This paper considers a statistical calibration problem in which the standard as wel as the nonstandard measurement is subject to error. Since the classicla approach cannot handle this situation properly, a functional relationship model with additional feature of prediction is proposed. For the analysis of the problem four different approaches-two estimation techniques (ordinary and grouping least squares) combined with two prediction methods (classical and inverse prediction)-are considered. By Monte Carlo simulation the perromance of each approach is assessed in term of the probability of concentration. The simulation results indicate that the ordinary least squares with inverse prediction is generally preferred in interpolation while the grouping least squares with classical prediction turns out to be better in extrapolation.
물리 기반 시뮬레이션과 같이 연속적인 움직임을 표현하기 위해서 고차 보간(High-order interpolation)을 설계하는 것을 중요한 문제이다. 본 논문에서는 제약적인 벡터와 밀도 형태를 몬테카를로법을 사용하여 이동최소제곱(MLS, Moving least squares)을 제곱하여 이를 통해 속도 필드를 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 결과적으로 밀도의 형태를 고려하여 MLS의 가중치가 적용된 결과를 보여주며, 그 결과가 벡터 보간에 얼마나 큰 영향을 끼치는지를 다양한 실험을 통해 보여준다.
Wind fragility analysis (WFA) of concrete chimney is often executed disregarding temperature effects. But combined wind and temperature effect is the most critical limit state to define the safety of a chimney. Hence, in this study, WFA of a 70 m tall RC chimney for combined wind and temperature effects is explored. The wind force time-history is generated by spectral representation method. The safety of chimney is assessed considering limit states of stress failure in concrete and steel. A moving-least-squares method based dual response surface method (DRSM) procedure is proposed in WFA to alleviate huge computational time requirement by the conventional direct Monte Carlo simulation (MCS) approach. The DRSM captures the record-to-record variation of wind force time-histories and uncertainty in system parameters. The proposed DRSM approach yields fragility curves which are in close conformity with the most accurate direct MCS approach within substantially less computational time. In this regard, the error by the single-level RSM and least-squares method based DRSM can be easily noted. The WFA results indicate that over temperature difference of 150℃, the temperature stress is so pronounced that the probability of failure is very high even at 30 m/s wind speed. However, below 100℃, wind governs the design.
절산된 선형의 단일방정식 회귀모형의 추정은 Tobin(1958)에 의하여 처음으로 조사된 후 Amemiya(1973)를 기점으로 활발한 연구가 진행되었으나, 절삭된 비선형의 연립방정식 모형에 대하여는 연구결과가 거의 전무한 상태이다. 본 논문에서는 단순한 형태의 절삭된 비선형 연립방정식 모형을 가정하고 이 모형을 대상으로 몇가지 가능한 추정방법들 즉, 구조방정식에 대한 최우추정량(MLE)과 Lee and Hurd(1989)에서 소개된 2단계 준최우추정량(2QMLE) 및 또 다른 대안이 될 수 있는 추정량을 서로 몬테칼로 방법으로 비교 검토하였다. 그 결과 MLE의 적용이 실제적으로 불가능한 상황에서는 2QMLE가 MLE의 대안으로 충분히 사용될 수 있음을 보여 주었다.
The problem of selection of a subset containing the largest of several slope parameters of regression equations is considered. The proposed selection procedure is based on the weighted median estimators for regression parameters and the median of rescaled absolute residuals for scale parameters. Those estimators are compared with the classical least squares estimators by a simulation study. A Monte Carlo comparison is also made between the new procedure based on the weighted median estiamtors and the procedure based on the least squares estimators. The results show that the proposed procedure is quite robust with respect to the heaviness of distribution tails.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권2호
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pp.247-253
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1998
영과잉-포아송모형에서 변화시점이 있는 경우, 돌출대립가설에 대한 우도비검정을 이용하여 변화시점의 유 무를 알아보았다. 변화시점에 대한 추정은 최소제곱법을 이용하였고 이를 최우추정법을 이용하기 위한 초기치로 활용하였다. 또한 대립가설에 대한 몇가지 흥미있는 모수들을 적률법을 이용하여 추정하였다. 모의실험을 통하여 이들 추정 량을 비교하였고 결과 변화시점에 대한 추정은 최소제곱법보다는 최우추정법이 바람직하게 나타났고 흥미있는 몇가지 모수들에 대해서는 최우추정량이 적률추정량보다 우수하게 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권3호
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pp.193-209
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2017
The power Lindley distribution with some of its properties is considered in this article. Maximum likelihood, least squares, maximum product spacings, and Bayes estimators are proposed to estimate all the unknown parameters of the power Lindley distribution. Lindley's approximation and Markov chain Monte Carlo techniques are utilized for Bayesian calculations since posterior distribution cannot be reduced to standard distribution. The performances of the proposed estimators are compared based on simulated samples. The waiting times of research articles to be accepted in statistical journals are fitted to the power Lindley distribution with other competing distributions. Chi-square statistic, Kolmogorov-Smirnov statistic, Akaike information criterion and Bayesian information criterion are used to access goodness-of-fit. It was found that the power Lindley distribution gives a better fit for the data than other distributions.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권1호
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pp.291-304
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2002
This article is concerned with an effective algorithm for the identification of multiple outliers in linear regression. It proposes a hybrid algorithm which employs the least median of squares estimator, instead of the least squares estimator, to construct an Initial clean subset in the stepwise forward search scheme. The performance of the proposed algorithm is evaluated and compared with the existing competitor via an extensive Monte Carlo simulation. The algorithm appears to be superior to the competitor for the most of scenarios explored in the simulation study. Particularly it copes with the masking problem quite well. In addition, the orthogonal decomposition and Its updating techniques are considered to improve the computational efficiency and numerical stability of the algorithm.
The optical wide-field patrol network (OWL-Net) is a Korean optical surveillance system that tracks and monitors domestic satellites. In this study, a batch least squares algorithm was developed for optical measurements and verified by Monte Carlo simulation and covariance analysis. Potential error sources of OWL-Net, such as noise, bias, and clock errors, were analyzed. There is a linear relation between the estimation accuracy and the noise level, and the accuracy significantly depends on the declination bias. In addition, the time-tagging error significantly degrades the observation accuracy, while the time-synchronization offset corresponds to the orbital motion. The Cartesian state vector and measurement bias were determined using the OWL-Net tracking data of the KOMPSAT-1 and Cryosat-2 satellites. The comparison with known orbital information based on two-line elements (TLE) and the consolidated prediction format (CPF) shows that the orbit determination accuracy is similar to that of TLE. Furthermore, the precision and accuracy of OWL-Net observation data were determined to be tens of arcsec and sub-degree level, respectively.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제4권
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pp.13-30
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1993
We propose the ordered least squares estimators(OLSE's) of the parameters and the p-th quantiles for the two-parameter Weibull regression model under the Type II censoring, The Monte Carlo simulations are performed to compare the proposed estimators with the maximum likelihood estimators(MLE's), and it is shown that the proposed estimators are slightly better than MLE's as the censoring rate goes up.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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