• 대한토목학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.141-150
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• 1993

본 연구에서는 Weibull 확률분포함수의 매개변수 추정방법을 적용하였으며, 재현기간별 신뢰한계를 구하기 위한 점근분산식(漸近分散式)을 유도하였다. 각 과정은 기존의 모멘트법, 최우도법, 확률가중 모멘트법(Probability weighted moments)개념에 기초하여 유도하였으며, 유도된 식들을 실제 홍수자료에 적용하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.181-186
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• 2005

Many data sets obtained from surveys or medical trials often include missing observations. When these data sets are analyzed, it is general to use only complete cases. However, it is possible to have big biases or involve inefficiency. In this paper, we consider a method for estimating parameters in logistic linear models involving non-ignorable missing data mechanism. A binomial response and normal exploratory model for the missing data are used. We fit the model using the EM algorithm. The E-step is derived by Metropolis-hastings algorithm to generate a sample for missing data and Monte-carlo technique, and the M-step is by Newton-Raphson to maximize likelihood function. Asymptotic variances of the MLE's are derived and the standard error and estimates of parameters are compared.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제15권1호
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• pp.23-50
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• 2014

This paper deals with formulation of optimum multi-objective modified step-stress accelerated life test (ALT) plan for Burr type-XII distribution under type-I censoring. Since it is impractical to estimate only one objective parameter after conducting costly ALT tests; also, it is not desirable to assume instantaneous changes in stress levels because of limited capacity of test equipments and the presence of undesirable failure modes, therefore, an optimum multi-objective modified step-stress ALT plan has been designed. The optimal test plan consists in determining the optimum low stress level and optimal time at which stress starts linearly increasing from low stress by minimizing the weighted sum of the asymptotic variances of the maximum likelihood estimator of quantile lifetimes at design constant stress. The method developed has been illustrated using an example. Sensitivity analysis has been carried out. Comparative study has also been done to highlight the merits of the proposed model.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권5C호
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• pp.413-421
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• 2008

이 논문은 최소 평균제곱오차 라플라스 양자기가 평균이나 표준편차가 불일치된 신호에 적용될 때 야기되는 평균제곱오차 왜곡과 신호대 양자화 잡음비의 점근식을 유도한다. 이들 식은 양자점의 개수 N, 평균값의 변이량 $\mu$, 양자기 설계 기준으로 사용된 표준편차에 대해 적용되는 신호의 표준편차 비율 $\rho$로써 왜곡과 신호대잡음비의 직접적인 관계를 명확히 표시하고 있다. 수치 결과에 의하면, 논문의 주 근사식은, 요율 R=$log_2N$이 6 이상인 경우에, 상당히 넓은 $\mu$와 $\rho$에 대해 신호대잡음비 참값의 1% 이내의 값을 예측하여 정확도가 아주 높은 것으로 판단된다. 이 논문을 통해 새로 발견된 점은 첫째 ${\rho}>3/2$인 분산 강불일치의 경우에 신호대잡음비는 $9/\rho$ dB/bit 비율로 증가한다는 것과 둘째 최적 균일양자기는, 비록 최적으로 설계되었지만, 분산 임계불일치보다 조금 더 불일치된 것임을 밝힌 점이다. 또 $\mu$에 의한 신호대잡음비 손실은 비교적 크지 않은 것이 관찰되었다. 여기에 유도된 공식들은, 단구간 분산이 변하는 라플라스 분포로 잘 모형되는 음성이나 음악 신호를 하나의 양자기로 양자화하는 경우에 쓰임새가 있을 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1171-1180
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• 2010

회귀함수의 비모수적 적합에서 공변량의 차원이 증가함에 따라 추정량의 극한성질이 좋지 않음이 잘 알려져 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 방법중의 하나는 단일지표모형의 추정을 이용하여 공변량의 차원을 1차원으로 줄이는 것이다. 단일지표모형에서 계수 추정 방법으로는 반복적으로 해를 계산하여 근사치를 구하는 방법인 준모수적 최소제곱법과 비반복적으로 계산하여 구하는 도함수 가중평균법이 있다. 두 추정 방법 모두 모수적인 방법과 같은 수렴비율로 정규근사한다고 알려져 있지만 실질적인 성능에 관한 비교는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 두 방법에 의한 추정치의 분산을 비교하여 어떠한 방법이 좋은지를 파악하고자 한다.