• 제목/요약/키워드: Counting Statistics

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COUNTING STATISTICS MODIFIED BY TWO DEAD TIMES IN SERIES

  • Choi, H.D.
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제43권3호
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    • pp.287-300
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    • 2011
  • Counting statistics modified by introducing two dead times in series under a Poisson input distribution are discussed. A previous study examined the two cases of series combinations of nonextended-extended (NE-E) and extended-extended (EE) dead times. The present study investigated the remaining two cases of extended-nonextended (E-NE) and nonextended-nonextended (NE-NE) dead times. For the three time origins of the counting processes - ordinary, equilibrium, and shifted processes - a set of formulae was newly developed from a general formulation and presented for the event time interval densities, total densities, and exact mean and variance of the counts in a given counting duration. The asymptotic expressions for the mean and variance of the counts, which are most convenient for applications, were fully listed. The equilibrium mean count rates distorted by the three dead times in series were newly derived from the information obtained in these studies. An application of the derived formulae is briefly discussed.

몬테칼로 전산모사를 이용한 복합 G-M 계수기 불감시간 모형의 계측 통계 연구 (A Study on Counting Statistics of the Hybrid G-M Counter Dead Time Model Using Monte Carlo Simulations)

  • 이상훈;제무성
    • Journal of Radiation Protection and Research
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    • 제29권4호
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    • pp.269-273
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    • 2004
  • 고계수율 환경에서의 G-M 계수기의 가용 범위를 확장하기 위하여 두 가지 불감시간(연장가능 및 연장불능)을 채택한 복합 모형이 개발되었으며, 이 복합모형 참 계수율과 실측 계수율간의 상관관계를 보다 정확히 설명한다. 이 논문에서는 몬테칼로 모사법에 근거한 G-M 계수기 불감효과 분석 프로그램 GMSIM을 개발하여 연장가능 불감시간 모형 및 연장불능 불감시간 모형에 적용하여 그 정확도를 확인하였다. GMSIM을 이용하여 복합 불감시간 모형을 따르는 G-M 계수기의 계수 통계 특성을 분석한 결과, 두 가지 이상적 모형의 중간적 특성을 보였다. 향후 GMSIM은 세 가지 모형의 불감시간 특성을 분석하는데 사용될 수 있다.

Analysis of Food Poisoning via Zero Inflation Models

  • Jung, Hwan-Sik;Kim, Byung-Jip;Cho, Sin-Sup;Yeo, In-Kwon
    • 응용통계연구
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    • 제25권5호
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    • pp.859-864
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    • 2012
  • Poisson regression and negative binomial regression are usually used to analyze counting data; however, these models are unsuitable for fit zero-inflated data that contain unexpected zero-valued observations. In this paper, we review the zero-inflated regression in which Bernoulli process and the counting process are hierarchically mixed. It is known that zero-inflated regression can efficiently model the over-dispersion problem. Vuong statistic is employed to compare performances of the zero-inflated models with other standard models.

The Counting Process of Which the Intensity Function Depends on States

  • Park, Jeong-Hyun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제4권1호
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    • pp.281-292
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    • 1997
  • In this paper we are concered with the counting processes with intersity function $g_n(t)$, where $g_n(t)$ not only depends on t but n. It is shown that under certain conditions the number of events in [0, t] follows a generalizes Poisson distribution. A counting process is also provided such that $g_i(t)$$\neq$$g_i(t)$ for i$\neq$j and the number of events in [0, t] has a transformed geometric distribution.

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단백질 기능 예측을 위한 그래프 기반 모델링 (Graph-based modeling for protein function prediction)

  • 황두성;정재영
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제12B권2호
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    • pp.209-214
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    • 2005
  • 단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려져 있지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 단백질 기능 예측 관련 연구로는 guilt-by-association 개념을 바탕으로 대규모의 단순 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 기능 예측 방법인 neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 예측 모델을 살펴보고 대량의 상호작용 데이터로부터 빠른 기능예측에 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단백질 상호작용 맵, 서열 유사성 및 경험적 전문가 지식을 이용하는 그래프 기반 모델이다. 제안된 알고리즘은 Yeast 단백질의 기능 예측을 수행하였으며, neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 모델의 실험 결과와 비교되었다.

계수과정의 우도함수 유도 (Derivation of the likelihood function for the counting process)

  • 오창혁
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권1호
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    • pp.169-176
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    • 2014
  • 계수과정은 다양한 분야에서 활용되고 있으며 그 성질은 강도함수에 의해 결정된다. 일정 구간에서 연속적으로 과정이 관측될 때, 우도함수를 이용하여 강도함수의 모수를 추정할 수 있다. 그러나 기존의 연구는 직관적인 방법에 의한 우도함수 유도이며, 여러 명의 저자에 의해 얻은 우도함수가 일치하지 않아 우도함수를 이용한 최우추정치를 구하는 문제 등의 적용에 어려움이 발생하고 있다. 따라서 이 단신연구에서는 계수과정의 우도함수를 엄밀한 방법으로 유도하여 기존의 문제점을 해결한다.

The Counting Processes that the Number of Events in [0,t] has Generalized Poisson Distribution

  • Park, Jeong-Hyun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제7권2호
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    • pp.273-281
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    • 1996
  • It is derived that conditions of counting process ($\{N(t){\mid}t\;{\geq}\;0\}$) in which the number of events in time interval [0, t] has a (n, n+1)-generalized Poisson distribution with parameters (${\theta}t,\;{\lambda}$) and a generalized inflated Poisson distribution with parameters (${\{\lambda}t,\;{\omega}\}$.

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Cox 회귀모형을 이용한 다중상태의 생존자료분석에 관한 연구 (On the analysis of multistate survival data using Cox's regression model)

  • Sung Chil Yeo
    • 응용통계연구
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    • 제7권2호
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    • pp.53-77
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    • 1994
  • 병원의 임상연구실험에서 종종 환자들의 치료에 따른 병세의 호전상태를 여러단계로 분류하여 상이한 치료방법에 따른 치료효과간의 차이를 알고자 하는 경우가 있다. 이와 같이 다중상태의 생존자료분석을 위한 한가지 방법으로 본 논문에서는 비동형의 Markov 모형에 Cox 회귀모형을 적용하여 회귀계수와 기저생존함수, 그리고 이를 바탕으로 반응확률함수를 추정하고 아울러 이들 추정량들의 대표본 성질들을 셈과정(Counting process) 기법을 이용하여 알아 보았다. 그리고 본 논문의 결과에 대해 실제 예를 들어 보였다.

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Rank Test for Ordered Alternatives under Random Censorship

  • Gyu-Jin Jeong;Sang-Gue Park
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제3권3호
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    • pp.195-204
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    • 1996
  • Some rank tests for comparing r treatments against ordered alternatives are proposed when some of data are randomly cemsored, which are the weighted logrank tests based on pairwise-ranking scheme. The covariances of the proposed test statistics are explicitly obtained from the results of the counting process theory and the test procedures are illustrated by a numerical example. Simulation studies are also performed for comparing with the other well-known tests.

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위험비(危險比)의 커널추정량(推定量) (A Kernel Estimator of Hazard Ratio)

  • 최명희;이인석;송재기
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제3권1호
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    • pp.79-90
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    • 1992
  • We consider hazard ratio as a descriptive measure to compare the hazard experience of a treatment group with that of a control group with censored survival data. In this paper, we propose a kernel estimator of hazard ratio. The uniform consistency and asymptotic normality of a kernel estimator are proved by using counting process approach via martingale theory and stochastic integrals.

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