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A Goodness-of-Fit Test for Additivity
홍승만,박효일 한국자료분석학회 2017 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.19 No.5
In this research, we propose a testing procedure for the goodness-of-fit test to investigate whether the assumption of the additivity between two distributions holds or not. In order to apply this test to the survival analysis, we allow the data to contain the possibly right censored observations. We construct statistics with computing the difference between two different consistent interval estimates from the partitioned the positive half real line, which has been used by Akritas (1988). Also we obtain another consistent estimate of the additivity parameter as byproduct during the construction of test statistics. Then we obtain the limiting distribution of the proposed statistics using the large sample approximation theorem with a consistently estimated covariance matrix when the additivity assumption holds with some additional conditions. Then we exemplify our proposed goodness-of-test with a numerical example and comment briefly some interesting features related to the goodness-of-fit test as concluding remarks.
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홍승만,박정섭,박효일 한국자료분석학회 2009 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.11 No.5
The estimation procedures of the treatment effect based on right censored data proposed up to now has some weaknesses such as difficulty in computation to obtain or the biasedness of the estimate itself in the optimality aspect. In this research, we consider to propose a nonparametric estimate of the treatment effect for the right censored data based on the least square method and the convolution of distribution functions. After re-expressing this estimate as the stochastic integral using the counting process and we derive the asymptotic normality. The result may be used for the statistical inferences for the treatment effect with estimation of the limiting variance. Then we illustrate our estimate with an example with obtaining estimate of limiting variance and discuss some interesting aspects as concluding remarks. 우측중도절단 자료의 처리효과에 대한 추정절차는 많은 통계학자들에 의하여 연구 제시되었지만 중도절단 자료의 특성으로 인하여 계산의 복잡성 또는 편의성과 같은 최적성의 결여와 같은 문제점을 내포하고 있다. 이번에 제시될 연구결과는 최소제곱 추정방법과 합성곱을 이용하여 우측중도절단 자료에 의한 처리효과에 대한 비모수적 추정치를 구하는 연구로서 추정치를 구하는 계산과정이 단순하다는 점이 특징이다. 제시된 추정치를 counting process에 의한 stochastic integral로 표현하여 정규근사식을 도출하였다. 정규근사식은 극한분산에 대한 추정치를 구하여 처리효과에 대한 통계적 추론 절차에 이용될 수 있다. 구체적인 자료를 이용하여 제시된 추정절차를 예시하였으며 극한분산을 추정하는 방법을 제시하였다. 마지막으로 제시된 추정량에 대한 몇 가지 흥미로운 점을 결론으로 서술하였다.
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홍승만 대전신학대학교 출판부 2023 신학과 문화 = THEOLOGY AND CULTURE Vol.- No.27
본고는 온전한 복음의 개념과 로잔 운동이 말하는 온전한 복음을 정리 하고 온전한 복음을 어떻게 증거할 것인지를 연구함으로써 이러한 온전 한 복음을 전하는 선교적 제자가 될 수 있다고 밝히고자 하였다. 온전한 복음은 예수 그리스도가 전하신 하나님 나라의 복음이며, 사도들이 전한 구속의 복음을 포괄한다. 이러한 온전한 복음을 가질 때 복음 증거와 사 회적 책임이라는 통전적 선교를 실천할 수 있다. 로잔 운동은 복음 전도 와 사회적 책임이라는 통전적 선교를 추구하는 방향으로 나아가고 있으 며, 로잔 언약, 마닐라 선언, 케이프타운 서약을 살펴볼 때, 온전한 복음 을 강조하는 흐름으로 변화되고 있음을 확인할 수 있다. 따라서 복음 전 도를 담는 내용으로써 온전한 복음은 예수가 전한 하나님 나라의 복음이 다. 그리고 이러한 온전한 복음을 전하는 선교적 제자가 한국교회를 바 르게 섬기는 건강한 제자이며, 존재, 행동, 말의 차원이 어우러진 복음 증 거를 할 때 온전한 복음 전도가 이루어질 수 있다. 선교적 제자는 온전한 복음을 하나님의 사랑의 마음을 가지고 담대하게 선포하고 증거하는 제 자이다. 코로나19 팬데믹을 지나오면서 한국교회는 대사회적 신뢰도 하 락과 공교회성과 공공성의 상실, 제자도의 상실과 같은 위기로 인해 많 이 위축되었고, 복음 전도도 많이 위축되었다. 하지만 2024년 9월 제4차 로잔세계 복음화 대회를 앞두고 이 연구를 통해 로잔 운동이 강조하는 온전한 복음 이해를 한국교회에 다시금 환기함으로써, 한국교회가 온전 한 복음 이해와 실천을 회복하고, 교회의 대사회적 신뢰도가 회복되며, 온전한 복음을 전하는 선교적 제자가 많이 일어나기를 기대한다.
