A bibliographical review of Gy sampling theory for particulate materials was conducted to provide readers with useful means to reduce errors in soil contamination investigation. According to the Gy theory, the errors caused by the heterogeneous nature of soil include; the fundamental error (FE) caused by physical and chemical constitutional heterogeneity, the grouping and segregation error (GE) aroused from gravitational force, long-range heterogeneous fluctuation error ($CE_2$), the periodic heterogeneity fluctuation error ($CE_3$), and the materialization error (ME) generated during physical process of sample treatment. However, the accurate estimation of $CE_2$ and $CE_3$ cannot be estimated easily and only increasing sampling locations can reduce the magnitude of the errors. In addition, incremental sampling is the only method to reduce GE while grab sampling should be avoided as it introduces uncertainty and errors to the sampling process. Correct preparation and operation of sampling tools are important factors in reducing the incremental delimitation error (DE) and extraction error (EE) which are resulted from physical processes in the sampling. Therefore, Gy sampling theory can be used efficiently in planning a strategy for soil investigations of non-volatile and non-reactive samples.
There are two approach methods widely in statistical inferences. First is sampling theory methods and the other is Bayesian methods. In this paper, we will introduce the most basic differences of the two approach methods. Especially, we investigate and introduce the historical origin of Bayesian methods in Statistical inferences which is currently used. Also, we introduce the some characteristics of sampling theory method and Bayesian methods.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권2호
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pp.141-146
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2009
Support vector machine is a classification algorithm based on statistical learning theory. It has shown many results with good performances in the data mining fields. But there are some problems in the algorithm. One of the problems is its heavy computing cost. So we have been difficult to use the support vector machine in the dynamic and online systems. To overcome this problem we propose to use stratified sampling of statistical sampling theory. The usage of stratified sampling supports to reduce the size of training data. In our paper, though the size of data is small, the performance accuracy is maintained. We verify our improved performance by experimental results using data sets from UCI machine learning repository.
The Korean bottom trawl survey has been deployed on a regular basis for about the last decade as part of groundfish stock assessments. The regularity indicates that they sample groundfish once per grid cell whose sides are half of one latitude and that of one longitude, respectively, and whose inside is furthermore divided into nine nested grids. Unless they have a special reason (e.g., running into a rocky bottom), their sample location is at the center grid of the nine nested grids. Given data collected by the survey, we intended to show how to appropriately estimate not only the survey index of a fish stock but also its uncertainty. For the regularity reason, we applied the systematic sampling theory for the above purposes and compared its results with a reference, which was based on the simple random sampling. When using the survey data about 11 fish stocks, collected by the spring and fall surveys in 2014, the survey indices of those stocks estimated under the systematic sampling were overall more precise than those under the simple random sampling. In estimates of the survey indices in number, the standard errors of those estimates under the systematic sampling were reduced from those under the simple random sampling by 0.23~27.44%, while in estimates of the survey indices in weight, they decreased by 0.04~31.97%. In bias of the estimates, the systematic sampling was the same as the simple random sampling. Our paper is first in formally showing how to apply the systematic sampling theory to the actual data collected by the Korean bottom trawl surveys.
본 연구에서는 문화-역사적 활동이론에 기반하여, 표집 시뮬레이션을 활용한 비형식적 통계적 추리의 교수-학습 과정을 활동체계로 고려하고, 이러한 활동체계에서 발생하는 모순과 모순에 의한 변화를 확인하고자 하였다. 이를 위해 초등학생 5~6학년 20명을 대상으로 표집 시뮬레이션을 활용한 비형식적 통계적 추리에 대한 수업을 진행하고 활동체계를 분석하였다. 주제분석을 수행한 결과는 다음과 같다. 먼저, 규칙과 목표, 인공물과 목표 사이의 모순이 발생했으며, 이를 해결하는 과정에서 경험적 표집 분포의 시각화라는 새로운 인공물이 도입되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 규칙과 인공물, 규칙과 주체 사이의 모순이 발생했으며, 이를 해결하는 과정에서 표본 평균들의 평균을 구하는 알고리즘이 새로운 규칙으로 도입되는 것을 확인할 수 있었다.
실물을 이용한 홀로그램과 다르게 홀로그래픽 스테레오그램은 비교적 적은 수의 2차원 영상정보를 합성하여 제작된다. 부적절한 샘플링에 의해 나타나는 영상 사이의 간섭특성을 조사하였으며 새로운 샘플링 이론을 제안하고 이를 홀로그래픽 스테레오그램 제작에 이용하였다. 또한 관찰범위를 확대하기 위한 광학 시스템을 제시하였다. 이러한 분석결과들은 일반적인 홀로그래픽 스테레오그램의 제작과 컴퓨터를 이용한 홀로그래픽 스테레오그램의 제작에 응용할 수 있다.
Quality information is known to have the characteristic of continuous distribution in many manufacturing processes. It is difficult to describe the process condition by classifying the distribution into discrete ranges which is based on the set concept. Fuzzy control chart has been developed for the control of linguistic data but it still utilizes the dichotomous notion of classical set theory. In this paper, the fuzzy sampling method is studied in order to manage the ambiguous data properly and incorporated for generating fuzzy control chart. The method is based on the fuzzy set concept and considered to be appropriate for the realization of a complete fuzzy control chart. The fuzzy control chart was compared with the conventional generalized p-chart in the sensitivity for quality distribution and robustiness against the noise. The fuzzy control chart with the fuzzy sampling method showed better characteristics.
본 연구는 가동샘플링(Activity Sampling)에 대한 실태조사샘플링이론의 적용과 표준시간추정에 대한 가동샘플링의 적용에 대한 것으로, 집단·층별과 다단샘플링법을 무작위샘플링과 체계적 샘플링과 관련하여 연구했다. 정보를 최대화하기 위한 추정방법은 연구에 소요되는 비용에 따라 정해지며, 추정치의 정도를 추정하기 위한 절차의 규정도 고려했다. 전형적 작업로트의 생산자료로부터 표준요소작업수행시간을 추정하기 위해 다중회귀와 선형계획의 적용도 연구했다.
일반적인 bandpass sampling 방법인 real bandpass sampling 기법은 하향변환(downconversion)을 시행할 때 음의 주파수 대역의 RF 신호와의 에일리어싱(aliasing) 현상을 피해야 하므로 신중한 sampling 주파수 선택이 요구된다. 더욱이 다중신호(multiple signals)가 하향변환 될 경우에 이 sampling 방법은 더욱 많은 제약이 따르게 된다. 그러나 Hilbert 변환을 사용하는 complex bandpass sampling 방법은 음의 주파수 영역의 신호를 제거함으로써, real bandpass sampling 기법보다 유연하고 넓은 sampling 주파수 범위를 제공하며, 또한 더욱 낮은 sampling 주파수를 얻을 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 complex bandpass sampling의 특징을 사용하여, 다중 신호를 하나의 통신 기기에서 동시에 하향 변환하는 수신기의 구조를 제시한다. 그리고 하나 또는 2개 신호의 하향변환에 관한 내용으로 제한하지 않고 N개의 신호로 확장하여 유효 sampling 주파수 영역 및 보호대역(guard-band)이 고려된 sampling 가능 최소 주파수에 관한 수식들을 일반화한다. 또한 모의실험을 통해 유도된 수식들을 증명한다.
As a generalization of the Fourier transform, the fractional Fourier transform plays an important role both in theory and in applications of signal processing. We present a new approach to reach a uniform sampling theorem in the shift-invariant spaces associated with the fractional Fourier transform domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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