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충분통계량이 포함된 최강력검정 📂수리통계학

충분통계량이 포함된 최강력검정

정리

가설검정: H0:θ=θ0H1:θ=θ1 \begin{align*} H_{0} :& \theta = \theta_{0} \\ H_{1} :& \theta = \theta_{1} \end{align*}

위와 같은 가설검정에서 θ\theta 에 대한 충분통계량 TTθ0,θ1\theta_{0}, \theta_{1} 에 대한 확률밀도함수 혹은 확률질량함수g(tθ0),g(tθ1)g \left( t | \theta_{0} \right), g \left( t | \theta_{1} \right) 라고 하자. 그러면 기각역 SS 와 어떤 상수 k0k \ge 0 에 대해, 다음 세 조건을 만족하면서 TT 에 종속된 모든 가설 검정은 레벨 α\alpha최강력검정이다.

  • (i): g(tθ1)>kg(tθ0)g \left( t | \theta_{1} \right) > k g \left( t | \theta_{0} \right) 이면 tSt \in S
  • (ii): g(tθ1)<kg(tθ0)g \left( t | \theta_{1} \right) < k g \left( t | \theta_{0} \right) 이면 tSct \in S^{c}
  • (iii): α=Pθ0(TS)\alpha = P_{\theta_{0}} \left( T \in S \right)

설명

이 정리는 본질적으로 피어슨-네이만 보조정리의 따름정리다. 칼린-루빈 정리의 증명에 쓰이는 것뿐만 아니라, 충분통계량을 통해 최강력검정을 간편하게 고안할 수 있다는 점을 시사한다.

증명 1

원래의 샘플 X\mathbf{X} 에 대한 기각역은 R={x:T(X)S}R = \left\{ \mathbf{x} : T \left( \mathbf{X} \right) \in S \right\} 다. 네이만 인수분해 정리에 따라, X\mathbf{X}확률밀도함수 혹은 확률질량함수는 음이 아닌 함수 h(x)h \left( \mathbf{x} \right) 에 대해 f(xθi)=g(T(x)θi)h(x),i=0,1 f \left( \mathbf{x} | \theta_{i} \right) = g \left( T \left( \mathbf{x} \right) | \theta_{i} \right) h \left( \mathbf{x} \right) \qquad , i = 0,1 와 같이 나타낼 수 있다. 정리에서 만족시킨다고 가정한 조건 (i), (ii)에 따라 xR    f(xθ1)>g(T(x)θ1)h(x)=kg(tθ0)=kf(xθ0)xRc    f(xθ1)<g(T(x)θ1)h(x)=kg(tθ0)=kf(xθ0) \begin{align*} \mathbf{x} \in R \impliedby & f \left( \mathbf{x} | \theta_{1} \right) > g \left( T \left( \mathbf{x} \right) | \theta_{1} \right) h \left( \mathbf{x} \right) = k g \left( t | \theta_{0} \right) = k f \left( \mathbf{x} | \theta_{0} \right) \\ \mathbf{x} \in R^{c} \impliedby & f \left( \mathbf{x} | \theta_{1} \right) < g \left( T \left( \mathbf{x} \right) | \theta_{1} \right) h \left( \mathbf{x} \right) = k g \left( t | \theta_{0} \right) = k f \left( \mathbf{x} | \theta_{0} \right) \end{align*} 이고, 조건 (iii)에 따라 다음이 성립한다. Pθ0(XR)=Pθ0(T(X)S)=α P_{\theta_{0}} \left( \mathbf{X} \in R \right) = P_{\theta_{0}} \left( T \left( \mathbf{X} \right) \in S \right) = \alpha

피어슨-네이만 보조정리: 위와 같은 가설검정에서 θ0,θ1\theta_{0}, \theta_{1} 에 대한 확률밀도함수 혹은 확률질량함수f(xθ0),f(xθ1)f \left( \mathbf{x} | \theta_{0} \right), f \left( \mathbf{x} | \theta_{1} \right) 이라 하고 기각역 RR 과 어떤 상수 k0k \ge 0 에 대해 만약

  • (i): f(xθ1)>kf(xθ0)f \left( \mathbf{x} | \theta_{1} \right) > k f \left( \mathbf{x} | \theta_{0} \right) 이면 xR\mathbf{x} \in R
  • (ii): f(xθ1)<kf(xθ0)f \left( \mathbf{x} | \theta_{1} \right) < k f \left( \mathbf{x} | \theta_{0} \right) 이면 xRc\mathbf{x} \in R^{c}
  • (iii): α=Pθ0(XR)\alpha = P_{\theta_{0}} \left( \mathbf{X} \in R \right)

이라면, 다음 두 명제는 동치다.

  • 위 세 조건들을 만족시키는 모든 가설검정레벨 α\alpha최강력검정이다.
  • 만약 위 세 조건들을 상수 k>0k > 0 와 함께 만족시키는 가설검정이 존재한다면, 모든 레벨 α\alpha최강력검정Pθ0(XA)=Pθ1(XA)=0 P_{\theta_{0}} \left( \mathbf{X} \in A \right) = P_{\theta_{1}} \left( \mathbf{X} \in A \right) = 0 인 집합 AΩA \subset \Omega 만 제외하고 (i)과 (ii)를 만족시키고, 정확히 사이즈 α\alpha최강력검정이다.

피어슨-네이만 보조정리(    )(\impliedby) 에 따라, 정리에서 주어진 가설검정은 최강력검정이다.


  1. Casella. (2001). Statistical Inference(2nd Edition): p389. ↩︎