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비모수 방법에 의한 다변량 검정절차에 대한 고찰과 그 이후
홍승만,박효일 한국자료분석학회 2015 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.17 No.3
In this paper, using the multiple testing approach, we review the testing procedures for the multivariate data in some detail. Especially, we are interested in inspecting which component or components may contribute the rejection of the null hypothesis when we accept the alternative with the rejecting the null hypothesis. One may consider these procedure can be a multiple comparison for the multivariate data. For these statistical inferences, we consider to construct the test statistics using the individual p-values and combine them with some suitable combining functions. Also we comment briefly on the multiplicity required for the multiple testing procedure with the Bonferroni and Holm methods and explicitly introduce and discuss the corresponding familywise error rate (FER). Then we exemplify the multivariate multiple comparison procedure with an example. Finally, we discuss some interesting features for the multiple test and the false discovery proportion. 이 논문에서 다중검정(multiple testing) 접근법을 사용하여 다변량 자료에 대한 검정절차에 대한 방법과 과정을 보다 상세하게 기술한 다음에 귀무가설이 기각되고 대립가설이 채택되는 경우에 어떤 변수가 귀무가설의 기각에 기여하는 지를 알아보는 연구를 수행한다. 이러한 통계적 절차는 일변량인 경우 다중비교와 동일한 절차로서 다변량 다중비교라고 할 수도 있을 것이다. 이러한 통계적 추론절차를 위하여 이번 연구에서는 각 변수의 개별적 검정에 대한 유의확률(p-value)을 이용하는 검정통계량을 구축하여 이용한다. 다중검정에서 요구되는 다중성(multiplicity)에 대한 조정방법으로서 Bonferroni와 Holm 방법과 절차에 관하여 간단하게 설명하고 이에 대응하는 familywise error rate(FER)에 관하여 소개한다. 구체적인 예를 이용하여 소개한 다변량 다중비교에 대하여 구체적으로 예시하며 마지막으로 다중검정에 관여 여러 가지 흥미로운 점을 토의하며 FER 대신에 사용할 수 있는 false discovery proportion에 관하여 알아본다.
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A Nonparametric Test Procedure for Two Distributions Equality using the Right Censored Data
홍승만,박효일 한국자료분석학회 2010 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.12 No.6
In this study we consider to propose a nonparametric test procedure for two distributions equality based on the several quantile test statistics with combining them into a statistic using estimated covariance matrix for the right censored data in the two-sample problem. For this, since we do not assume any specific model between two populations or distributions, our proposed test procedure can be applied to some broad situations. Then we derive the limiting distribution for the quadratic form using the large sample approximation theory by assuming that the estimated covariance matrix is positive definite. Finally we illustrate our procedure with an example and discuss some interesting features of our test as concluding remarks.
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Two Sample Nonparametric Test under the Additive Hazards Model
홍승만,박효일 한국자료분석학회 2009 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.11 No.1
In this study, we propose a nonparametric test procedure between two samples for comparing the hazard functions under the additive hazards model. In this study, we consider to deal with the grouped and right censored data. We derive the test statistic based on the maximum likelihood principle and convert it into the weighted log-rank statistic using the relation between the scores for the censored and uncensored observations. Then we comment briefly about the limiting distribution of the proposed test statistic under the null hypothesis. Then we illustrate our procedure with an example. Finally we discuss some peculiar aspects of our test as concluding remarks.
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