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- 저자 : 김흔창 (검색결과 1 건)
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Graybill-Wang방법의 합분산에 대한 분산비의 수정 신뢰구간에 관한 연구 (2인자 지분분산성분 모형에서)
이 논문은 2인자 지분분산성분 모형에서 Graybill-Wang방법의 신뢰구간과 Kang의 수정 신뢰구간에 대한 시뮬레이션 결과를 비교하여 요약정리 하였다. Graybill-Wang방법의 신뢰구간의 시뮬레이션 결과에 의하면 I=J:3~5, K:3~10(정의역)에서는 100(1-a)%에 꼭 맞지 않거나 그 신뢰구간 범위의 폭이 넓다. 그러나 그 값은 100(1-a)%에 근사하는 경우는 J가 10~100이거나 실험횟수 K가 10000인 큰 수 일 때 이지만, 그 때 J나 K가 너무 커서 실제 실험과 검정에 사용 할 수가 없다. 그런데 수정신뢰구간은 J가 3~5실험횟수 K가(정의된) 3~10에서 사용이 가능하도록 수정하여 수정 신뢰구간이 더 좋다. 두 신뢰구간과 비교 결과는 다음과 같다. 1. I=J:3~5, K:3~10일 때 σ_A^2(σ_A^2+σ_B^2+σ_C^2)에 대한 상위 신뢰구간은 수정 신뢰구간의 범위가 더 좁아 Graybill-Wang방법의 신뢰구간보다 더 좋은 신 뢰구간 이였다. 그러나 그 하위 신뢰구간에서는 수정 신뢰구간과 Graybill– Wang방법의 신뢰구간의 값이 비슷하지만 Graybill–Wang방법의 신뢰구간이 100(1-a)%에 근사 하는 경우는 J가 100이거나 K가 10000일 때 이지만 그 때 J나 K가 너무 커서 실제 실험이나 검정에 사용 할 수가 없다. 그러나 수정 신뢰구간은 항상 정의된 J:3~5나 K가 3~10에서도 잘 근사 하므로 실제 실험과 검정에 사용할 수 있다. 그러므로 수정신뢰구간이 Graybill–Wang방법의 신뢰구간보다 더 좋다. 2. σ_B^2(σ_A^2+σ_B^2+σ_C^2)에서는 상위와 하위의 두 수정신뢰구간의 값이 Graybill- Wang방법의 신뢰구간과 비슷하다. 그런데 Graybill-Wang방법의 신뢰구간은 100(1-a)%에 근사 하는 경우는 I=5나 J=10인 경우인데 이 때 J가 너무 커서 실제 실험이나 검정에 사용 할 수 없다. 그러나 수정 신뢰구간은 I=J:3~5, K:3~10에서도 항상 잘 근 사하므로 실제 실험이나 검정에 사용할 수 있다. 그러므로 수정 신뢰구간이 Graybill-Wang방법의 신뢰구간 보다 더 좋다. 3. σ_C^2(σ_A^2+σ_B^2+σ_C^2)에서는 상위 신뢰구간은 수정 신뢰구간의 값이 Graybill- Wang방법의 신뢰구간과 비슷하다. 그러나 Graybill-Wang방법의 신뢰구간이 100(1-a)%에 근사 하는 경우는 I=5나 J=10인 경우인데 이 때 J가 너무 커서 실제 실험이나 검정에 사용 할 수 없다. 그러나 수정 신뢰구간은 I=J:3~5, K:3~10에서 잘 근사하므로 실제 실험에 사용할 수 있다. 그러므로 수정 신뢰구간이 Graybill-Wang방법의 신뢰구간보다 더 좋다. 그리고 하위 신뢰구간 은 I=J:3~5, K:3~10에서 수정 신뢰구간이 Graybill-Wang방법의 신뢰구간 보다 그 범위가 더 좁아 더 좋다. 그러므로 수정 신뢰구간이 Graybill-Wang 방법의 신뢰구간보다 더 좋은 신뢰구간 이다.
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