이 논문에서는 일반화가중선형모형이라는 새로운 형태의 선형모형을 제시한다. 일반화가중선형모형은 설명변수와 반응변수의 관계를 설명분포함수의 선형결합이 반응변수의 평균에 대한 연결분포함수를 통해 모형화 되는 형태를 가지는 것으로 가정한다. 이모형은 일반화선형 모형에서 연결함수를 선택할 때 발생할 수 있는 모수공간과 선형 예측값의 공간이 일치하지 않을 수 있다는 문제가 발생하지 않고 모수에 대한 해석이 용이하다는 장점이 있다. 이 논문에서는 설명분포함수와 연결분포함수를 선택하는데 있어 발생할 수 있는 문제와 해결책에 대해 알아본다. 또한 모형에 포함되어 있는 모수를 추정하는데 고려해야 할 주의 사항과 이 사항들을 고려한 최대가능도추정법과 재표집 방법을 이용한 구간추정과 가설검정에 대해 알아본다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권2호
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pp.189-204
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2021
In a regression analysis, a single best model is usually selected among several candidate models. However, it is often useful to combine several candidate models to achieve better performance, especially, in the prediction viewpoint. Model combining methods such as stacking and Bayesian model averaging (BMA) have been suggested from the perspective of averaging candidate models. When the candidate models include a true model, it is expected that BMA generally gives better performance than stacking. On the other hand, when candidate models do not include the true model, it is known that stacking outperforms BMA. Since stacking and BMA approaches have different properties, it is difficult to determine which method is more appropriate under other situations. In particular, it is not easy to find research papers that compare stacking and BMA when regression model assumptions are violated. Therefore, in the paper, we compare the performance among model averaging methods as well as a single best model in the linear regression analysis when standard linear regression assumptions are violated. Simulations were conducted to compare model averaging methods with the linear regression when data include outliers and data do not include them. We also compared them when data include errors from a non-normal distribution. The model averaging methods were applied to the water pollution data, which have a strong multicollinearity among variables. Simulation studies showed that the stacking method tends to give better performance than BMA or standard linear regression analysis (including the stepwise selection method) in the sense of risks (see (3.1)) or prediction error (see (3.2)) when typical linear regression assumptions are violated.
This study is an architectural and landscaping analysis view to rural landscape paintings painted by Vincent van Gogh in the late 19th century. The purpose of this research is to discover the expressive techniques of Western art that Van Gogh's landscape paintings have, and to understand the characteristics of the architectural object in his landscape paintings from February 1888 to April 1889 in Arles, southern France. The method of this study is to analyze the landscape paintings of Van Gogh painted during 15 months in Arles. Among the total paintings in Arles, 47% of the paintings he made were landscapes. The following conclusions have three views. First, Vincent van Gogh was born into a Protestant family in the Netherlands and become an artist in his late twenties. While living in Arles, he painted prolific landscapes. Farming, farmers, and rural area related to normal living are the main subjects of paintings. It can be seen as showing the view that everyday life is sublime and should be included as a unitary value. Second, Gogh's rural landscape paintings were painted with linear and aerial perspective with other the expressive techniques, and plane painting structure that leads to two dimension. Third, from an architectural point of view, Van Gogh's paintings depicted simple vernacular architecture such as traditional rural house, mas, thatched houses, and mills in southern France. This means the normal value of the rural landscape through the eyes of the painter.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.562-567
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1998
This paper examined the relations among the multidimensional linear interpolation(MDI) and fuzzy reasoning , and neural networks, and showed that an showed that an MDI is a special form of Tsukamoto's fuzzy reasoning and regularization networks in the perspective of fuzzy reasoning and neural networks, respectively. For this purposes, we proposed a special Tsukamoto's membership (STM) systemand triangular basis function (TBF) networks, Also we verified the condition when our proposed TBF becomes a well-known radial basis function (RBF).
Educators have found that the concept of randomness is often misunderstood by students. Chance recently pointed out that students should be introduced to the concept of randomness through the use of simulations. In this article, we studied various aspects of the probability distribution off linear random path in a circle and introduce some related simulations to guide student exploration and discovery. Consider a random line segment that crosses a circle with a certain radius. Perhaps it can be considered to be a path that an airplane shows up and flies into a random direction in a monitor. What is the expected amount of flying distance through the monitor, and the expected variation\ulcorner Are we monitoring what we see scientifically\ulcorner This article studies the probability distribution and some related aspects of a linear random path within a circular monitor. Some simulative activity is also introduced which can be used in a statistics or probability classes.
