• 제목/요약/키워드: Statistical Functions

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DEFERRED STRONGLY CESÀRO SUMMABLE AND STATISTICALLY CONVERGENT FUNCTIONS

  • Fatih, Nuray;Erdinc, Dundar;Ugur, Ulusu
    • 호남수학학술지
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    • 제44권4호
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    • pp.560-571
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    • 2022
  • In this paper, firstly we introduce the concepts of deferred Cesàro summable and deferred statistically convergent function, and secondly we introduce the concepts of deferred almost summable and deferred almost statistically convergent functions. Furthermore, we investigate the relations between these concepts.

Variable Selection in Sliced Inverse Regression Using Generalized Eigenvalue Problem with Penalties

  • Park, Chong-Sun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제14권1호
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    • pp.215-227
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    • 2007
  • Variable selection algorithm for Sliced Inverse Regression using penalty function is proposed. We noted SIR models can be expressed as generalized eigenvalue decompositions and incorporated penalty functions on them. We found from small simulation that the HARD penalty function seems to be the best in preserving original directions compared with other well-known penalty functions. Also it turned out to be effective in forcing coefficient estimates zero for irrelevant predictors in regression analysis. Results from illustrative examples of simulated and real data sets will be provided.

NEW EXPRESSIONS FOR REPEATED LOWER TAIL INTEGRALS OF THE NORMAL DISTRIBUTION

  • Withers, Christopher S.;Nadarajah, Saralees
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제36권3호
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    • pp.411-421
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    • 2007
  • The recent work by the authors (see, Withers, 1999; Withers and McGavin, 2006; Withers and Nadarajah, 2006) provided new expressions for repeated upper tail integrals of the univariate normal density and so also for the general Hermite function. Here we derive new expressions for repeated lower tail integrals of the same. The calculations involve the use of Moran's L-function and the Airy function. In particular, the Hermite functions are expressed in terms of Moran's L-function and vice versa.

ROC Curve for Multivariate Random Variables

  • Hong, Chong Sun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제20권3호
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    • pp.169-174
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    • 2013
  • The ROC curve is drawn with two conditional cumulative distribution functions (or survival functions) of the univariate random variable. In this work, we consider joint cumulative distribution functions of k random variables, and suggest a ROC curve for multivariate random variables. With regard to the values on the line, which passes through two mean vectors of dichotomous states, a joint cumulative distribution function can be regarded as a function of the univariate variable. After this function is modified to satisfy the properties of the cumulative distribution function, a ROC curve might be derived; moreover, some illustrative examples are demonstrated.

The Choice of a Primary Resolution and Basis Functions in Wavelet Series for Random or Irregular Design Points Using Bayesian Methods

  • Park, Chun-Gun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제15권3호
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    • pp.379-386
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    • 2008
  • In this paper, the choice of a primary resolution and wavelet basis functions are introduced under random or irregular design points of which the sample size is free of a power of two. Most wavelet methods have used the number of the points as the primary resolution. However, it turns out that a proper primary resolution is much affected by the shape of an unknown function. The proposed methods are illustrated by some simulations.

Generalized Weighted Linear Models Based on Distribution Functions

  • Yeo, In-Kwon
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.161-166
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    • 2003
  • In this paper, a new form of generalized linear models is proposed. The proposed models consist of a distribution function of the mean response and a weighted linear combination of distribution functions of covariates. This form addresses a structural problem of the link function in the generalized linear models. Markov chain Monte Carlo methods are used to estimate the parameters within a Bayesian framework.

