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자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제8권 제2호
발행연도
2006.1
수록면
469 - 481 (13page)

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This paper deals with the screening situation where the samples are drawn from the conditional distribution of a truncated bivariate normal distribution. The initial screening variable is doubly truncated, but only the values of the other variable are observed following the screening. Some properties of this conditional distribution, named as the perturbed normal distribution, are studied. The relationship of the distribution to skew-normal distribution is also obtained. The screened samples that are uninformative about the correlation of the bivariate normal distribution may occur, even for large sample size. MCMC method is employed to eliminate the uncertainty and to estimate the correlation as well as the unscreened population parameters of the conditional distribution. Illustrative examples demonstrate the performance of the method.
#Screened data #Perturbed Normal distribution #Unscreened population #MCMC.1. IntroductionScreened data frequently occurs in personnel selection and other screening procedures. For example #admission to educational institutions is often based upon an

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A / 1985 / Pearson diagrams for truncated normal and truncated Weibull distributions : 219 ~ 222 google schola Arnold / 1993 / The nontruncated marginal of a truncated bivariate normal distribution : 471 ~ 478 google schola Azzalini,A / 1985 / A class of distributions which includes the normal ones 12 : 171 ~ 178 google schola Birnbaum,Z.W / 1950 / Effect of linear truncation on a multinormal population 21 : 272 ~ 279 google schola Cho, J. S / 2003 / Estimation of reliabilities in bivariate Weibull model under random censorship 5 : 145 ~ 152 google schola

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