For a sensitive survey in which the population is comprised of several clusters with a quantitative attribute, we present an additive quantitative randomized response model by cluster sampling that adapts a two-stage cluster sampling instead of a simple random sample based on Himmelfarb-Edgell's additive quantitative attribute model and Gjestvang-Singh's one. We also derive optimum values for the number of 1st stage clusters and the optimum values of observation units in a 2nd stage cluster under the condition of minimizing the variance given constant cost. We can see that Himmelfarb-Edgell's model is more efficient than Gjestvang-Singh's model under the condition of cluster sampling.
Park, Jin-Woo;Shin, Gi-Eun;Lee, Suk-Hoon;Byun, Jong-Seok
응용통계연구
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제25권5호
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pp.733-741
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2012
The successful launch of Arirang satellites allow the acquisition of high resolution satellite imagery of Korean territory and enables the transition from the conventional cultivation area survey method to new image based methods adopted in advanced nations. In this study, we suggested reasonable sizes of the primary sampling unit and the secondary sampling unit for the satellite imagery based sampling design in 8 provinces preselected for this research. The PSU size was determined mainly in consideration of intracorrelation that shows the degree of homogeneity within each cluster and the efficiency of the image process. For the SSU size, we considered the relative standard error and the differences between the land cover maps produced by the Ministry of Environment and the satellite imagery processed by the National Statistical Office.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권3호
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pp.641-648
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2007
We propose the new sampling method, called modified ranked ordering set sampling (MROSS). Kim and Kim (2003) suggested the sign test using the ranked ordering set sampling (ROSS), and showed that the asymptotic relative efficiency (ARE) of ROSS against RSS for sign test increases as sample size does. We propose the estimator for the population mean using MROSS. The relative precision (RP) of estimator of the population mean using MROSS method with respect to the usual estimator using modified RSS is higher, and when the underlying distribution is skewed, the bias of the proposed estimator is smaller than that of several ranked set sampling estimators.
Simulating rare events, such as probability of cell loss in ATM networks, machine failure in highly reliable systems, requires huge simulation efforts due to the low chance of occurrence. Importance Sampling (IS) has been applied to accelerate the occurrence of rare events. However, it has a drawback of effective biasing scheme to make the estimator of IS unbiased. Adaptive Importance Sampling (AIS) employs an estimated sampling distribution of IS to the system of interest during the course of simulation. We propose Nonparametric Adaptive Importance Sampling (NAIS) technique which is nonparametrical version of AIS. We test NAIS to estimate a probability of rare event in M/M/1 queueing model. Comparing with classical Monte Carlo simulation, the computational efficiency and variance reductions gained via NAIS are substantial. A possible extension of NAIS regarding with random number generation is also discussed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권1호
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pp.65-85
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2024
The tail probability of a function of a multivariate random variable is not easy to estimate by the crude Monte Carlo simulation. When the occurrence of the function value over a threshold is rare, the accurate estimation of the corresponding probability requires a huge number of samples. When the explicit form of the cumulative distribution function of each component of the variable is known, the inverse transform likelihood ratio method is directly applicable scheme to estimate the tail probability efficiently. The method is a type of the importance sampling and its efficiency depends on the selection of the importance sampling distribution. When the cumulative distribution of the multivariate random variable is represented by a copula and its marginal distributions, we develop an iterative algorithm to find the optimal importance sampling distribution, and show the convergence of the algorithm. The performance of the proposed scheme is compared with the crude Monte Carlo simulation numerically.
Phenolic compounds in air are toxic even at their low concentrations. We had evaluated a total of five phenolic compounds (Phenol, o-Cresol, m-Cresol, 2-Nitrophenol and 4-Chloro-3-methylphenol) in artificial air using a combination of ATD/GC/MS. To compare the adsorption efficiency of these phenolic compounds, three adsorbents (Tenax TA, Carbotrap and Carbopack B) were tested. Tenax TA adsorbent was most effective of all the adsorbents used for the efficiency test. Five phenolic compounds were found to be very stable on adsorbent tubes for 4 days at room temperature. Detection limit of five phenolic compounds ranged from 0.05 to 0.08 ppb (when assumed to collect 10 L air). The calibration curve was linear over the range of 22∼ 164 ng. The reproducibility was less than 4%. Sampling of duplicate pairs (DPs) was made to demonstrate duplicate precision and sampling efficiency.
본 논문에서는 표본조사에서 흔히 말하여지는 ‘표본의 대표성’과 추정의 ‘일치성’, ‘비편향성’, ‘효율성’의 개념을 알아보았다. 표본의 대표성은 표집에 연관된 개념으로 조사모집단의 포함률 및 기초조사의 응답률, 표본섭외 과정의 승락률과 밀접한 관련이 있다. 그리고 추정의 일치성, 비편향성 및 효율성은 표집설계 및 추정량에 동시에 연관된 개념이다. 일치성 및 비편향성은 표본의 대표성을 전제로 한 개념인 반면, 효율성은 표본의 대표성을 전제로 하지 않는다. 표본의 대표성은 포함률, 응답률, 승낙률 등을 제고함으로써 높일 수 있다. 일치성은 관심변수의 일치성과 보조변수의 일치성으로 구분할 수 있으며, 잘 알려진 래킹비 가중법은 모집단 크기를 일치시키는 방법으로 보조변수의 일치성을 높이고자 하는 방법이다. 효율성은 표본의 대표성과는 직접적인 관련이 없으며, 층화표집에서 비례배정과 네이만 배정같은 표본배정, 그리고 사후층화 등은 모두 표본의 대표성이 만족된다는 전제 아래 추정의 효율성을 높이고자 하는 방법들이다.