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키유도함수의 통계적 난수성 평가 방법 (A Method of Statistical Randomness Test for Key Derivation Functions)

  • 강주성;이옥연;염지선;조진웅
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제17C권1호
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    • pp.47-60
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    • 2010
  • 암호시스템에 사용되는 알고리즘의 기본적인 안전성 평가 항목은 난수성이다. 미국의 표준기술원 NIST는 차세대 암호알고리즘 AES를 선정하는 과정에서 블록암호의 난수성을 통계적으로 평가할 수 있는 패키지를 제안하였다. 이 패키지는 입출력 길이가 동일한 함수인 블록암호에 적합하도록 구성되어 있으므로 대부분 확장된 출력 길이를 갖는 키유도함수의 난수성 평가에 그대로 적용하는 것은 무리가 있다. 본 논문에서는 입력 길이보다 확장된 다중 블록을 출력하는 대표적인 암호 구성 요소인 키유도함수에 적합한 통계적 난수성 평가 방법으로 NIST의 방식을 개선한 것을 제안한다. 그리고 제안된 방법에 의하여 3GSM과 NIST에서 표준으로 권고하고 있는 키유도함수에 대한 통계적 난수성 평가결과를 제시한다.

기상자료의 통계내삽 (Statistical interpolation of meteorological data)

  • 이동규
    • 응용통계연구
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    • 제5권2호
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    • pp.113-121
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    • 1992
  • 불규칙 분포의 관측자료를 격자점자료로 내삽하는 방법의 하나인 통계내삽방법(Statistical interpolation)과 이 방법이 필요로 하는 통계적 상관함수(Correlation function)를 구하는 방법을 소개하고, 극동 아시아 지역의 기상변수들의 상관관계를 계산한다. 극동 아시아 지역 34개의 관측점에서 1977년 12월부터 1980년 2월까지 겨울철 12, 1, 2월의 9개월에 걸쳐 관측된 500mb면 지오포텐셜고도 및 바람, 850mb면 온도 및 혼합비에 대하여 (34*33)/2개의 상관함수가 계산되었다. 관측점 사이의 거리가 증가함에 따라 지오포텐셜고도와 온도의 자기상관함수는 천천히 감소하는 상관관계를, 바람과 혼합비의 자기상관함수는 비교적 빨리 감소하는 상관관계를 나타내었다. 지오포텐셜고도와 바람에 대하여 계산된 자기 및 교차상관함수들의 수평분포는 겨울철 종관특징을 잘 표현하였다.

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Further Results on Characteristic Functions Without Contour Integration

  • Song, Dae-Kun;Kang, Seul-Ki;Kim, Hyoung-Moon
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제21권5호
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    • pp.461-469
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    • 2014
  • Characteristic functions play an important role in probability and statistics; however, a rigorous derivation of these functions requires contour integration, which is unfamiliar to most statistics students. Without resorting to contour integration, Datta and Ghosh (2007) derived the characteristic functions of normal, Cauchy, and double exponential distributions. Here, we derive the characteristic functions of t, truncated normal, skew-normal, and skew-t distributions. The characteristic functions of normal, cauchy distributions are obtained as a byproduct. The derivations are straightforward and can be presented in statistics masters theory classes.

MS 엑셀 프로그램의 통계분석결과 신뢰성 검증 및 매크로 보완 (분산분석 메뉴를 중심으로) (Test for reliability of MS Excel statistical analysis output and modification of macros (Focused on an Analysis of Variance menu))

  • 김숙영
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제9권5호
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    • pp.207-216
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    • 2008
  • 초장력 스프레드시트 기능의 엑셀 프로그램에서 자료를 통계적으로 분석하는 데이터분석 메뉴는 엑셀 2000 이후 수정 보완 되고 있지 않으며 그 활용도도 매우 저조하다. 본 연구에서는 엑셀 통계분석 메뉴 활용도 향상을 위하여 사용빈도가 높은 분산분석의 엑셀 메뉴 실행 결과와 계산식에 의한 이론 결과를 비교하고 고차원 분석 매크로를 개발하였다. 실자료를 엑셀 라이터분석 메뉴를 적용하여 얻은 결과와 계산식에 의한 이론 결과는 요인이 한개인 일원배치법이나 두개인 이원배치 법에서 모두 정확히 일치하였다. 즉 엑셀 데이터분석 메뉴의 신뢰성이 검증되었다. 고차원적인 분산분석법인 블록화된 분산분석 결과를 제공하는 매크로 및 일원분산분석법에서 평균 차이 있는 그룹들을 찾아내는 다중비교 분석방법 매크로를 엑셀 함수를 이용하여 개발하였다.

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