The purpose of this study was to evaluate the importance of developing slim seats with ergonomic design to improve seat comfort and expand the interior space. Two seats were used for the experiment: a sample seat designed based on hip shape and spinal alignment and a normal seat with a flat design without curves. Subjects sat in both the sample seat and a normal seat applied to the vehicle simulator and the experiment was conducted. The next part of the experiment was conducted in two different postures: a driving posture and a relaxed posture. The subjects filled out a comfort questionnaire immediately after sitting and after 30 minutes. The results showed that the comfort in the sample seat was found to be more comfortable than the normal seat. However, no significant difference was noted for the relaxation posture. Pressure distribution was also recorded immediately after sitting and after 30 minutes. In the case of pressure distribution, it was confirmed that the pressure in the sample seat was more evenly distributed in both the driving and relaxed postures than in the normal seat. The results showed that the ergonomically designed sample seat greatly improved seating comfort and pressure distribution compared to the normal seat, which is a general vehicle seat design.
In simulation input modeling, it is important to identify a probability distribution to represent the input process of interest. In this paper, an appropriate sample size is determined for parameter estimation associated with some typical probability distributions frequently encountered in simulation input modeling. For this purpose, a statistical measure is proposed to evaluate the effect of sample size on the precision as well as the accuracy related to the parameter estimation, square rooted mean square error to parameter ratio. Based on this evaluation measure, this sample size effect can be not only analyzed dimensionlessly against parameter's unit but also scaled regardless of parameter's magnitude. In the Monte Carlo simulation experiments, three continuous and one discrete probability distributions are investigated such as ; 1) exponential ; 2) gamma ; 3) normal ; and 4) poisson. The parameter's magnitudes tested are designed in order to represent distinct skewness respectively. Results show that ; 1) the evaluation measure drastically improves until the sample size approaches around 200 ; 2) up to the sample size about 400, the improvement continues but becomes ineffective ; and 3) plots of the evaluation measure have a similar plateau pattern beyond the sample size of 400. A case study with real datasets presents for verifying the experimental results.
어떠한 연구에서 관심의 대상이 되는 관찰치가 부분적으로 관측 가능할 때 표본선택의 문제가 일어난다. 이러한 자료를 분석하기 위해 헤크만은 표본선택 모형을 개발하였고 이변량 정규분표의 가정 하에 최대우도방법을 사용하여 모수를 추정하였다. 최근 이항자료와 포아송 자료에 대한 표본선택모형이 제안되었다. 이를 분포조정에 기초하여 과대산포 자료에 대한 모형으로 확장하고자 한다. 표본선택이 없는 과대산포 자료는 흔히 음이항 분포로 분석되어진다. 따라서 음이항 분포를 이용하고 분포조정을 도입한 과대산포 자료에 대한 새로운 모형을 제시하고자 한다. 실제 자료를 이용하여 분석을 하였다. 모의실험 결과 프로파일 우도함수를 이용하여 모수에 대해 추정한 결과는 안정적이다.
본 논문의 목적은 고등학교 수준의 학생들이 표집분포의 개념을 학습할 수 있도록 '표집분포 시뮬레이션 (Sampling Distributions Simulation)'을 설계하고 구현하는 것이다. '표집분포 시뮬레이션'은 다음과 같이 4차시로 구성되어 있다. 1차시-신뢰도와 신뢰구간의 의미 학습하기 2차시-표집분포의 의미 학습하기 3차시-중심극한정리의 의미 학습하기 4차시-이항분포의 정규근사 학습하기 본 연구를 통하여 표집분포의 중요성에 대한 학생들이 인식이 달라지고 이해가 증진되기를 기대한다. 또 본 연구의 결과로 제공되는 프로그램 '표집분포의 시뮬레이션' 수업을 통해 통계적 추론 능력이 향상되고, 아울러 통계적 추론 속에서 표집 분포의 역할이 충분히 이해되기를 기대한다.
본 연구에서는 국내의 연속류 자전거도로에 대한 차두시간 분포 모형을 개발하고자 하였다. 현장조사를 통해 수집된 데이터를 교통량으로 구분하여 분석하였으며, 교통량의 기준은 전체 교통량을 분포를 고려하여 1분당 8대 미만은 낮은 수준의 교통량으로 하고 8대 이상은 높은 수준의 교통량으로 구분하였다. 차두시간의 집계간격은 기존의 자동차교통류에서 일반적으로 적용해오던 0.5초를 적용하였다. 적용된 분포는 기본적인 정규분포와 함께 음지수분포, 전이된 음지수분포, 피어슨 III분포이며, 카이스퀘어 검정 분석결과 음지수분포와 전이된 음지수분포에서 방향과 교통량 구분 모두에서 이론치와 관측치간에 적합한 것으로 나타났다. 제시된 자전거 차두시간 분포모형의 적정성을 판단하기 위한 분석결과, 역시 동일하게 음지수분포와 전이된 음지수분포가 적합한 것으로 나타났다.
