Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.4
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pp.515-525
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2010
We investigated design-based properties of the ordinary least square estimator(OLSE) and the weighted least square estimator(WLSE) in a panel regression model. Given a complex data we derive the magnitude of the design-based bias of two estimators and show that the bias of WLSE is smaller than that of OLSE. We also conducted a simulation study using Korean welfare panel data in order to compare design-based properties of two estimators numerically. In the study we found the followings. First, the relative bias of OLSE is nearly two times larger than that of WLSE and the bias ratio of OLSE is greater than that of WLSE. Also the relative bias of OLSE remains steady but that of WLSE becomes smaller as the sample size increases. Next, both the variance and mean square error(MSE) of two estimators decrease when the sample size increases. Also there is a tendency that the proportion of squared bias in MSE of OLSE increases as the sample size increase, but that of WLSE decreases. Finally, the variance of OLSE is smaller than that of WLSE in almost all cases and the MSE of OLSE is smaller in many cases. However, the number of cases of larger MSE of OLSE increases when the sample size increases.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.12B
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pp.2292-2297
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1999
Some observed weather spectra show that nearly 25% of weather spectra are seriously skewed and can not be considered to be symmetric. However, the conventional pulse pair method was derived and has been evaluated under the assumption that the weather spectrum is symmetric and narrow. This means that the conventional pulse pair method may need reevaluation. Therefore, this paper analyzed the bias errors of pulse pair estimates in the skewed spectra. The bias errors of pulse pair mean estimates are more serious comparing with the pulse pair width estimates. In this paper, the poly-pulse pair method is suggested to reduce these bias errors of mean estimates. It was shown that the mean bias errors can be reduced remarkably using the newly suggested poly-pulse pair method.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.48
no.12
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pp.977-985
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2020
KOMPSAT-3A launched in 2015 provides Middle InfraRed(MIR) images with 3.3~5.2㎛. Though the satellite provide high resolution images for estimating bright temperature of ground objects, it is different from existing satellites developed for natural science purposes. An atmospheric compensation process is essential in order to estimate the surface brightness temperature from a single channel MIR image of KOMPSAT-3A. However, even after the atmospheric compensation process, there is a brightness temperature error due to various factors. In this paper, we analyzed the cause of the brightness temperature estimation error by tracking signal flow from camera physical characteristics to image processing. Also, we study on possibility of improvement of MIR brightness temperature bias error of KOMPSAT-3A using GEOKOMPSAT-2A. After bias compensation of a real nighttime image with a large bias error, it was confirmed that the surface brightness temperature of KOMPSAT-3A and GEOKOMPSAT-2A have correlation. We expect that the GEOKOMPSAT-2A images will be helpful to improve MIR brightness temperature bias error of KOMPSAT-3A.
Weights can be made and imposed in both sample design stage and analysis stage in a sample survey. While in design stage weights are related with sample data acquisition quantities such as sample selection probability and response rate, in analysis stage weights are connected with external quantities, for instance population quantities and some auxiliary information. The final weight is the product of all weights in both stage. In the present paper, we focus on the weight in analysis stage and investigate the effect of such weights imposed on the weighted mean when estimating the population mean. We consider a finite population with a pair of fixed survey value and weight in each unit, and suppose equal selection probability designs. Under the condition we derive the formulas of the bias as well as mean square error of the weighted mean and show that the weighted mean is biased and the direction and amount of the bias can be explained by the correlation between survey variate and weight: if the correlation coefficient is positive, then the weighted mein over-estimates the population mean, on the other hand, if negative, then under-estimates. Also the magnitude of bias is getting larger when the correlation coefficient is getting greater. In addition to theoretical derivation about the weighted mean, we conduct a simulation study to show quantities of the bias and mean square errors numerically. In the simulation, nine weights having correlation coefficient with survey variate from -0.2 to 0.6 are generated and four sample sizes from 100 to 400 are considered and then biases and mean square errors are calculated in each case. As a result, in the case or 400 sample size and 0.55 correlation coefficient, the amount or squared bias of the weighted mean occupies up to 82% among mean square error, which says the weighted mean might be biased very seriously in some cases.
