AL-SALEH MOHAMMAD FRAIWAN;AL-ANANBEH AHMAD MOHAMMAD
Journal of the Korean Statistical Society
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제34권2호
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pp.125-140
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2005
In this paper, we consider the estimation of the correlation coefficient in the bivariate normal distribution, based on a sample obtained using a modification of the moving extreme ranked set sampling technique (MERSS) that was introduced by Al-Saleh and Al-Hadhrami (2003a). The modification involves using a concomitant random variable. Nonparametric-type methods as well as the maximum likelihood estimation are considered under different settings. The obtained estimators are compared to their counterparts that are obtained based simple random sampling (SRS). It appears that the suggested estimators are more efficient
본 논문은 계통표집법의 장점 중 거의 주목되지 못하고 있는 한 가지 장점을 다룬다. 특정한 확률표집법에 의해 표본이 추출되었을 때 추출된 표본이 모집단을 잘 반영하고 있는지의 여부는 매우 중요한 문제이다. 따라서 표집법을 평가할 때 모집단을 잘 대표하지 못하는 바람직하지 않은 표본이 추출될 가능성을 살피는 것이 필요하다. 모의실험을 통해 모집단이 순서모집단에 가까울수록 계통표집법은 무작위표집법에 비해 바람직하지 못한 표본을 추출할 확률을 적게 하는 표집법이라는 사실을 보인다.
In this paper, the concept of sampling vectors is introduced, and used for a simple realization of DSSs(distributed sample scramblers). In DSSs, if the sampling times of the scrambler state samples are not identical to their transmission times, samples are delayedtransmitted to the descrambler. and in this case the DSSs need additional memory elements storing the samples and additional clocks for informing their transmission times. The concept of sampling vectors helps move the sampling times of delayed samples to their transmission times, thus eliminating the additional memory elements and clocks in the DSSs. In the paper, the conditions on the synchronization of the scrambler and descrambler are derived for the DSS employing sampling vectors,and demonstrations are given on their applicaitons to cell-based ATM DSSs.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.161-168
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1996
This paper describes a sampling method, which can be used instead of the simple random sampling without replacement(SRSWOR). This method, circular sampling, assumes that the sampling units of the population are arranged in circular format, and randomly selects as many as samples of contiguous units. Therefore this method gathers information quicker and easier than STSWOR. In certain circumstances, the reliability of this method is better than that of STSWOR. And of circular sampling would be applied to nonprobability could be determined. methods, the reliability of the sample results in terms of probability could be determined.
We show how some probability nonreplacement sampling designs can be implemented using nonlinear programming, The efficiency of the proposed approach is compared with selected probability sampling schemes in the literature. The approach is simple to use and appears to have reasonable variance.
Samawi, Hani M.;Helu, Amal;Rochani, Haresh D.;Yin, Jingjing;Linder, Daniel
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권5호
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pp.385-397
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2016
The stress-strength models have been intensively investigated in the literature in regards of estimating the reliability ${\theta}$ = P(X > Y) using parametric and nonparametric approaches under different sampling schemes when X and Y are independent random variables. In this paper, we consider the problem of estimating ${\theta}$ when (X, Y) are dependent random variables with a bivariate underlying distribution. The empirical and kernel estimates of ${\theta}$ = P(X > Y), based on bivariate ranked set sampling (BVRSS) are considered, when (X, Y) are paired dependent continuous random variables. The estimators obtained are compared to their counterpart, bivariate simple random sampling (BVSRS), via the bias and mean square error (MSE). We demonstrate that the suggested estimators based on BVRSS are more efficient than those based on BVSRS. A simulation study is conducted to gain insight into the performance of the proposed estimators. A real data example is provided to illustrate the process.
