제로팽창된 이변량 음이항 분포에서 제로팽창에 대한 가설검정

• 영문명: Testing for Zero-inflation in a Zero-Inflated Bivariate Negative Binomial Model
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 한상문(Sang Moon Han) 정병철(Byoung Cheol Jung)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.11 No.2, 1041~1050쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2009.04.30

국문 초록

본 논문에서는 제로팽창된 이변량 음이항 분포에서 제로팽창의 존재유무에 대한 가설검정을 다루었다. 이 분포에서 제로팽창에 대한 스코어 검정과 LR 검정을 유도하고 모의실험을 통하여 각 검정법의 효율성을 비교하였다. 모의실험 결과 스코어 검정이 명목유의수준을 제대로 유지하고 검정력도 높게 나타나 제로팽창에 대한 효율적인 검정법으로 나타났다. 스코어 검정은 LR 검정에 비하여 계산이 간편하다는 장점이 존재하고 LR 검정보다 나은 효율을 보였으므로 제로팽창에 대한 검정에서 스코어 검정의 사용을 제안하고자 한다. 더불어 실제 사례에 두 검정법을 적용하고 그 결과를 제시하였다.

영문 초록

In this paper, we consider the testing problem of zero-inflation in a bivariate negative binomial distribution. In this model, we propose the score and LR tests for testing zero-inflation, and compare the efficiencies of the proposed tests using the Monte Carlo study. The Monte Carlo study shows that the proposed score test prove to be efficient test for zero-inflation in the view of the significance level and power. Since the score test is easier to compute than the LR test and it shows better performance than the LR test, we suggest the use of score test for testing zero-inflation. In addition, an empirical example is provided to illustrate the results.

목차

1. 서론

2. 제로팽창된 BNB 분포

3. 제로팽창에 대한 스코어 검정과 LR 검정

4. 모의실험

5. 실제자료분석

6. 결론

참고문헌

키워드

이변량 계수형 자료 제로팽창 이변량 음이항 분포 스코어 검정 LR 검정 bivariate count data Zero-inflation Bivariate Negative Binomial Distribution Score test LR test