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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제20권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
1,625 - 1,632 (8page)

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In this research, we consider multi-aspect tests based on the quantile statistics. The multi-aspect tests would be efficient in terms of power when the underlying distributions may not be known or quite different types. First of all, we use the quadratic form for the test statistic to combine several quantile statistics, which would be suitable for the general type of alternative. Also we consider sum type of statistic for the quantile functions which may be applied for the one-sided alternative. We derive the asymptotic normalities for both cases applying the large sample approximation theorem. Further, we apply the permutation principle with the Monte-Carlo method to obtain the exact null distributions and state briefly the order of application of the permutation principle. Then we illustrate our procedure with a numerical example by obtaining p-values using both methods. Finally we discuss the combination functions and resampling methods as concluding remarks.

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Bickel, P. J. / 2015 / Mathematical Statistics: Basic Ideas and Selected Topics, Volume II / Chapman and Hall google schola Chi, Y. / 2001 / Some versatile tests based on the simultaneous use of weighted logrank and weighted Kaplan-Meier statistics / Communications in Statistics: Simulation and Computation 30:743~759 Crossref Fleming, T. R. / 1991 / Counting Processes and Survival Analysis / Wiley and Sons, Inc. google schola Good, P. / 2000 / Permutation Tests - A Practical Guide to Resampling Methods for Testing Hypotheses / Springer google schola Hajek, J. / 1967 / Theory of Rank Tests / Academic Press google schola

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