The work presented in this paper is divided into two parts. The first part presents finite urn problems which generate truncated negative binomial random variables. Some combinatorial identities that arose from the negative binomial sampling and truncated negative binomial sampling are established. These identities are constructed and serve important roles when we deal with these distributions and their characteristics. Other important results including cumulants and moments of the distributions are given in somewhat simple forms. Second, the distributions of the maximum of two chi-square variables and the distributions of the maximum correlated F-variables are then derived within the negative binomial sampling scheme. Although multinomial theory applied to order statistics and standard transformation techniques can be used to derive these distributions, the negative binomial sampling approach provides more information and deeper insight regarding the nature of the relationship between the sampling vehicle and the probability distributions of these functions of chi-square variables. We also provide an algorithm to compute the percentage points of these distributions. We supplement our findings with exact simple computational methods where no interpolations are involved.
The infrared signature of a ship is largely influenced by the ocean environment of the operating area, which has been known to cause large changes in the signature. As a result, the weather condition has to be clearly set for an analysis of the infrared signatures. It is necessary to analyze meteorological data for all the oceans where the ship is supposed to be operated. This is impossibly costly and time consuming because of the huge size of the data. Therefore, the creation of a standard environmental variable for an infrared signature research is necessary. In this study, we compared and analyzed sampling methods to represent ocean data close to the Korean peninsula. In order to perform this research, we collected ocean meteorological records from KMA (Korea Meteorological Administration), and sampled these in numerous ways considering five variables that are known to affect the infrared signature. Specifically, a simple random sampling method for all the data and 1-D, 2-D, and 3-D stratified sampling methods were compared and analyzed by considering the mean square errors for each method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권1호
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pp.105-115
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2008
환경부가 2003년 이후 생산자 책임 재활용 제도를 시행함에 있어 각 기업의 처리 대상 재활용 실적(양)을 측정하는 것이 중요한 문제가 되었다. 이때 각 기업의 처리 적의 중요한 변수가 비 대상품목의 혼입비율이고 이를 매년 기업 단위로 12회 이상 조사해 오고 있다. 하지만 혼입 비율을 조사함에 있어 조사자의 안전성, 악취, 정확한 비대상품 식별의 어려움 등등 여러 가지문제가 발생함에 따라 적은 조사 회수로도 정확한 혼입비율을 측정할 수 있는 방법에 대한 현장 조사자들의 요구가 있어 왔다. 이에 본 논문은 최근 통계학 분야에서 활발하게 연구되어 지고 있는 Judgement Post-stratification(이후 JPS)라는 특별한 표본조사 방법을 적용해 볼 것을 제안한다. 본 논문에서는 JPS 방법의 효율성을 모의실험을 통하여 현재 사용되고 있는 Simple Random Sampling (이후 SRS)방법과 비교, 표본수가 같은 경우 그 우수성을 이야기하였고, 이를 실제 2004년 환경자원공사에서 수행한 실제 조사 자료에 적용하여 JPS를 이용한 방법이 기존의 방법을 적은 조사회수로도 충분히 대체 할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 계속조사에서 과거의 조사결과에서 얻은 추정값의 상대표준오차를 이용한 표본크기 결정 문제에 대하여 실제 사업체 조사자료를 활용하여 살펴보았다. 통계청 사업체 조사결과 중 건설업을 모집단으로 이용하여 표본크기를 500에서 3,000까지 500씩 증가시켜가면서 표본을 1,000개씩 단순임의추출 또는 층화추출하여 추출된 각 표본으로부터 상대표준오차들의 사분위수를 계산하였다. 그리고 이들 값들을 토대로 계속조사에서 시점 (t-1)에서의 상대표준오차를 이용한 시점 t에서의 표본크기를 추출법에 따라 구하였다. 그 결과 단순임의추출의 경우는 층화추출의 경우보다 시점 (t-1)에서의 상대표준오차들의 크기에 따라 표본크기가 매우 크게 차이가 나타남을 알 수 있었으며, 층화추출의 경우도 어떻게 층화를 하느냐에 따라 표본크기에 차이가 있을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 계속 조사에서 과거의 조사결과에서 얻은 추정값의 상대표준오차를 이용한 표본크기 식을 활용하는데 있어서 세심한 주의가 필요함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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