The purpose of this study is to analyse the realities of fundraising and distribution of the local community chest in Korea. Until now little empirical study has been conducted concerning the culture of giving. Using the sample of 900 citizens selected from 7 cities and another sample of 230 from policy-making group in 16 local community chest, this study analysed empirical1y how the capacity, motivation and opportunity of the prospective donors are related to giving and the current issues of fundraising and distribution. According to the results of analysis, the level of motivation in giving culture is very low. Also it was found that religious beliefs is the most important motivating factor in giving. Participation in volunteer activities is another important factor to influencing giving. Some effective fundraising strategies are suggested including strengthening the motivation of prospective donors, workplace donation and joint-fundraising with religious organization or other foundation, coordinating fundraising activities between the community chest and other social welfare agencies. Program-oriented distribution and change of some distribution standards are stressed as an effective distribution strategy.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권3호
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pp.643-652
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2005
It has been known that the exponentiated exponential distribution can be used as a possible alternative to the gamma distribution or the Weibull distribution in many situations. But the maximum likelihood method does not admit explicit solutions when the sample is multiply censored. So we derive the approximate maximum likelihood estimators for the location and scale parameters in the exponentiated exponential distribution that are explicit function of order statistics. We also compare the proposed estimators in the sense of the mean squared error for various censored samples.
Although existing algorithms can predict wind speed using historical observation data, for engineering feasibility, most use moment methods and probability density functions to estimate fitted parameters. However, extreme wind speed prediction accuracy for long-term return periods is not always dependent on how the optimized frequency distribution curves are obtained; long-term return periods emphasize general distribution effects rather than marginal distributions, which are closely related to potential extreme values. Moreover, there are different wind speed parent sample types; how to theoretically select the proper extreme value distribution is uncertain. The influence of different sampling time intervals has not been evaluated in the fitting process. To overcome these shortcomings, updated steps are introduced, involving parameter sensitivity analysis for different sampling time intervals. The extreme value prediction accuracy of unknown parent samples is also discussed. Probability analysis of mean wind is combined with estimation of the probability plot correlation coefficient and the maximum likelihood method; an iterative estimation algorithm is proposed. With the updated steps and comparison using a Monte Carlo simulation, a fitting policy suitable for different parent distributions is proposed; its feasibility is demonstrated in extreme wind speed evaluations at Longhua and Chuansha meteorological stations in Shanghai, China.
The asymptotic extreme value distributions of maxima are a natural choice when designing against future extreme events like flood peaks or wave heights, given a stationary time series. The generalized extreme value distribution (GEV) is often utilised in this context because it is seen as a convenient single expression for extreme event analysis. However, the GEV has a drawback because the location of the distribution bound relative to the data is a discontinuous function of the GEV shape parameter. That is, for annual maxima approximated by the Gumbel distribution, the data is also consistent with a GEV distribution with an upper bound (no lower bound) or a GEV distribution with a lower bound (no upper bound). A more consistent single extreme value expression for design purposes is proposed as the Weibull distribution of smallest extremes, as applied to transformed annual maxima. The Weibull distribution limit holds here for sufficiently large sample sizes, irrespective of the extreme value domain of attraction applicable to the untransformed maxima. The Gumbel, Type 2, and Type 3 extreme value distributions thus become redundant, together with the GEV, because in reality there is only a single asymptotic extreme value distribution required for design purposes - the Weibull distribution of minima as applied to transformed maxima. An illustrative synthetic example is given showing transformed maxima from the normal distribution approaching the Weibull limit much faster than the untransformed sample maxima approach the normal distribution Gumbel limit. Some New Zealand examples are given with the Weibull distribution being applied to reciprocal transformations of annual flood maxima, where the untransformed maxima follow apparently different extreme value distributions.
Sodium hyaluronate (NaHA), water soluble polymer having ultra-high molecular weight, is characterized by using on-line frit inlet asymmetrical flow field-flow fractionation (FI-AFlFFF) and multiangle light scattering (MALS). This study demonstrates the capability of power programming FI-AFlFFF for the separation of NaHA and the applicability of FI-AFlFFF with MALS for the characterization of molecular weight distribution and their structural information. Since sample injection and relaxation in FI-AFlFFF are achieved by using hydrodynamic relaxation, separation of high molecular weight polymers can be achieved smoothly without halting the separation flow. Experiments are carried out with the two different NaHA products (a raw NaHA sample and a thermally degraded NaHA product) and molecular weight distribution and conformations in solution are determined. Influence of sample filtration on the change of molecular weight distribution is also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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