In this paper, we consider simultaneous confidence intervals for the difference of proportions between two groups taken from multivariate binomial distributions in a nonparametric way. We briefly discuss the construction of simultaneous confidence intervals using the method of adjusting the p-values in multiple tests. The features of bootstrap simultaneous confidence intervals using non-pooled samples are presented. We also compute confidence intervals from the adjusted p-values of multiple tests in the Westfall (1985) style based on a pooled sample. The average coverage probabilities of the bootstrap simultaneous confidence intervals are compared with those of the Bonferroni simultaneous confidence intervals and the Sidak simultaneous confidence intervals. Finally, we give an example that shows how the proposed bootstrap simultaneous confidence intervals can be utilized through data analysis.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2009.04a
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pp.541-546
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2009
The paper contributes deriving the confidence intervals according to the use types of hypothesis tests. The guidelines of usuage on the types of hypothesis tests and interval estimation are proposed. These formulars can be used to evaluate the effects of quality improvement activity
In the context of accelerated life tests, procedures are given for estimating the parameters in the modified Arrhenius model and for estimating mean life at a given future stress level. The conditional confidence intervals are obtained by conditioning on ancillary statistics and pivotal quantity. Using the data of Tobias and Trindada(1986), we illustrate conditional confidence interval for parameters under use condition in the modified Arrhenius model.
The coronavirus disease 2019 (COVID-19), caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has become a global pandemic. No specific therapeutic agents or vaccines for COVID-19 are available, though several antiviral drugs, are under investigation as treatment agents for COVID-19. The use of convalescent plasma transfusion that contain neutralizing antibodies for COVID-19 has become the major focus. This requires mass screening of populations for these antibodies. While several countries started reporting population based antibody rate, its simple point estimate may be misinterpreted without proper estimation of standard error and confidence intervals. In this paper, we review the importance of antibody studies and present the 95% confidence intervals COVID-19 antibody rate for the Korean population using two recently performed antibody tests in Korea. Due to the sparsity of data, the estimation of confidence interval is a big challenge. Thus, we consider several confidence intervals using Asymptotic, Exact and Bayesian estimation methods. In this article, we found that the Wald method gives the narrowest interval among all Asymptotic methods whereas mid p-value gives the narrowest among all Exact methods and Jeffrey's method gives the narrowest from Bayesian method. The most conservative 95% confidence interval estimation shows that as of 00:00 on September 15, 2020, at least 32,602 people were infected but not confirmed in Korea.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.1
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pp.281-288
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2015
In this paper, the maximum likelihood estimators and confidence intervals for parameters of Weibull distribution are derived under three level constant stress accelerated life tests and the assumption that a log quadratic relationship exits between stress and the scale parameter ${\theta}$. The compound linear plan proposed by Kim (2006) is used to allocate the test units at each stress level, which performed nearly as good as the optimum quadratic plan and had the advantage of simplicity. Some simulation studies are given.
Almahmeed, M.A.;Hamdy, H.I.;Alzalzalah, Y.H.;Son, M.S.
Journal of the Korean Statistical Society
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v.31
no.4
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pp.415-431
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2002
A unified framework for statistical inference for the mean of the normal distribution to derive point estimates, confidence intervals and statistical tests is proposed. This optimal design is justified after investigating the basic information and requirements that are possible and impossible to control when specifying practical and statistical requirements. Point estimation is only credible when viewed in the larger context of interval estimation, since the information required for optimal point estimation is unspecifiable. Triple sampling is proposed and justified as a reasonable sampling vehicle to achieve the specifiable requirements within the unified framework.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.5
no.3
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pp.905-926
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1998
We propose a modified mid P-value method to reduce the conservativeness for the inference of conditional associations in three-way contingency tables. This improves the ordinary mfd P-value method. For $2{\times} 2${\times} K$ tables, we propose confidence intervals for an assumed common odds ratio based on inverting two separate one-sided tests using the modified mid P-value. Also, an alternative and usually even better ways of constructing intervals, based on Inverting a two-sided test, are presented. The actual probability of coverage of a 100($1-\alpha$)% confidence interval is centered about the nominal level, but the modified mid P-value approach gives actual coverage probability even closer to the nominal level than the ordinary mid P-value approach.
The estimation of 90% parametric confidence intervals (CIs) of mean AUC and Cmax ratios in bioequivalence (BE) tests are based upon the assumption that formulation effects in log-transformed data are normally distributed. To compare the parametric CIs with those obtained from nonparametric methods we performed repeated estimation of bootstrap-resampled datasets. The AUC and Cmax values from 3 archived datasets were used. BE tests on 1,000 resampled data sets from each archived dataset were performed using SAS (Enterprise Guide Ver.3). Bootstrap nonparametric 90% CIs of formulation effects were then compared with the parametric 90% CIs of the original datasets. The 90% CIs of formulation effects estimated from the 3 archived datasets were slightly different from nonparametric 90% CIs obtained from BE tests on resampled datasets. Histograms and density curves of formulation effects obtained from resampled datasets were similar to those of normal distribution. However, in 2 of 3 resampled log (AUC) datasets, the estimates of formulation effects did not follow the Gaussian distribution. Bias-corrected and accelerated (BCa) CIs, one of the nonparametric CIs of formulation effects, shifted outside the parametric 90% CIs of the archived datasets in these 2 non-normally distributed resampled log (AUC) datasets. Currently, the 80~125% rule based upon the parametric 90% CIs is widely accepted under the assumption of normally distributed formulation effects in log-transformed data. However, nonparametric CIs may be a better choice when data do not follow this assumption.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.2
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pp.131-148
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2019
Constant stress partially accelerated life tests are studied according to exponentiated Weibull distribution. Grounded on multiple censoring, the maximum likelihood estimators are determined in connection with unknown distribution parameters and accelerated factor. The confidence intervals of the unknown parameters and acceleration factor are constructed for large sample size. However, it is not possible to obtain the Bayes estimates in plain form, so we apply a Markov chain Monte Carlo method to deal with this issue, which permits us to create a credible interval of the associated parameters. Finally, based on constant stress partially accelerated life tests scheme with exponentiated Weibull distribution under multiple censoring, the illustrative example and the simulation results are used to investigate the maximum likelihood, and Bayesian estimates of the unknown parameters.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.26
no.4
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pp.12-22
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2003
The purposes of this study are to investigate the conformity of Korean Standards(KS) according to agreement on WTO/TBT, and to propose systematic frameworks of preparation, adoption, and application for KS in our enterprises. Significant changes in this establishment, revision, and abrogation include the following divisions; i) statistics-vocabulary and symbols, ii) Shewhart control chart, iii) statistical interpretation of data, iv) sampling procedures for inspection by attributes, v) sequential sampling plans for inspection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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