In recent researches, several LOD techniques are used for real-time visualization of large sized terrain data. However, during mesh simplification, geometry popping may occur in consecutive frames, because of the geometric error. We propose an efficient method for reducing the geometry popping using roughness map and bias map. A roughness map and a bias map are used to move vertices of the terrain mesh to appropriate position where they minimize the geometry errors. A roughness map and a bias map are represented as a texture suitable for GPU processing. Moving vertices using bias map is processed on the GPU, so the high-speed visualization can be possible.
In this paper, we overview the sample design, sampling error, non-response rate and prediction errors of the exit poll conducted for 2010 local elections and discusses how to detect a prediction bias in exit poll. To investigate the bias problem in exit poll in regional(Si-Do) level, we analyze exit poll data for 2007 presidential election and 2006 local elections as well as 2010 local elections in Korea. The measure of predictive accuracy A proposed by Martin et al.(2005) is used to assess the exit poll bias. The empirical studies based on three exit polls clearly show that there exits systematic bias in exit poll and the predictive bias of candidates affiliated to conservative party (such as Hannara-Dang) is serious in the specific regions. The result of this study on systematic bias will be very useful to improving the exit poll methodology in Korea.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.218-224
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1998
본 논문에서는 컬러 모니터용 전자관(CDT; Color Display Tube)의 편향 요크(DY; Deflection Yoke)의 제조 공정상 오차가 발생시키는 컨버전스의 오차를 보정하기 위하여 붙이는 페라이트 박판(Ferrite Sheet)의 위치를 결정하는 규칙을 생성하는 박판을 붙여야 하는지 판단한다. 이를 러프 집합 이론을 이용하여 컨버전스 값을 조건부 속성으로, 페라이트 박판의 위치를 판단부 속성으로 하여 판단 테이블을 만들고 이때 발생하는 몇 가지 문제를 해결하여 최소화된 규칙을 찾아내는 방안을 제안한다.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.40
no.1
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pp.43-48
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2012
This paper proposes a practical linear recursive robust motion deblurring filter using the inertial sensor measurements for strapdown image seekers. The angular rate information obtained from the gyro mounted on the missile is used to define the PSF(point spread function). Since the gyro output contains a unknown but bounded bias error. the motion blur image model can be expressed as the linear uncertain system. In consequence, the motion deblurring problem can be cast into the robust Kalman filtering which provides reliable state estimates even in the presence of the parametric uncertainty due to the gyro bias. Through the computer simulations using the actual IR scenes, it is verified that the proposed algorithm guarantees the robust motion deblurring performance.
Controlling the total survey error including sampling error and non-sampling error is very important in sampling design. Non-sampling error caused by non-response accounts for a large proportion of the total survey error. Many studies have been conducted to handle non-response properly. Recently, a lot of non-response imputation methods using machine learning technique and traditional statistical methods have been studied and practically used. Most imputation methods assume MCAR(missing completely at random) or MAR(missing at random) and few studies have been conducted focusing on MNAR (missing not at random) or NN(non-ignorable non-response) which cause bias and reduce the accuracy of imputation. In this study, we propose a non-response imputation method that can be applied to non-ignorable non-response. That is, we propose an imputation method to improve the accuracy of estimation by removing the bias caused by NN. In addition, the superiority of the proposed method is confirmed through small simulation studies.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.41
no.2
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pp.142-149
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2013
The thrust vector control technique is essential for high maneuverability of unmanned aerial vehicles. In the present study, a multi-component balance was developed to quantitatively evaluate the thrust-vectoring performance of a supersonic rectangular nozzle based on the Coanda coflowing effect. Precise calibration and detailed data analysis were performed during the development. It was found that the cross-talk errors between load cells in the balance were less than 5%, and that the unwanted errors due to high-pressure supply tubes were almost negligible, which contributed to the high accuracy of the present balance design. Some preliminary test results of the thrust-vectoring performance of the present nozzle design were also obtained and analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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