In this paper, the time history of the surface elevation measured at the Draupner platform in the North Sea in 1995 is used to examine the statistical characteristics of the wave data. The wave statistics for 48 surface measurements, which contain three freak wave occurrences, are summarized. The quartiles, boxplots, correlations, and pair plots of 15 variables, along with the abnormality index, are presented. The kurtosis and skewness of the surface elevation are two variables that are highly correlated with the abnormality index, which defines freak waves. Principal coordinate analysis showed that the direction of the changes in the abnormality index agreed with the changes in the kurtosis and skewness. In addition, various wave heights, except the maximum wave height, showed a similar direction for the height changes, and various wave periods showed a similar direction for the period changes. Based on the correlations and PCA analysis, the kurtosis and skewness of the surface profiles are the two most important variables to predict the abnormality index.
The effect of characteristic of surface roughness on friction and sliding wear was studied experimentally with ball-on-disk type wear tester. The test was conducted with specimens those have varying arithmetic mean value, skewness and kurtosis under the condition of different load, sliding speed and lubricant viscosity. The surface of the lower skewness in negative value or the highel kurtosis tends to have low friction for the same arithmetic mean value. There is optimum arithmetic mean value surface roughness for operating variables have load, speed, etc.
The effect of surface characterization parameters, such as surface roughness, skewness and kurtosis, on sliding friction and wear was studied experimentally. The friction coefficient was examined under the various parameters and sliding speed, normal load and type of lubricant with ball-on-disk type tribo-meter. The surface of the lower skewness in negative or the higher kurtosis between the same arithmetic mean value tends to indicate low friction.
High order statistical parameters were evaluated using the electrochemical noise data collected during corrosion of type 430 stainless steel coupled to a inert, platinum electrode in 3.5% NaCl solution. High order statistical parameters are shown to predict uniform corrosion properly. However, Localization index, skewness of current, kurtosis and skewness of potential are capable of predicting pitting corrosion only when the transients are large with long life time. Of the high order statistical parameters evaluated, kurtosis of current is found to be the most sensitive parameter for detecting uniform and pitting corrosion.
The main purpose of this paper is to investigate effects of skewness and kurtosis on the one-sample test. We have found that type I error brought about a little bit change which is ignorable in relation to kurtosis. Also the change of type I error was completely based on skewness under the same size of the sample. We conclude that using t-test is more similar to robust than using z-test. In introductory statistics classes where data analysis includes techniques for detecting skewness, we recommend the t-test when skewness is smaller than the value 1 to the one-sample test for a mean when the variances is unknown using the probability of a type I error as the criterion of interest.
Most of the high voltage insulation systems, such as the power cable joint having hetero interface, are composed of more than two different insulators to improve insulating performance. The partial discharge(PD) in these hetero interface is expected to affect the total insulation performance. Thus, it is important to study electrical properties on these interfaces. This study described the influence of copper and semiconductive substance defects on $\Phi$-q-n distribution between the interface of the model cable joints to classify PD source. PD was sequentially detected for 600 cycles of the applied voltage. The K-means cluster analysis has been analyzed to investigate the $\Phi$-q-n distribution. The skewness-kurtosis(Sk-Ku) plot from K-means clustering results was defined to quantify cluster distribution and classify distribution patterns. The Sk-Ku plot is composed of skewness and kurtosis along abscissa and ordinate which indicate the asymmetry and the sharpness of distribution. As a result of the Sk-Ku plot, it was confirmed that the data was distributed in 1st 2nd and 3rd quadrant at copper foreign substance defect, but in case of semiconductive foreign substance, the data was distributed in 2nd quadrant only.
특이점 및 영향점은 자료분석을 하는 데 사용되는 계량적이고 기술적인 많은 측도들을 왜곡한다. 각종 자료분석에 있어서의 특이점 검색을 위한 검정 통계량이나 그림도구에 관한 연구는 꾸준히 전개되어 왔다. Jang과 Anderson-Cook (2014)은 불꽃그림이란 이름을 붙인 그림도구를 발표하였는데 이상점이나 영향점이 일변량/이변량 자료분석 및 회귀분석에 어떠한 영향을 미치는지 알기 위하여 3-D 불꽃그림 및 불꽃그림 행렬을 제시하였다. 본 연구에서는 이러한 불꽃그림이 일변량 자료의 왜도와 첨도에서 특이점의 영향을 평가하기 위한 탐색적 자료분석 그림도구로서 사용될 수 있음을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권4호
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pp.321-334
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2016
In this paper, we propose power t distribution based on t distribution. We also study the properties of and inferences for power t model in order to solve the problem of real data showing both skewness and heavy tails. The comparison of skew t and power t distributions is based on density plots, skewness and kurtosis. Note that, at the given degree of freedom, the kurtosis's range of the power t model surpasses that of the skew t model at all times. We draw inferences for two parameters of the power t distribution and four parameters of the location-scale extension of power t distribution via maximum likelihood. The Fisher information matrix derived is nonsingular on the whole parametric space; in addition we obtain the profile log-likelihood functions on two parameters. The response plots for different sample sizes provide strong evidence for the estimators' existence and unicity. An application of the power t distribution suggests that the model can be very useful for real data.
The main purpose of this study is to investigate the effect of departures from normality and equal variance on the two-sample test when the variances are unknown. We have found that type I error brought about a little bit change which is ignorable in relation to kurtosis. But the change of type I error was mainly based on the skewness of the parent population. In introductory statistics classes where data analysis includes techniques for detecting skewness of two populations, we recommend the two-sample t-test when maximal skewness of two populations is smalter than the value 4 when the variances seem equal. Furthermore, our simulations reveal that the two-sample t-test appears somewhat more robust than that of z-test if the assumption of equal variance is satisfied. In the case of unequal variance, the two-sample t-test appears somewhat more robust provided the t-statistic using Satterthwaite's approximate degrees of freedom.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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