

Journal of the Korean Data &                                 한국데이터정보과학회지

Information Science Society

0000, 00(0), 000-000

Min Kook Hahn ․ Go Hak Choi

Study on an estimator of linear models

선형모형에서 최우추정량의 비교 방법 연구

이 논문은 2009년도 독도대학교의 연구비에 의하여 수행되었음.

한민국 ․ 최고학

(101-712) 대구광역시 북성구 산곡동 1000번지, 백두대학교 통계학과, 교수.

교신저자: (101-712) 서울특별시 강북구 광명동 123번지, 독도대학교 응용통계학과.

E-mail: choi@dokdo.ac.kr

2백두대학교 통계학과 ․ 3독도대학교 응용통계학과

요약

본 샘플은 한국데이터정보과학회지의 한글2005 혹은 한글2007을 이용한 편집 형식의 예입니다. 내용은 실제와 가상의 것들을 포함하고 있으므로 이 샘플에 포함된 모든 내용은 사실을 나타내는 것이라고 할 수 없습니다. 본 학회 홈페이지에서 가장 최신의 파일을 다운받아 사용하시기 바랍니다. 게재 확정이 되면 한글 파일은 TeX 형식의 파일로 변환됩니다. 본 샘플은 한국데이터정보과학회지의 한글2005 혹은 한글2007을 이용한 편집 형식의 예입니다. 내용은 실제와 가상의 것들을 포함하고 있으므로 이 샘플에 포함된 모든 내용은 사실을 나타내는 것이라고 할 수 없습니다. 본 샘플은 한국데이터정보과학회지의 한글2005 혹은 한글2007을 이용한 편집 형식의 예입니다. 내용은 실제와 가상의 것들을 포함하고 있으므로 이 샘플에 포함된 모든 내용은 사실을 나타내는 것이라고 할 수 없습니다. 본 샘플은 한국데이터정보과학회지의 한글2005 혹은 한글2007을 이용한 편집 형식의 예입니다.

주요용어: 가감법, 선형모형, 카이제곱분포, 최우추정량, 확률모형.

1. 머리말

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두 모집단으로부터 각각 독립적으로 확률표본을 추출했을 때, 이 추출된 두 집단의 표본을 이용하여 두 모집단이 동일한 분포를 가지는가에 대한 문제는 많은 통계학자들의 관심이 되어왔으며, 특히 비모수적 방법을 이용한 이표본 문제는 많은 연구자들에 의해서 연구되어져 왔다. Gibbons (1971), Pratt와 Gibbons (1981), Baum- gartner와 Schindler (1998), Hollander와 Douglas (1999) 참조. [eqn: G]를 가지는 모집단 2에서 추출한 확률표본이라 하자.

이표본 문제에서 관심있는 귀무가설과 대립가설은 다음과 같이 둘 수 있다. 이표본 문제에서 관심있는 귀무가설과 대립가설은 다음과 같이 둘 수 있다. 이표본 문제에서 관심있는 귀무가설과 대립가설은 다음과 같이 둘 수 있다. 이표본 문제에서 관심있는 귀무가설과 대립가설은 다음과 같이 둘 수 있다.

[eqn: WP _{IOTA } = sum _{i,j=1`} ^{m} alpha _{ij`} ( xi _{i} `-` xi _{j} ) ^{2} `]                          (1.1)

붓스트랩 방법은 Efron (1979)에 의해 제안되었으며, Bickel과 Freedman (1981), Davision과 Hinkley (1997)에 의해서 근사적 이론이 규명되었다. 대부분의 통계적 기법은 모집단에 대해서 정규성과 같은 기본 가정을 함에 반하여, 붓스트랩 방법은 별다른 기본 가정이 없이도 사용 가능하다.

[eqn: WP_ Iota = sum _{i,j=1`} ^{m} alpha _{ij`} (xi _{i} `-`xi _{j} ) ^{2} `+`beta sum _{i=1} ^{m} (y _{i} `-xi _{i} ) ^{2}]                   (1.2)

또한 현대에 와서 컴퓨터의 지속적인 발전으로 계산 속도가 빨라짐으로 인하여 수리적으로 복잡하거나, 수리적으로 계산이 불가능한 어려운 여러 가지 문제를 컴퓨터의 빠른 계산 능력을 사용함으로써 쉽게 해결할 수 있게 되었다.

[eqn: int_0^a x^2 = d over dy e^y/2 right|_b^1]

본 연구에서는 이표본 문제에 있어서 식 (1.1)에 대한 통계적 검정방법들을 소개하고, 각 검정방법에 대해서 붓스트랩 방법을 적용하여 그 방법의 유효성을 살펴본다.

Table 1.1 Meteorological data
Metropolitan area	City
Gyeonggi	Suwon, Yangpyeong
Gangwon	Wonju, Gangneung
Chungbuk	Cheongju, Choongju
Chungnam	Seosan, Cheonan

먼저 2절에서는 이표본 문제에 대한 검정방법을 소개하고, 각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다. 각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다. 각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다. 각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다.각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다. 각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다. 3절에서는 2절에서 소개한 검정방법들에 대해서 모의실험을 실행하고, 그 결과를 그래프로 나타내어 서로 비교하므로써 붓스트랩 방법의 유효성과 일치성을 보였다.

2. 이표본 검정방법

식 (1.1)에 대한 이표본 검정방법을 살펴보고자 한다.

2.1 카이제곱 검정

각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다. 각 방법에 대해서

붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다. 각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의

Table 2.1 Histogram

알고리즘을 제시하였다. 각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다. 각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다.

2.2 카이제곱 검정

각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다. 각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다. 각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다. 각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다. 각 방법에 대해서 붓스트랩 검정방법의 알고리즘을 제시하였다.

두 모집단에서 추출한 관측값을 [eqn: r]개의 계급으로 분류한 후, 아래와 같은 [eqn: 2 TIMES r]분할표를 만든다.

참고문헌

Eubank, R. L. and Spiegelman, C. H. (1990). Testing the goodness of fit of a linear model via nonparametric regression techniques. Journal of the American Statistical Associations, 85, 387-392. 저널

Lehmann, E. L. (1986). Testing statistical hypothesis, 2nd Ed., John Wiley & Sons, New York. 책

Kim, D. (2000). Likelihood inference for lattice spatial processes, Ph. D. Thesis, University of Minnesota, Minnesota. 학위논문

OeNB. (2005). Rating models and validation, guidelines on credit risk management, Otto Wagner Platz, Austria. 연구보고서, Working paper

Journal of the Korean Data &                                 한국데이터정보과학회지

Information Science Society

0000, 00(0), 000-000

Min Kook Hahn ․ Go Hak Choi

Study on an estimator of linear models

Study on an estimator of linear models

This research is partially supported by a reseach fund.

Min Kook Hahn ․ Go Hak Choi

Professor, Dept. of Statistics, Baekdu University, Daegu 101-712, Korea.

Corresponding author: Dept. of Applied Statistics, Dokdo University, Seoul 101-712, Korea. E-mail: choi@dokdo.ac.kr

2Department of Statistics, Baedu University

3Department of Applied Statistics, Dokdo University

Abstract

This research is for comparison of estimators of linear models. This research is for comparison of estimators of linear models. This research is for comparison of estimators of linear models. This research is for comparison of estimators of linear models. This research is for comparison of estimators of linear models. This research is for comparison of estimators of linear models. This research is for comparison of estimators of linear models. This research is for comparison of estimators of linear models. This research is for comparison of estimators of linear models. This research is for comparison of estimators of linear models. This research is for comparison of estimators of linear models.

Keywords: Additivity, linear model, chi-square distribution, mle, probability model.