The problem considered here is to find the optimal discriminant analysis method in growth curve model. It has been studied how to find correct prior probability for the effective classification in discriminant analysis. We use the balanced condition to calculate prior probability. From the informative simulation study, new classification rule for the growth curve model is suggested. The suggested classification rule has better classification result than the other previously suggested method in terms of error rate criterion.
The objective of this study was to estimate variance components and genetic parameters for growth curve parameters in Guilan sheep. Studied traits were parameters of Brody growth model which included A (asymptotic mature weight), B (initial animal weight) and K (maturation rate). The data set and pedigree information used in this study were obtained from the Agricultural Organization of Guilan province (Rasht, Iran) and comprised 8647 growth curve records of lambs from birth to 240 days of age during 1994 to 2014. Marginal posterior distributions of parameters and variance components were estimated using TM program. The Gibbs sampler was run 300000 rounds and the first 60000 rounds were discarded as a burn-in period. Posterior mean estimates of direct heritabilities for A, B and K were 0.39, 0.23 and 0.039, respectively. Estimates of direct genetic correlation between growth curve parameters were 0.57, 0.03 and -0.01 between A-B, A-K and B-K, respectively. Estimates of direct genetic trends for A, B and K were positive and their corresponding values were $0.014{\pm}0.003$ (P < 0.001), $0.0012{\pm}0.0009$ (P > 0.05) and $0.000002{\pm}0.0001$ (P > 0.05), respectively. Residual correlations between growth curve parameters varied form -0.52 (between A-K) to 0.48 (between A-B). Also, phenotypic correlations between growth curve parameters varied form -0.49 (between A-K) to 0.47 (between A-B). The results of this study indicated that improvement of growth curve parameters of Guilan sheep seems feasible in selection programs. It is worthwhile to develop a selection strategy to obtain an appropriate shape of growth curve through changing genetically the parameters of growth model.
Purpose: Compared to the rapid growth rate of the domestic automotive LED industry so far, the predictive analysis method for demand forecasting or market outlook was insufficient. Accordingly, product characteristics are analyzed through the life trend of LEDs for automotive exterior lamps and the relative strengths of p and q using the Bass model. Also, future demands are predicted. Methods: We used sales data of a leading company in domestic market of automotive LEDs. Considering the autocorrelation error term of this data, parameters m, p, and q were estimated through the modified estimation method of OLS and the NLS(Nonlinear Least Squares) method, and the optimal method was selected by comparing prediction error performance such as RMSE. Future annual demands and cumulative demands were predicted through the growth curve obtained from Bass-NLS model. In addition, various nonlinear growth curve models were applied to the data to compare the Bass-NLS model with potential market demand, and an optimal model was derived. Results: From the analysis, the parameter estimation results by Bass-NLS obtained m=1338.13, p=0.0026, q=0.3003. If the current trend continues, domestic automotive LED market is predicted to reach its maximum peak in 2021 and the maximum demand is $102.23M. Potential market demand was $1338.13M. In the nonlinear growth curve model analysis, the Gompertz model was selected as the optimal model, and the potential market size was $2864.018M. Conclusion: It is expected that the Bass-NLS method will be applied to LED sales data for automotive to find out the characteristics of the relative strength of q/p of products and to be used to predict current demand and future cumulative demand.
The experiment was conducted with three varieties (Hicks, Burley 21, and Sohyang) and cultivation type (Improved mulching, general mulching, and non mulching) of NC 2326 to model to curve of tabacco growth against time. The basic growth data were obtained by harvest method at intervals of ten days from transplanting at 7-8 times and analyzed by polynomial regression, orthogonal polynomial, and logarithmic transformation. It is shown that the C model of growth curve: T = A +$\sqrt{(1.4 AK + K)}$2K provides an excellent fit.
The aim of this study was to describe growth patterns of mice using Gompertz model. Two distinct types of mice, laboratory mouse $CF_{\sharp1}$ (Mus musculus domesticus) and Yonakuni wild mouse (Yk, Mus musculus molossinus yonakuni) were used. From all possible crosses, there were two parental types and two reciprocal $F_1$ crosses obtained. Individual body weights were measured weekly from birth to ten weeks of age on 321 mice. Standardization to six mice was conducted and only first litters were used. Growth curve parameters were estimated to fit growth data. The results showed that growth among genetic groups were significantly different (p < 0.05) for both sexes, in which parental type of $CF_{\sharp1}$ and Yk had the highest and the smallest values, respectively. Meanwhile, reciprocal $F_1$ crosses were intermediate between parental types. It was concluded that Gompertz model provided and excellent fit for the growth data with a high coefficient determination $(R^2 = 0.999)$.
Studies present a guide to parameter estimation of software reliability models using SAS JMP. In this paper, we consider only software reliability growth model(SRGM), where mean value function has a S-shaped growth curve, such as Yamada et al. model, and ohba inflection model. Besides these stochastic SRGM, deterministic SRGM's, by fitting Logistic and Gompertz growth curve, have been widely used to estimate the error content of software systems. Introductions or guide lines of JMP are concerned. Estimation of parameters of Yamada et al. model and Logistic model is accomplished by using JMP. The differences between Yamada et al. model and Logistic model is accomplished by using JMP. The differences between Yamada et al. model and Logistic model is discussed, along with the variability in the estimates or error sum of squares. This paper have shown that JMP can be an effective tool I these research.
Seo, Yang Woo;Jeon, Dong Ju;Kim, So Jung;Kim, Yong Geun
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.16
no.1
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pp.1-8
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2020
In this paper we proposed to develop the reliability growth planning for the One-shot system using the PM2-Discrete model. The PM2-Discrete is the methodology specifically developed for discrete systems and is the first quantitative method available for formulating detailed plans in the discrete usage domain. First, the parameters RG, RI, T, MS and d of the PM2-Discrete model are set. Second, the case analysis was performed on One-shot system A. Third, the input parameter values were applied to drive the R(t) equation. Finally, using RGA 11 Software, the reliability Growth Planning Curve of One-shot system A was constructed. Also, the sensitivity analyses are performed for the changes of model parameters. The results of this study can be usefully used in establishing the reliability growth planning curve of the One-shot system.
The study investigated if IT investment in Korean financial markets for the past 18 years has grown following the s-curve pattern based on Nolan's growth model in order to find the correlation between IT investment and management performance in the financial industry. According to the research finding it can be said that the overall financial markets maintain s-curve pattern, and IT investment is related to management performance, particularly increase in total assets and net profit. However, each sector has defining features of growth patterns. The banking industry has grown similarly to the s-curve, and the insurance industry also shows the s-curve but it looks more like linear pattern. In terms of securities industry, its growth patterns can hardly be considered s-curve due to the irregular changes. his research outcome illustrates the analysis of IT growth patterns in the financial industry and thus, it is expected to be a useful reference when deciding the appropriate time for IT investment in the financial industry.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.23
no.1
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pp.76-86
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2020
Technology growth curve methodology is commonly used in technology forecasting. A technology growth curve represents the paths of product performance in relation to time or investment in R&D. It is a useful tool to compare the technological performances between Korea and advanced nations and to describe the inflection points, the limit of improvement of a technology and their technology innovation strategies, etc. However, the curve fitting to a set of survey data often leads to model mis-specification, biased parameter estimation and incorrect result since data through survey with experts frequently contain outlier in process of curve fitting due to the subjective response characteristics. This paper propose a method to eliminate of outlier from a technology growth curve using M-estimator. The experimental results prove the overall improvement in technology growth curves by several pilot tests using real-data in Defense Science and Technology Survey reports.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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