A Gaussian distribution was parametrized for the initial distribution of the electron beam emitted from a 6MeV medical linear accelerator. A percent depth dose was measured in a water phantom and the corresponding Monte Carlo calculations were performed starting from a Gaussian distribution for a range of standard deviations, ${\sigma}=0.1$, 0.15, 0.2, 0.25, and 0.3 with being the mean value for the Incident beam energy. When measurement and calculation were compared, the calculation with the Gaussian distribution for ${\sigma}=0.25$ turned out to agree best with the measurement. The results from the present work can be utilized as input energy data in planning an electron beam therapy with a Monte Carlo calculation.
The spatial distribution of sub-halos in a large host halo is usually described as isotropic in the ${\Lambda}CDM$ cosmology. Recent observations, however, show that satellite galaxies around massive galaxies are often located within a preferred plane. In order to understand the origin of such planar alignment, we investigate the spatial distribution of sub-halos around their hosts by using the hydrodynamic cosmological simulation, Illustris. In particular, we analyze the systems resembling the Milky Way (MW) and its satellites, i.e. consisting of MW-sized central galaxy and its at least 11 satellites. The result shows that ~10 % of MW-like systems have the anisotropic satellite galaxy distribution at z = 0. The satellites that are accreted more recently tend to form a flattened structure more frequently, indicating a link of satellite distribution to the surrounding environment. We discuss the physical origin of the anisotropic satellite distribution from the viewpoint of the ${\Lambda}CDM$ paradigm.
Today's state-of the-art speech recognition systems typically use continuous distribution hidden Markov models with the mixtures of Gaussian distributions. To obtain higher recognition accuracy, the hidden Markov models typically require huge number of Gaussian distributions. Such speech recognition systems have problems that they require too much memory to run, and are too slow for large applications. Many approaches are proposed for the design of compact acoustic models. One of those models is subspace distribution clustering hidden Markov model. Subspace distribution clustering hidden Markov model can represent original full-space distributions as some combinations of a small number of subspace distribution codebooks. Therefore, how to make the codebook is an important issue in this approach. In this paper, we report some experimental results on various quantization methods to make more accurate models.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.18
no.4
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pp.574-590
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1994
The purpose of this research is to provide a plan for improvement distribution structure of Korean fashion industry. This research points out the importance of Korean fashion industry and the change of consumer consciousness which is followed by domestic fashion market and also) this study deals the present condition of fashion distribution industry in Korea, the effects of opening of the distribution structure, the characteristics of domestic's and advanced contries, the problems of them and providing the improvements. 1. Korean fashion industry is needed to change to 'the industry of living culture' 2. Promodern distribution structure in Korean fashion industry has to be turning out to the distribution industry. 3. The returning goods system and buying system of department stores in Korea have to be executed gradually and also the corporation with department stores and fashion organizations are needed. 4. The information system which can make connection from up stream to down stream is needed . 5. It is needed that renovation of technology and development of manpower.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.21
no.2
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pp.125-134
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2014
Kullback-Leibler (KL) information is a measure of discrepancy between two probability density functions. However, several nonparametric density function estimators have been considered in estimating KL information because KL information is not well-defined on the empirical distribution function. In this paper, we consider the KL information of the equilibrium distribution function, which is well defined on the empirical distribution function (EDF), and propose an EDF-based goodness of fit test statistic. We evaluate the performance of the proposed test statistic for an exponential distribution with Monte Carlo simulation. We also extend the discussion to the censored case.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.11
no.2
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pp.15-29
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2007
In this paper, we explore some interesting models of the quasi-negative-binomial distribution based on difference differential equations applicable to theory of microorganisms and the situations like that. Some characterizations based on conditional distributions and damage process have been obtained. Further, the distribution of number of accidents as the quasi-negative-binomial distribution in the light of Irwin's theory of ";proneness-liability"; model has been derived. Finally, the proposed model (QNBD) has been applied to study the Shunting accidents, home injuries, and strikes in industries.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.4
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pp.901-909
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2013
A skewed double power function distribution is defined by a double power function distribution. We shall evaluate the coefficient of the skewness of a skewed double power function distribution. We shall obtain an approximate maximum likelihood estimator (MLE) and a moment estimator (MME) of the skew parameter in the skewed double power function distribution, and compare simulated mean squared errors for those estimators. And we shall compare simulated MSEs of two proposed reliability estimators in two independent skewed double power function distributions with different skew parameters.
Information on the distribution of the basic random variable is essential for the accurate analysis of structural reliability. The usual method for determining the distributions is to fit a candidate distribution to the histogram of available statistical data of the variable and perform approximate goodness-of-fit tests. Generally, such candidate distribution would have parameters that may be evaluated from the statistical moments of the statistical data. In the present paper, a cubic normal distribution, whose parameters are determined using the first four moments of available sample data, is investigated. A parameter table based on the first four moments, which simplifies parameter estimation, is given. The simplicity, generality, flexibility and advantages of this distribution in statistical data analysis and its significance in structural reliability evaluation are discussed. Numerical examples are presented to demonstrate these advantages.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.4
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pp.333-348
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2015
In this paper, we study a generalization of the modified Weibull distribution. The generalization follows the recent work of Cordeiro et al. (2013) and is based on a class of exponentiated generalized distributions that can be interpreted as a double construction of Lehmann. We introduce a class of exponentiated generalized modified Weibull (EGMW) distribution and provide a list of some well-known distributions embedded within the proposed distribution. We derive some mathematical properties of this class that include ordinary moments, generating function and order statistics. We propose a maximum likelihood method to estimate model parameters and provide simulation results to assess the model performance. Real data is used to illustrate the usefulness of the proposed distribution for modeling reliability data.
Due to developing environmental concern use of renewable energy source is very essential. The great demand for the energy supply coupled with inadequate energy sources creates an emergency to find a new solution for the energy shortage. The appropriate wind energy distribution is the fundamental requirement for the assessment of wind energy potential available at the particular site essential for the design of wind farms. Hence the proper specification of the wind speed distribution plays a vital role. In this paper the Bimodal Weibull distribution is used to estimate the Capacity factor at the proposed site. The shape and scale parameters estimated using Maximum likelihood method is used as the initial value for extrapolation. Application of this model will give an accurate result overwhelming the concept of overestimation or underestimation of Capacity factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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