A new method for generation of binary random sequences, called random sampling method, has been proposed by the authors. However, the random sampling method has the defect that binary random sequence can not be rapidly generated. In this paper, two methods based on the random sampling method are proposed for fast generation of binary random sequences. The optimum conditions for obtaining ideal binary random sequences are derived.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1991.04a
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pp.34-42
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1991
This study is directed for the development of an efficient system-level Importance Sampling Technique for system reliability analysis of bridge structures Many methods have been proposed for structural reliability assessment purposes, such as the First-order Second-Moment Method, the Advanced Second-Moment Method, Computer Simulation, etc. The Importance Sampling Technique can be employed to obtain accurate estimates of the required probability with reasonable computation effort. Based on the observation and the results of application, it nay be concluded that Importance Sampling Method is a very effective tool for the system reliability analysis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.2
no.2
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pp.358-365
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1995
This paper presents another system of multi-level skip-lot sampling plan, which can directly retum to normal inspection from any skpping inspection level when a sudden shift for the worse in the process mean occurs. All the other properties of the proposed sampling plan are similar to those of the Choi's(1993) plan. The formula of the poerating characteristic function for the proposed n-level skip-lot sampling plan is derived. Sone poerating characteristic properties for the proposed plan are graphically compared with those of the Choi's plan.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.10
no.2
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pp.465-472
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1999
We considered a bootstrap method for constructing confidenc intervals for a one parameter model using multinomial sampling. The convergence rates or the proposed bootstrap method are calculated for model-based maximum likelihood estimators(MLE) using multinomial sampling. Monte Carlo simulation was used to compare the performance of bootstrap methods with normal approximations in terms of the average coverage probability criterion.
When there is no sampling frame within a certain group or the group is concerned that making its population public would bring social stigma, we say the population is hidden. It is difficult to approach this kind of population survey-methodologically because the response rate is low and its members are not quite honest with their responses when probability sampling is used. The only alternative known to address the problems caused by previous methods such as snowball sampling is respondent-driven sampling (RDS), which was developed by Heckathorn and his colleagues. RDS is based on a Markov chain, and uses the social network information of the respondent. This characteristic allows for probability sampling when we survey a hidden population. We verified through computer simulation whether RDS can be used on a hidden population of cancer survivors. According to the simulation results of this thesis, the chain-referral sampling of RDS tends to minimize as the sample gets bigger, and it becomes stabilized as the wave progresses. Therefore, it shows that the final sample information can be completely independent from the initial seeds if a certain level of sample size is secured even if the initial seeds were selected through convenient sampling. Thus, RDS can be considered as an alternative which can improve upon both key informant sampling and ethnographic surveys, and it needs to be utilized for various cases domestically as well.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.2
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pp.147-159
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2008
We consider using ranked set sampling methods to draw inference about the three well-known measures of overlap, namely Matusita's measure $\rho$, Morisita's measure $\lambda$ and Weitzman's measure $\Delta$. Two exponential populations with different means are considered. Due to the difficulties of calculating the precision or the bias of the resulting estimators of overlap measures, because there are no closed-form exact formulas for their variances and their exact sampling distributions, Monte Carlo evaluations are used. Confidence intervals for those measures are also constructed via the bootstrap method and Taylor series approximation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.9
no.2
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pp.565-576
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2002
We propose a new sampling design for the 2001 Health Index Survey at Seoul. In this stratified two-stage sampling design, the ED(enumeration district) of 2000 Population and Housing Census is used as primary sampling unit and the Gu is used as stratification variable in order to obtain the sub-domain estimate for 25 Gu's as well as population estimate for Seoul. The sample ED's are systematically selected after the Ed's are ordered by location and property to obtain a representative sample. And also, the imputation methods for item nonresponses are suggested.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.28
no.6
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pp.643-653
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2021
Few studies are found in literature on estimation of population quantiles using the method of ranked set sampling (RSS). The optimal RSS strategy is to select observations with at most two fixed rank order statistics from different ranked sets. In this paper, a near optimal unbalanced RSS model for estimating pth(0 < p < 1) population quantile is proposed. Main advantage of this model is to use each rank order statistics and is distributionfree. The asymptotic relative efficiency (ARE) for balanced RSS, unbalanced optimal and proposed near-optimal methods are computed for different values of p. We also compared these AREs with respect to simple random sampling. The results show that proposed unbalanced RSS performs uniformly better than balanced RSS for all set sizes and is very close to the optimal RSS for large set sizes. For the practical utility, the near optimal unbalanced RSS is recommended for estimating the quantiles.
Park, Youn Jung;Lee, Sang Hoi;Kim, Chi Nyon;Won, Jong Uk;Roh, Jaehoon
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.8
no.1
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pp.115-123
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1998
Vinyl chloride monomer exists as gas phase at normal temperature and reacts with oxygen and strong oxidant in the air to form oxidized materials. Because of being easily synthesized, it is used as a main source at the synthetic reaction process of PVC synthesis factories. Ministry of Labor regulates its usage as a carcinogen and its exposure level as 1 ppm. But the amount of VCM production in PVC and VCM production process hasn't been exactly estimated. In addition, facilities of this factory are located in outdoor. Therefore, this study was designed to investigate effects of temperature on breakthrough of charcoal tube at a fixed concentration and temperature during VCM sampling based on NIOSH and OSHA methods which were used as methods of occupational environment measuring and analysis. During the sampling of VCM, methods of OSHA and NIOSH require flow rate of 0.05 lpm and sampling volume of $3{\ell}$, $5{\ell}$ respectively, at this time carbon molecular sieve tube and coconut shell charcoal tube are used to observe the breakthrough along with concentration and temperature. As a result, significant difference between average adsorbed amounts of OSHA methods but that of NIOSH methods cannot be found. NIOSH method is likely to be effected by high temperature and normal temperature in high concentration. Breakthrough is not found in the method of OSHA at different conditions of temperature and concentration. As the result of this study we could verify that breakthrough occurred in the process of sampling VCM with NIOSH methods. Therefor in summer time, breakthrough should be considered and research on the breakthrough volume should be done. It is considered the research about the specificity of the coconut shell charcoal and carbon molecular sieve sorbent should be done when sampling VCM in comming days.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.9
no.2
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pp.479-489
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2002
The case which applies two-phase sampling to stratification and nonresponse problem, it is a poweful and effective technique. In this paper we study the calibration estimator and its variance estimator for the population total using two-phase sampling method according to the of auxiliary information for population and sample having strong correlation with an interested variable in unit nonresponse situation. The auxiliary information that available both at first-phase and second-phase sampling can be used to improve weights by the calibration procedure. A weight which corresponds to the product of sampling weights and response probability is calculated at each phase of sampling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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