This study developed a Poisson generalized linear mixed model and a procedure to estimate genetic parameters for count traits. The method derived from a frequentist perspective was based on hierarchical likelihood, and the maximum adjusted profile hierarchical likelihood was employed to estimate dispersion parameters of genetic random effects. Current approach is a generalization of Henderson's method to non-normal data, and was applied to simulated data. Underestimation was observed in the genetic variance component estimates for the data simulated with large heritability by using the Poisson generalized linear mixed model and the corresponding maximum adjusted profile hierarchical likelihood. However, the current method fitted the data generated with small heritability better than those generated with large heritability.
This work investigates the progressive linear precoder design for packet retransmissions in multi-input multi-output (MIMO) systems with multiple codewords and automatic repeat request (ARQ) bundling feedback. Assuming perfect channel state information, a novel progressive linear ARQ precoder is proposed in the perspective of minimizing the packet error rate. We devise the ARQ precoder by combining power loading and sub channel pairing between current retransmission and previous transmissions. Furthermore, we extend the design to the case that the channel estimation error exists. Numerical results show that the proposed scheme can improve the performance of MIMO ARQ systems significantly regardless of the channel estimation error.
As personal or compact devices with image acquisition functionality are becoming easily available for common users, the voluminous images that need to be managed by image related services or systems demand efficient and effective methods in the perspective of image identification. The objective of image identification is to associate an image with a unique identifier. Moreover, whenever an image identifier needs to be regenerated, the newly generated identifier should be consistent. In this paper, we propose three image identifier generation methods utilizing image features: linear component, luminance area, and combination of both features. The linear component based method exploits the information of distribution of partial lines over an image, while the luminance area based method utilizes the partition of an image into a number of small areas according to the same luminance degree. The third method is proposed in order to take advantage of both former methods. In this paper, we also demonstrate the experimental evaluations for uniqueness and similarity analysis that have shown favorable results.
본 논문은 다중 안테나를 사용하는 통신시스템의 수신부에서 사용하는 복잡도가 낮은 신호검출기법을 제안한. 선형검출기법에는 Zero-Forcing (ZF)기법과 minimum mean squared error (MMSE) 기법이 있고, ZF기법은 MMSE 기법에 비해 하드웨어 구현관점에서 더 간단하나 성능이 열등한 것으로 알려져 있다. 일반적으로 통신시스템에서는 채널상황에 따라 modulation coding scheme (MCS)을 적응으로 바꾸어 사용한다. 본 논문에서는 사용되는 MCS 레벨에 따라 ZF기법과 MMSE기법 중 더 적합한 방식을 선택할 필요가 있음을 보인다. 또한 하드웨어 구현을 통해 적응 선형수신기의 복잡도가 기존의 MMSE 기법의 복잡도와 유사함을 보인다.
In this paper, we develop the system for audio volume equalization of video on demand(VoD) content and propose the solution for it. In recent years, there has been a steady increase in the number of VoD users in addition to linear channels. However, viewers ought to sit in an uncomfortable way, adjusting the volume intermittently while they are broadcasted. Sudden changes of volume occur between the broadcasting channels, the programs from the co-channel, or the linear channels and the VoDs. Especially, upsurged dissatisfaction from the televiewers has been found due to the unequalized volume when shifting between the linear channel and the VoD. In order to solve this problem, multilateral efforts were put forth, such as a system for keeping the volume at a certain level in digital broadcasting program has been legislated domestically. It leads success in equalizing linear channel volume. On contrary, too little notice has been taken for distorted volume problem of video on demand(VoD) content. In this paper, we developed and applied the volume equalization system into VoD content to achieve uniformization, a similar condition with linear channel(-24LKFS). This suggestion helped uneven current of volume which was in the stage -16 ~ -20LKFS to stable condition by lowering into the stage of -24LKFS. It also brought 20% increase in perspective of volume quality satisfaction level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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