This study was carried out to investigate the influence of different sampling methods on the measured concentrations of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH) both in the vapor and particulate phases, and to evaluate the effects of ambient temperature and sampling duration on the losses of PAH associated with particle samples due to volatilization. The experimental protocol of this study is consisted of two parts. The first part is related to the comparison of PAH concentrations measured by 4 different sampling systems, each of which involves different sampling principles for comparison purposes, including a medium-volume sampler with XAD-2 adsorbent, a high-volume sampler with polyurethane foam (PUF), two identical low-volume samplers: one with XAD-2 and the other with PUF, respectively. The second part of this study is to quantitatively estimate the losses of particulate PAH samples by volatilization during sampling, using two identical low-volume samplers: one was used for changing the filters every 3 hrs, 6 hrs, 12 hrs, and 24 hrs sampling, while the other was maintained for continuous 48 hours sampling without changing the filter. The concentrations of volatile PAH including 2-3 rings appeared to be significantly affected by the type of adsorbent. Measured levels of these lower-molecular weight PAH by XAD-2 adsorbent were much higher than those by PUF for both high-volume and low-volume sampling. PUF was found to give rise to unknown components that interfered with the PAH analysis, even after extensive clean-up. In addition, the retention efficiency of PUF for lower molecular weight PAH was subject to a large variation, being significantly influenced by sampling conditions such as ambient temperature. However, the effect of sampling methods with different adsorbents on the measured levels of semi-volatile compounds including 4 rings PAH such as fluoranthene, pyrene, BaA and chrysene, was not so much significant as more volatile PAH compounds. It was also clear from this study that volatilization losses of the semi-volatile PAH collected on the filters were inevitably occurred during prolonged sampling, and hence the results obtained from conventional sampling methods may not be expected to yield an accurate distribution of PAH between the vapor and particulate phases.
목적: 다중섬광결정 PET으로 얻은 데이터에 대한 여과후역투사 영상재구성 적용을 위한 사이노그램 저장과 보정 방법을 확립하고자 한다. 대상 및 방법: 검출된 PET 데이터에 대한 저장기법에 대한 연구를 수행하여 효율적 영상재구성을 위한 사이노그램 방식을 확립하였다. 히스토그램에서 사이노그램으로 데이터를 변환할 때 생기는 제반 문제들을 해결하기 위하여 데이터 표본의 최적화와 표본 불균일성 보정기법에 관한 연구를 수행하였으며, PMT간 틈새 보정을 위 한 연구를 수행하였다. 모든 데이터는 2차원 여과후역투사 알고리즘을 이용하여 재구성하였으며 보정에 따른 영상질의 향상을 평가하였다. 결과: 표본이론에 의해서 추정된 최소 표본수와 표본 불균일성 보정기법의 적용을 위한 수월성 등을 고려할 때 방사방향 표본간격이 pitch/2, 각 표본수가 120개 정도가 적절하였으며, 불균일성 보정과 틈새보정을 적용함으로서 영상왜곡과 배경잡음을 줄일 수 있었다. 결론: 다층섬광결정 PET의 FBP 영상재구성을 위하여 히스토그램 데이터를 사이노그램으로 변환하는 기법에 대한 연구가 이루어졌으며 이를 통한 고속의 2D 영상재구성이 가능할 것으로 보인다.
The purpose of this study was to evaluate the efficiency of diffusive(or passive) sampler in measuring airbone organic solvents. Diffusive samplers are generally simple in construction and do not require power for operation. The efficiency of the diffusive samplers has not sufficiently been investigated in Korea. Three types of samplers were studied in this study. The sampling and analytical results by passive samplers were compared with results by charcoal tube method recommended by NIOSH(National Institute for Occupational Safty and Health). The following characteristics are identified and studied as critical to the performance passive monitors; recovery, reverse diffusion, storage stability, accuracy and precision, face velocity and humidity, n-Hexane, TCE(trichloroethylene) and toluene were used as test vapors. A dynamic vapor exposure system consisting of organic vapor generator and sampling chamber for evaluating diffusive samplers are made. The results of the study are summarized as follows. 1. NIOSH recommands that the overall accuracy of a sampling method in the range of 0.5 to 2.0 times the occupational health standard should be ${\pm}25$ percent for 95 percent confidence level. Among three types of diffusive samplers, sampler A has permeation membrane and samplers Band C have diffusive areas, samplers A and B met the criterion that overall accuracy for 95% confidence level of the samplers were within ${\pm}25$ percent of the reference value. Sampler C had overall accuracy ${\pm}9.6%$ and ${\pm}11.8%$ in hexane and TCE, respectively. The concentration of toluene was overestimated in sampler C with overall accuracy of ${\pm}43.9%$. 2. The desorption efficiencies of diffusive samplers were 96-107%. 3. There was no significant sampe loss during four weeks of storage both with and without refrigeration. 4. There was no significant reverse diffusion, when the samplers were exposure to clean air for 2 hours after sampling for 2 hours at the level of 2 TLY. 5. In case of 8 hours sampling, relative differences(RD) of concentrations between charcoal tube method and diffusive method were 15-39%, 13-46%, and 4-35% for sampler A, B and C, respectively. The performance was poor in 8 hours sampling for multiple substance monitors. 6. At high velocity(100 cm/sec), samplers B and C overestimated the concentrations of organic vapors, and sampler A with permeation membrance gave better results. 7. At 80% relative humidity, samplers showed no siginificant effect. Low humidity also did not affect the diffusive samplers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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