The process capability indices are widely used to measure the capability of the process to manufacture items within the specified tolerance. Most evaluations on process capability indices focus on point estimates, which may result in unreliable assessments of process performance. The index $C_p$ has been widely used in various industries to assess process performance. In this paper, we propose new testing procedure on assessing $C_p$ index for practitioners to use in determining whether a given process is capable. The provided approach is easy to use and the decision making is more reliable. Whether a process is clearly normal or nonnormal, our bootstrap testing procedure could be applied effectively without the complexity of calculation. A numerical result based on the proposed approach is illustrated.
Ghang, Ho-Young;Han, Young-Joo;Jeong, Sang-Jin;Bhak, Jong;Lee, Sung-Hoon;Kim, Tae-Hyung;Kim, Chul-Hong;Kim, Sang-Soo;Al-Mulla, Fahd;Youn, Chan-Hyun;Yoo, Hyang-Sook;The HUGO Pan-Asian SNP Consortium, The HUGO Pan-Asian SNP Consortium
Genomics & Informatics
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제9권4호
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pp.181-188
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2011
In planning a model-based phylogenic study for highly related ethnic data, the SNP marker number is an important factor to determine for relationship inferences. Genotype frequency data, utilizing a sub sampling method, from 63 Pan Asian ethnic groups was used for determining the minimum SNP number required to establish such relationships. Bootstrap random sub-samplings were done from 5.6K PASNPi SNP data. DA distance was calculated and neighbour-joining trees were drawn with every re-sampling data set. Consensus trees were made with the same 100 sub-samples and bootstrap proportions were calculated. The tree consistency to the one obtained from the whole marker set, improved with increasing marker numbers. The bootstrap proportions became reliable when more than 7,000 SNPs were used at a time. Within highly related ethnic groups, the minimum SNPs number for a robust neighbor-joining tree inference was about 7,000 for a 95% bootstrap support.
The generalized logit model of nominal type with random regressors is studied for bootstrapping. We assess the accuracy of some estimators for our generalized logit model using a Monte Carlo simu-lation. That is we study the finite sample properties containing the consistency and asymptotic normality of the maximum likelihood es-timators. Also we compare Newton Raphson algorithm with BHHH algorithm.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.399-422
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2003
In actual manufacturing industries, process capability analysis often entails characterizing or assessing processes or products based on more than one engineering specification or quality characteristic. Since these characteristics are related, it is a risky undertaking to represent variation of even a univariate characteristic by a single index. Therefore, the desirability of using vector-valued process capability index(PCI) arises quite naturally. In this paper, some vector-valued ${PCI}_p$${C}_p$=(${C}_{px}$, ${C}_{py}$),${C}_{pk}$=(${C}_{pkx}$, ${C}_{pky}$) and ${C}_{pm}$=(${C}_{pmx}$, ${C}_{pmy}$) considering univariate PCIs ${C}_p$,${C}_{pk}$ and ${C}_{pm}$ are studied. First, we propose some asymptotic confidence regions of our vector-valued PCIs with bootstrap. And we examine the performance of asymptotic confidence regions of our vector-valued PCIs ${C}_p$ and ${C}_{pk}$ under the assumption of bivariate normal distribution BN($\mu_{x}$, $\mu_{y}$, $\sigma_{x}^{2}$, $\sigma_{y}^{2}$, $\rho$) and bivariate chi-square distribution Bivariate $x^2$(5,5,$\rho$).
본 연구는 축구화 브랜드의 3i 모델의 효과성을 검증하여 브랜드의 3i 모델 중요성과 시사점을 도출하여 축구화 브랜드 전략의 기본 자료를 제공하고자 했다. 따라서 지난 3년 동안 축구화를 구매한 경험이 있는 대상자를 표본으로 선정했으며, 421부의 자료를 최종분석에 적용했다. 자료처리는 빈도분석, 내적일관성, 확인적 요인분석, 상관분석, 구조방정식 모형 분석을 실시했으며, 모든 분석은 SPSS 및 AMOS(ver. 21.0) 프로그램을 활용했다. 연구결과 첫째, 축구화 브랜드의 3i 모델이 브랜드 신뢰에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 브랜드 신뢰는 소비자 구매행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 축구화 브랜드의 3i 모델은 소비자 구매행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 축구화 브랜드3i 모델과 소비자 구매행동 간의 브랜드 신뢰는 부분적인 매개효과가 있는 것으로 나타났다.
위험률 변화점모형에서 특별한 함수형이나 분포함수에 대한 가정을 하지 않는 일반적인 모형을 고려하였다. 이러한 모형은 지금까지 주로 다루어 왔던 상수항 위험률의 변화점모형뿐만 아니라 여러 유형의 변화점모형을 내포한다. 중도절단된 자료하에서 위험률 변화점에 관한 모수적 모형을 가정하지 않고 변화점 이전과 이후의 넬슨(Nelson) 누적위험함수 추정량의 기울기 차를 이용하여 추정량을 제안하고, 그의 점근적 성질을 규명한다. 붓스트랩 추정량의 일치성과 점근분포를 유도하고, 몇가지 분포함수의 경우에 몬테칼로 모의실험을 통해 제안된 방법의 경험적 성질을 살펴보았다. 또한, 심장병 이석환자의 생존시간 자료를 통해 변화점을 추정하고 추정량의 붓스트랩 분포를 구하였다.
무선 센서 네트워크는 실세계에 광범위하게 배치되어 다양한 응용에 활용되고 있다. 센서 노드들 사이에 안전한 통신을 위한 필수 조건은 그들의 신뢰관계를 유지할 수 있는 세션키를 생성하는 것이다. 여기에서 고려되어야 할 문제는 어떻게 통신 노드들을 식별하고 키 동의 과정에서 상대방에게 키 정보의 노출을 최소화할 것인가이다. 현재 기존의 구조들에서는 몇 가지 취약점으로 인해 이러한 문제를 완전히 해결하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 다음과 같은 이점을 가진 새로운 키 사전 분배 프로토콜을 제안한다. 첫째, 노드간의 인증 서비스를 지원한다. 둘째, 공유하지 않은 키 스페이스의 식별자는 공개하지 않을 뿐만 아니라 공유하고 있는 식별자들의 공개를 최소화한다. 마지막으로 노드 공격에 대해 네트워크의 보안이 기존의 방식에 비해 강건하다. 그리고 성능과 보안 분석을 통해 제안된 구조가 무선 센서 네트워크에 적합함을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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