We investigate the method to measure both the present value of the matter energy density contrast and the Hubble parameter directly from the measurement of the linear growth rate which is obtained from the large scale structure of the Universe. From this method, one can obtain the value of the nuisance cosmological parameter $\Omo$ (the present value of the matter energy density contrast) within 3% error if the growth rate measurement can be reached $z >3.5$. One can also investigate the evolution of the Hubble parameter without any prior on the value of $H_0$ (the current value of the Hubble parameter). Especially, estimating the Hubble parameter are insensitive to the errors on the measurement of the normalized growth rate $f \sigma_8$. However, this method requires the high $z$ ($z >3.5$) measurement of the growth rate in order to get the less than 5% errors on the measurements of $H(z)$ at $z \leq 1.2$ with the redshift bin $\Delta z = 0.2$. Thus, this will be suitable for the next generation large scale structure galaxy surveys like WFMOS and LSST.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권4호
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pp.1173-1181
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2008
In this paper, when the parameter of interest is the shape parameter in Pareto distribution, we develop likelihood based inference for this parameter. Specially, we develop signed log-likelihood ratio statistic and the modified signed log-likelihood ratio statistic for the shape parameter. It is well-known that as sample size grows, the modified signed log-likelihood ratio statistic converges to standard normal distribution faster than the signed log-likelihood ratio statistic. But the computation of the modified signed log-likelihood statistic is hard or even impossible when the sufficient statistics and the ancillary statistics are not clear. In this case, one can consider an approximation to the modified signed log-likelihood statistic. Specially, when the parameter of interest is informationally orthogonal to the nuisance parameters, we propose the approximate modified signed log-likelihood statistic. Through simulation, we investigate the performances of the proposed statistics with the signed log-likelihood statistic.
The family of power-divergence statistics conditional on margins is considered for testing homogeneity of .tau. multinomial populations with equal sample size and the exact Bahadur slope is obtained. It is shown that the likelihood ratio test conditional on margins is the most Bahadur efficient among the family of power-divergence statistics.
유한 모집단에서 총계 추정에는 표본의 각 관측값으로 만들어지는 선형 추정량이 사용되는데 이때 사용되는 가중치는 표본 추출 확률의 역수를 사용한 기본 가중치를 모집단 전체에서 얻어지는 보조 정보를 이용하여 보정한 형태로 종종 사용된다. 이렇게 보정된 가중치를 사용한 추정량은 그렇지 않은 추정량보다 효율이 더 좋아질 수 있는 장점이 있으나 이러한 경우 분산 추정은 더 어려워지게 된다. 본 연구에서는 보정된 가중치를 사용한 추정량의 분산 추정을 다룬다. 가중치 보정의 일반적인 형태를 밝히고 이 경우 가중치 보정항은 유한개의 장애 모수(nuisance parameter)의 함수로 나타낼 수 있으므로 이 장애 모수에 대한 테일러 전개를 사용한 분산 추정식을 구한다. 이렇게 구현된 분산 추정식은 기존의 가중치 보정 추정량뿐만 아니라 보다 일반적인 경우에서도 적용될 수 있다는 장점이 있다. 몇가지 응용 사례와 모의 실험 결과를 소개한다.
새로운 약의 치료 효과가 기존의 약의 치료 효과보다 못하지 않음을 보이는 것이 목적인 실험을 noninferiority 실험이라고 한다. 본 논문에서는 이표본에서 모비율의 noninferiority 실험에서 무조건부 정확검정에 사용되는 세 가지 분산 추정방법을 비교하였다. 가능한 모든 경우를 조사하는 방법을 이용하여 세 가지 분산 추정방법에 따라 소표본에서 크기와 검정력을 비교하였다
표본의 크기가 작아 검정 통계량의 근사분포의 정확성이 의심스러울 때, 정확검정이 종종 사용된다. 정확검정의 장점은 1종의 오류 확률이 항상 유의수준보다 작거나 같음을 보장해 준다는 것이다. 본 논문에서는 정확검 정을 만드는 여러방법, 계산 알고리듬, 그리고 상업용 소프트웨어를 살펴보겠다. 그리고 정확검정에서 얻어지는 exact p-value와 원래 우도(true likelihood)에서 얻어지는 true p-value와의 관계도 살펴보겠다.
International Journal of Reliability and Applications
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제2권4호
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pp.263-268
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2001
Shanmugam(1991) generalized the Poisson distribution to capture a restriction on the incidence rate $\theta$ (i.e. $\theta$ < $\beta$, an unknown upper limit), and named it incidence rate restricted Poisson (IRRP) distribution. Using Neyman's C($\alpha$) concept, Shanmugam then devised a hypothesis testing procedure for $\beta$ when $\theta$ remains unknown nuisance parameter. Shanmugam's C ($\alpha$) based .results involve inverse moments which are not easy tools, This article presents an alternate testing procedure based on likelihood ratio concept. It turns out that likelihood ratio test statistic offers more power than the C($\alpha$) test statistic. Numerical examples are included.
이 논문에서는 비선형 변환과 가능도 함수를 이용하여 다변량 자료의 정규성을 검정하는 방법에 대해 알아본다. 사용된 변환은 변환모수에 따라 여러 가지 형태를 가지는 변환족을 구성하는데 이 변환모수를 검정하여 자료의 정규성을 검정한다. 모수의 검정은 점수함수(score function)을 기초로 이루어지며 표본크기가 적은 경우에도 검정통계량의 분포를 유도하기 위한 모수적 붓스트랩 검정방법이 사용된다. 모의실험 결과 기존의 방법과 검정력을 비교하여 제안된 방법이 검정력이 높은 것으로 나타났다.
TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival)를 동시에 사용하는 신호원 위치추정 방법은 단일 정보를 이용하는 경우에 비해 높은 정확도를 가지며 이동 신호원의 속도 추정이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 최근 종속 미지변수를 정의한 후 비반복적으로 해를 구하는 방법들이 제안되고 있으나 전자전 환경과 같이 수신단과 신호원 간의 거리가 상대적으로 먼 경우에는 추정 정확도가 낮고 모든 수신단 쌍이 동일한 기준 수신단을 공유하여야 한다는 운용상의 제약이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 비선형 LS 최적해를 반복계산을 통해 얻어내는 Gauss-Newton 기법을 적용하여 이동 신호원의 위치좌표와 속도벡터를 추정한다. 또한 이동 신호원의 위치와 속도 추정 결과를 효과적이고 정량적으로 분석하기 위해 CRLB (Cramer-Rao lower bound) 행렬을 각각의 부공간으로 분해하여 2차원 공간상에 독립된 CEP (circular error probable) 평면으로 도시한다. 모의실험을 통해 주어진 수신단 배치와 조합에서 이동 신호원의 위치 및 속도 추정 성능을 확인하고 분석 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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