Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.6
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pp.1449-1454
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2013
There are many methods for measuring the difference between two location parameters. In this paper, statistics are proposed in order to estimate the difference of two location parameters. The statistics are designed not using the means, variances, signs and ranks, but with the cumulative distribution functions. Hence these are measured as the differences in the area between two univariate cumulative distribution functions. It is found that the difference in the area between two empirical cumulative distribution functions is the difference of two sample means, and its integral is also the difference of two population means.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.6
no.3
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pp.659-666
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1999
In comparing two population means, the test statistic depends on the sample means and the variances, which are very sensitive to the extremely large or small values. This paper aims at examining the behavior of such observations using proper criterion which can measure the influence of them. We derive a computationally feasible statistic which can detect influential observations on the two-sample t-statistic.
In clinical trials of nursing research, the sample size determination is one of the most important factor. Although sample size must be considered at the design stage, it has been disregarded in most clinical trials. The power analysis is usually performed before study begins to compute sample size and the power can also be calculated at the end of study in order to justify study result. The power analysis is essential especially when the clinical trials can not show significant differences. In this paper, we review the statistical methods for power analysis and sample size formulae in nursing research. Sample size formulae and the corresponding examples are discussed according to the six types of studies ; mean for one sample, proportion for one sample, means in two samples, proportions in two samples, correlation coefficient and ANOVA.
1. Objects The experiments of catalytic aharcoaling were carried out for the fallowing purposes. (1) To determine the economically desirable amount of catalytic materials to be used when a catalytic charcoaling is practiced. (2) To observe the rate of carbonization of non-treated charcoal wood when the catalytic charcoaling is proceeded in the same charcoal pit. 2. Meterials (1) Small sample chips made of oak (Q. accutissima Carr.), measured by 0.5cm in width and thickness, respectively, and 1cm in length, were used as charcoal wood in each experiment. (2) Ammonium chloride was used as a catalytic material and electric kiln as a charcoaling apparatus. 3. Experiment (1) The sample chips were put into a electric oven for three hours at the temperature $60^{\circ}{\sim}70^{\circ}C$ in order to reduce some water contents. (2) Oven dried sample chips were then soaked for an hour in solution of ammonium chloride. Three kinds of solution were prepared, that is, 2.5%, 5%, and 10%, solution in which the amount of ammonium chloride used was weighed at the rate of 0.5%, 1.0%, and 2.0% to the total weight of the sample chips, resppectivelly. (3) Soaked sample chips were put in the air for 12 hours to reduce some water contents, and then were put into electric oven for 2 hours at the temperature $105^{\circ}{\sim}110^{\circ}C$. (4) Dried sample chips were kept in a desiccator with control sample chips which were treated excarly the same process as the treated sample chips except only not using the ammonium chloride in the process of soking. (5) Sample chips kept in the desiccator were used at random in each charcoaling experiment. (6) Charcoaling in the electric kiln were carried out by using small crucibles with complete cover to reduce the amount of ash. At each charcoaling experiment four crucibles filled with sample ships, weighed about 20gr, were put into electric kiln. The charcoaling was continued for an hour at the temperature $400^{\circ}{\sim}450^{\circ}C$. (7) In order to investigate the influence given by the gases produced during the catalytic charcoaling to the rate of carbonization of non-treated sample chips, the following experiment was done. (a) A crueible was divided into two parts by inserting a fine iron net at the middle of the crucible, and then non-treated sample chips, weighed about 10gr, were put in the upper part of the crucible and treated sample chips, weighed also about 10gr, were put in the under part. (b) The crucibles filled with two kinds of sample chips were put into a electric kiln for an hour at the temperature $400^{\circ}{\sim}450^{\circ}C$. 4. Results. Results for two replications (with four crucibles in one replication) for each experiment designed are as follows : (1) The rats of carbonization of the non treated sample chips, and that of the treated sample chips with ammonium chloride at the rate of 1.5%, 1.0%, and 2.0% to the total weight of the sample chips used were averaged at 19.85%, 22.63%, 24.14%, and 26.60%, respectively. (2) The rats of carbonization of the non-treated sample chips were averaged at (a) 20.04% (0.5% treatment), (b) 20.28% (1.0% treatment), and (c) 20.61% (2.0% treatment) when the treated sample chips were carbonized in the same crucible.
In this paper, we investigated mean estimation methods in two-phase sampling. Under the fixed expected cost we reviewed the optimal sample sizes, minimum variances and approximate unbiased variance estimators for usual ratio estimator, stratified sample mean with proportional allocation and Rao's allocation of the second phase sample. Also we proposed combined ratio estimator, which uses both ratio estimation and stratification and derived optimal sample size, minimum variance and unbiased variance estimator. Through a limited simulation study, we compared estimators by design effects and came to know that ratio estimator is more efficient than stratified sample mean in some cases and inefficient in the other cases, but combined ratio estimator is more efficient than others in most cases.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.4C
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pp.374-378
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2003
The asymptotic performance of the two-sample locally optimum rank detector for random signals buried in signal-dependent noise and additive noise is consigered in this paper. It is shown that the locally optimum rank detector, a nonparametric detector, has reasonable asymptotic performance for a class of correlated random signals, compared with the locally optimum detector. It is noteworthy that the the two-sample locally optimum rank detector perform almost the same with the one-sample locally optimum rank detector.
In a large scale survey, cluster sampling design in which a set of observation units called clusters are selected is often used to satisfy practical restrictions on time and cost. Especially, a two stage cluster sampling design is preferred when a strong intra-class correlation exists among observation units. The sample Primary Sampling Unit(PSU) and Secondary Sampling Unit(SSU) size for a two stage cluster sample is determined by the survey cost and precision of the estimator calculated. For this study, we derive the optimal sample PSU and SSU size when the population SSU size across the PSU are di erent by extending the result obtained under the assumption that all PSU have the same number of SSU. The results on the sample size are then applied to the $4^{th}$ Korea Hospital Discharge results and is compared to the conventional method. We also propose the optimal sample SSU (discharged patients) size for the $7^{th}$ Korea Hospital Discharge Survey.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.4
s.42
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pp.9-15
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2006
In this paper we propose Wilcoxon test, Median test and Van der Waerden test such as linear rank tests in two-sample location problem for detecting edges effectively in noisy images. These methods are based on detecting image intensity changes between two pixel neighborhoods using an edge-height model to perform effectively on noisy images. The neighborhood size used here is small and its shape is varied adaptively according to edge orientations. We compare and analysis the performance of these statistical edge detectors on both natural images and synthetic images with and without noise.
Sample size determination is a crucial part of sampling design. This paper gives a assessment for sample size determination using two-stage sampling scheme for estimating the population mean with a given precision.
The present study was performed to find efficient and useful length of voice sample for MDVP analysis, by investigating the correlation between perceptual GRBAS scales and objective MDVP measurements, with the five different lengths of voices of 20 patients with vocal polyp: 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5 seconds. The results are following: (1) 1.5-second sample of MDVP showed the highest correlation between the perceptual judgement and objective measurement, and 1.0-second sample showed the lowest. The difference between the two samples was found in the number of the statistically significant correlated pairs of MDVP parameter-GRBAS scale. (2) The two extreme edges of the lengths, 0.5-second and 2.5 second showed no statistically significant difference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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