• 제목/요약/키워드: L-Estimator

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Sample Size Determination Using the Stratification Algorithms with the Occurrence of Stratum Jumpers

  • Hong, Taekyong;Ahn, Jihun;Namkung, Pyong
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제11권2호
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    • pp.297-311
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    • 2004
  • In the sample survey for a highly skewed population, stratum jumpers often occur. Stratum jumpers are units having large discrepancies between a stratification variable and a study variable. We propose two models for stratum jumpers: a multiplicative model and a random replacement model. We also consider the modification of the L-H stratification algorithm such that we apply the previous models to L-H algorithm in determination of the sample sizes and the stratum boundaries. We evaluate the performances of the new stratification algorithms using real data. The result shows that L-H algorithm for the random replacement model outperforms other algorithms since the estimator has the least coefficient of variation.

ON THE MINIMAX VARIANCE ESTIMATORS OF SCALE IN TIME TO FAILURE MODELS

  • Lee, Jae-Won;Shevlyakov, Georgy-L.
    • 대한수학회보
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    • 제39권1호
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    • pp.23-31
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    • 2002
  • A scale parameter is the principal parameter to be estimated, since it corresponds to one of the main reliability characteristics, namely the average time to failure. To provide robustness of scale estimators to gross errors in the data, we apply the Huber minimax approach in time to failure models of the statistical reliability theory. The minimax valiance estimator of scale is obtained in the important particular case of the exponential distribution.

The consistency estimation in nonlinear regression models with noncompact parameter space

  • Park, Seung-Hoe;Kim, Hae-Kyung;Jang, Sook-Hee
    • 대한수학회보
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    • 제33권3호
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    • pp.377-383
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    • 1996
  • We consider in this paper the following nonlinear regression model $$ (1.1) y_t = f(x_t, \theta_o) + \in_t, t = 1, \ldots, n, $$ where $y_t$ is the tth response, $x_t$ is m-vector imput variable, $\theta_o$ is a p-vector of unknown parameter belong to a parameter space $\Theta, f:R^m \times \Theta \ to R^1$ is a nonlinear known function, and $\in_t$ are independent unobservable random errors with finite second moment.

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칩 내부의 전역 연결선에 존재하는 누화 잡음 예측 방법 (An Estimation Method of Crosstalk for On-chip Global Wires)

  • 임경택;김애희;백종흠;김석윤
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(2)
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    • pp.361-364
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    • 2001
  • This paper presents a simple method for estimating the maximum crosstalk noise of on-chip grobal wires. For the derivation of the maximum crosstalk expression we have modeled wires using lumped-elements that are composed of R, L and C. We have also used experimental constant to reduce the modeling error. The accuracy of the proposed method is verified by comparing against the HSPICE simulation results under the present process parameters and environmental conditions. The results of the proposed method can be used as an estimator in design-aid tools.

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A Note on the Asymptotic Property of S2 in Linear Regression Model with Correlated Errors

  • Lee, Seung-Chun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제10권1호
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    • pp.233-237
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    • 2003
  • An asymptotic property of the ordinary least squares estimator of the disturbance variance is considered in the regression model with correlated errors. It is shown that the convergence in probability of S$^2$ is equivalent to the asymptotic unbiasedness. Beyond the assumption on the design matrix or the variance-covariance matrix of disturbances error, the result is quite general and simplify the earlier results.

BERRY-ESSEEN BOUND FOR MLE FOR LINEAR STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS DRIVEN BY FRACTIONAL BROWNIAN MOTION

  • RAO B.L.S. PRAKASA
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제34권4호
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    • pp.281-295
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    • 2005
  • We investigate the rate of convergence of the distribution of the maximum likelihood estimator (MLE) of an unknown parameter in the drift coefficient of a stochastic process described by a linear stochastic differential equation driven by a fractional Brownian motion (fBm). As a special case, we obtain the rate of convergence for the case of the fractional Ornstein- Uhlenbeck type process studied recently by Kleptsyna and Le Breton (2002).

Parametric Empirical Bayes Estimation of A Constant Hazard with Right Censored Data

  • Mashayekhi, Mostafa
    • International Journal of Reliability and Applications
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    • 제2권1호
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    • pp.49-56
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    • 2001
  • In this paper we consider empirical Bayes estimation of the hazard rate and survival probabilities with right censored data under the assumption that the hazard function is constant over the period of observation and the prior distribution is gamma. We provide an estimator of the first derivative of the prior moment generating function that converges at each point to the true value in $L_2$ and use it to obtain, easy to compute, asymptotically optimal estimators under the squared error loss function.

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MB-OFDM 기반 UWB 시스템을 위한 효율적인 주파수 옵셋 추정기의 설계 (Design of Efficient frequency Offset Estimator for MB-OFDM based UWB Systems)

  • 김길환;정윤호;김재석
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권3C호
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    • pp.311-321
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    • 2009
  • 본 논문에서는 MB-OFDM 기반 UWB 시스템을 위한 효율적인 주파수 옵셋 추정 기법을 제안한다. MB-OFDM 시스템에서 사용되는 시간-주파수 인터리빙 기법은 동일 서브 밴드 내에서 전송되는 두 OFDM 심볼간의 시간 간격을 늘어나게 한다. 이로 인해 주파수 옵셋의 추정 범위가 감소되어 시스템 성능이 열화될 뿐 아니라 저장해야 할 샘플 수가 증가하여 하드웨어 복잡도가 높아질 수 있다. 제안된 주파수 옵셋 추정 기법은 제안된 부호 검출 기법의 적용을 통하여 추정 범위를 확장시킨다. 모의실험 결과, 최대 추정 값이 기존 방식에 비해 약 30ppm 증가하는 것을 확인하였다. 또한, 세 개의 서브 밴드 중 하나에서만 주파수 옵셋을 추정하고 나머지는 관계식을 이용해 계산하는 방식으로 저장해야 할 샘플 수를 기존 방식의 약 1/3 정도로 감소시켰다. 제안된 기법이 적용된 주파수 옵셋 추정기는 하드웨어 오버 헤드를 최소화하기 위해 연산기와 메모리 유닛을 공유하는 구조로 설계되었으며 $0.13{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 약 47K 개의 논리 게이트로 합성되었다.

수상선박의 위치 및 자세제어시스템 설계에 관한 연구 : 강인제어기법에 의한 관측기 설계 (Dynamic Positioning Control System Design for Surface Vessel: Observer Design Based on H Control Approach)

  • 김영복
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제36권10호
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    • pp.1171-1179
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    • 2012
  • 본 논문에서는 선박운동제어를 위한 제어시스템 설계문제에 대해 고찰한다. 특히 강인한 추종성능을 가진 2자유도 서보계 설계법을 이용하여 선박의 위치 및 자세제어를 위한 제어기를 설계하고, 실험 등의 실제적인 제어시스템 구축시 센서로부터 모든 정보를 획득할 수 없으므로 이에 필요한 상태를 추정하기 위한 관측기 설계 문제에 대해 고려하고 있다. 그래서 본 논문에서는 실제 상태정보와 추정된 상태정보와의 오차를 최소화하도록 $H_{\infty}$ 오차 바운드를 설정하는 기법으로 관측기의 이득을 구한다. 특히 $H_{\infty}$ 오차 바운드를 만족하는 관측기가 존재하기 위한 조건을 LMI형식으로 변환하여 표현함으로써 관측기 이득 계산을 효율적으로 수행하여 최적의 이득을 구할 수 있음을 보이고 시뮬레이션을 통해 그 유용성을 확인한다.