Objective : The purpose of this study is to indicate of problems in statistical analysis method of "The Korean Journal of oriental Medical Prescription" and we will be proposed the useful application of the statistical analysis method. Methods : In this paper, we were analysed statistical analysis methodology from published journal articles "The Korean Journal of Oriental Medical Prescription" December, year 2000 to December, year 2008. We were investigated of problems in application of structured analysis methods those journal articles that including statistical analysis techniques and analysis methods. Results : 1. A random allocation of the experimental group and control groups are important factors in the planning process of statistical analysis. However, there are less explanation those journal articles. 2. There are no consideration in specimen size that there will be considerate by the level of significance and statistical test. 3. Many article authors were confused between parametric methods and non-parametric methods that they were applied parametric statistical analysis methods although inapplicable sample size. 4. There were applied the parametric methods consists of t-test instead non-parametric methods in the comparison of average intergroup relations. 5. There were less understanding posterior analysis and were confused with t-test. Conclusion : Our goal was to outline the key methods with a brief discussion of problems(statistical analysis methods), avenues for solutions. we recommend authors to use an appropriate statistical analysis methods for obtaining a more cautions results.
A new statistical linearization technique for nonlinear system called covariance matching method is proposed in this paper. The covariance matching method makes the mean and variance of an approximated output be identical real functional output, and the distribution of the approximated output have identical shape with a given random input. Also, the covariance matching method can be easily implemented for statistical analysis of nonlinear systems with a combination of linear system covariance analysis.
This paper describes a statistical analysis method for predicting a coast fishing boat's effective horsepower. The EHP estimation method for small coast fishing boats was developed, based on a statistical regression analysis of model test results in a circulating water channel. The statistical regression formula of a fishing boat's effective horsepower is determined from the regression analysis of the resistance test results for 15 actual coast fishing boats. This method was applied to the effective horsepower prediction of a G/T 4 ton class coast fishing boat. From the estimation of the effective horsepower using this regression formula and the experimental model test of the G/T 4 ton class coast fishing boat, the estimation accuracy was verified under 10 percent of the design speed. However, the effective horsepower prediction method for coast fishing boats using the regression formula will be used at the initial design and hull-form development stage.
The performance variation of a multibody system is affected by a variation of various design variables of the system. And the effects of design variable variations on the performance variation must be considered in design of a multibody system. Accordingly, a variation analysis of a multibody system needs to be conducted in design of a multibody system. For a variation analysis of a performance, population mean and variance which are called statistical parameters of design variables are needed. However, an evaluation of statistical parameters of design variables is impossible in many practical cases. Therefore, an estimation of statistical parameters of the performance based on sample mean and variance which are called statistic of design variables is needed. In this paper, the variation analysis method for a multibody system based on design variable samples was proposed. And, using the proposed method, a variation analysis of the vehicle ride comfort based on sample statistic of design variables was conducted.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권2호
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pp.543-553
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2002
Principal component analysis is applied to reduce p-dimensions into q-dimensions ( $q {\leq} p$). Any partition of a collection of data points with p and q variables generated by the application of six hierarchical clustering methods is re-classified by discriminant analysis. From the application of discriminant analysis through each hierarchical clustering method, correct classification ratios are obtained. The results illustrate which method is more reasonable in exploratory data analysis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권1호
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pp.43-52
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1999
The local influence method is adapted to quadratic discriminant analysis for the identification of influential observations affecting the estimation of probability density function probabilities and log odds. The method allows a simultaneous perturbation on all observations so that it can identify multiple influential observations. The proposed method is applied to a real data set and satisfactory result is obtained.
This paper present a study on the application of sound pressure and vibration signals to detect the presence of defects in a rolling element bearing using a statistical analysis method. The well established statistical parameters such as the crest factor and the distribution of moments including kurtosis and skewless are utilized in this study. In addition, other statistical parameters derived from the beta distribution function are also used. A comparison study on the performance of the different types of parameter used is also performed. The statistical analysis is used because of its simplicity and quick computation. Under ideal conditions, the statistical method can be used to identify the different types of defect present in the bearing. In addition, the results also reveal that there is no significant advantages in using the beta function parameters when compared to using kurtosis and the crest factor for detecting and identifying defects in rolling element bearings from both sound and vibration signals.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제24권4호
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pp.405-413
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2000
This paper present study on the application of sound pressure and vibration signals to detect the presence of defects in a rolling element bearing using a statistical analysis method. The well established statistical parameters such as the crest factor and the distribution of moments including kurtosis and skew are utilized in this study. In addition, other statistical parameters derived from the beta distribution function are also used. A comparison study on the performance of the different types of parameter used is also performed. The statistical analysis is used because of its simplicity and quick computation. Under ideal conditions, the statistical method can be used to identify the different types of defect present in the bearing. In addition, the results also reveal that there is no significant advantages in using the beta function parameters when compared to using kurtosis and the crest factor for detecting and identifying defects in rolling element bearings from both sound and vibration signals.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권3호
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pp.831-842
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1999
We propose a wavelet decomposition feature extraction method for the hand-written character recognition. Comparing the recognition rates of which methods with original image features and with selected features by the wavelet decomposition we study the characteristics of the proposed method. LDA(Linear Discriminant Analysis) QDA(Quadratic Discriminant Analysis) RDA(Regularized Discriminant Analysis) and NN(Neural network) are used for the calculation of recognition rates. 6000 hand-written numerals from CENPARMI at Concordia University are used for the experiment. We found that the set of significantly selected wavelet decomposed features generates higher recognition rate than the original image features.
Lee, Young Seung;Choi, Sung Woong;Park, Seung Keun
Journal of electromagnetic engineering and science
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제13권3호
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pp.192-194
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2013
This paper proposes a validation model using a reverberation chamber for verification of the effectiveness and accuracy of the statistical power balance (PWB) method. The PWB method treats electromagnetic (EM) field distributions in certain environments as a representative value of an "ensemble" average, so a reverberation chamber is utilized as a testing apparatus to experimentally simulate the sets of measurement field "ensemble" inside a complex environment. Measurements are performed with various test conditions for environmental loss using flat absorbers, and front and side doors of the chamber. Comparison between the PWB analysis and the measurement results shows good agreement, indicating the usefulness of this statistical analysis method for stating the electromagnetic field inside the EM zone as a representative value to general structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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