Based on Deutsch assumption, a calculation method on the electric field over the ground surface under HVDC transmission lines in the wind is proposed. Analyzing the wind effects on the electric field and the space charge density the existing method based on Deutsch assumption is improved through adding the wind speed to the ion flow field equations. The programming details are illustrated. The calculation results at zero wind speed are compared with available data to validate the code program. Then the ionized fields which resulted from corona of ±800kV HVDC lines are analyzed. Both the electric field and the current density on the ground level are computed under different wind direction and speed. The computation results are in good agreement with measurements. The presented method and code program can be used to rapidly predict and evaluate the wind effects in HVDC transmission engineering.
Cryptographic protocols depend on the hardness of some computational problems for their security. Joux briefly summarized known relations between assumptions related bilinear map in a sense that if one problem can be solved easily, then another problem can be solved within a polynomial time [6]. In this paper, we investigate additional relations between them. Firstly, we show that the computational Diffie-Hellman assumption implies the bilinear Diffie-Hellman assumption or the general inversion assumption. Secondly, we show that a cryptographic useful self-bilinear map does not exist. If a self-bilinear map exists, it might be used as a building block for several cryptographic applications such as a multilinear map. As a corollary, we show that a fixed inversion of a bilinear map with homomorphic property is impossible. Finally, we remark that a self-bilinear map proposed in [7] is not essentially self-bilinear.
The Bootstrap method proposed by Efron is non-parametric method which doesn't depend on the estimation of prior distribution refer to population. A typical statistical process control chart which is generally used is developed under the assumption that observations follow mutually independent and identically distributed within a sample and between samples. However, autocorrelation greatly affect the developed control chart under the assumption that observations are mutually independent. Many researchers showed that the result which was analyzed by using a typical control chart for the observations which has the correlation violated to the independence assumption can not be true. Therefore, we compared the standard method with bootstrap method and then evaluated them for x control chart and EWMA control chart by using bootstrap method which was proposed by Efron in the AR(1) model when the observations have correlation.
We present a general uniqueness result of an endemic state for an S-I-R model with external force of infection. We reduce the problem of finding non-trivial steady state solutions to that of finding zeros of a real function of one variable so that we can easily prove the uniqueness of an endemic state. We introduce an assumption which was usually used to show stability of a non-trivial steady state. It turns out that such an assumption adopted from a stability analysis is crucial for proving the uniqueness as well, and the assumption holds for almost all cases in our model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권6호
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pp.583-604
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2017
The most popular regression model for the analysis of time-to-event data is the Cox proportional hazards model. While the model specifies a parametric relationship between the hazard function and the predictor variables, there is no specification regarding the form of the baseline hazard function. A critical assumption of the Cox model, however, is the proportional hazards assumption: when the predictor variables do not vary over time, the hazard ratio comparing any two observations is constant with respect to time. Therefore, to perform credible estimation and inference, one must first assess whether the proportional hazards assumption is reasonable. As with other regression techniques, it is also essential to examine whether appropriate functional forms of the predictor variables have been used, and whether there are any outlying or influential observations. This article reviews diagnostic methods for assessing goodness-of-fit for the Cox proportional hazards model. We illustrate these methods with a case-study using available R functions, and provide complete R code for a simulated example as a supplement.
Statistical Process Control(SPC) which uses control charts is widely used to inspect and improve manufacturing process as a effective method. A parametric method is the most common in statistical process control. Shewhart chart was made under the assumption that measurements are independent and normal distribution. In practice, this assumption is often excluded, for example, in case of (equation omitted) chart, when the subgroup sample is small or correlation, it happens that measured data have bias or rejection of the normality test. A bootstrap method can be used in such a situation, which is calculated by resampling procedure without pre-distribution assumption. In this study, applying bootstrap percentile method to (equation omitted) chart, it is compared and evaluated standard process control limit with bootstrap percentile control limit. Also, under the normal and non-normal distributions, where parameter is 0.5, using computer simulation, it is compared standard parametric with bootstrap method which is used to decide process control limits in process quality.
본 연구에서는 이러한 기하형태의 불규칙성을 쉽게 고려할 수 있는 윤곽좌표계 (body fitted coordinate systems)를 이용하여 다공성 물질의 유효열전도율을 결정하 는 방법을 제시하였다.기공의 형상을 원형으로 가정하고 기공율과 기공 내부기체와 고체의 열전도율비 등의 변수가 유효열전도율과 이들 변수의 상관관계식을 제안하였으 며, 또한 핵연료 소결체와 같은 실제적인 다공성 물질의 유효열전도율을 해석하는데 좀 더 타당한 타원형 형상의 기공 가정방법을 제시하였다.
This study was carried out to identify users' choice behavior of theme parks. overland. Lotte World, Seoul Land, Dreamland and Children's Grand Park were selected as study areas. Both multinomial logic model(MNL), nested logic model(NMNL) and joint logit model wet$.$e test using a choice-based sample collected on study areas. Hausman-McFadden test showed that the MNL is not appropriate because the IIA assumption is violated. To avoid the problematic IIA assumption, the NMNL was tested. It splits similar alternatives into groups and nests separate decisions into hierarchical order to avoid the IIA assumption. Cluster analysis and discriminant analysis were conducted to find applicable nest structures. The inclusive value coefficient was 0.7788. It meant that sufficient condition of this model is met and users' choice behavior can be better understood by NMNL than MNL. The $\rho$2 value and accuracy of prediction of this model were 0.402 and 46.33% , respectively. Several comments were suggested to make the NMNL to be more reliable for future research on users' choice behavior of theme park.
Analysis of ship parametric roll has generally been restricted to simple analytical models and sophisticated time domain simulations. Simple analytical models do not capture all the critical dynamics while time-domain simulations are often time consuming to implement. The model presented in this paper captures the essential dynamics of the system without over simplification. This work incorporates various important aspects of the system and assesses the significance of including or ignoring these aspects. Special consideration is given to the fact that a hull form asymmetric about the design waterline would not lead to a perfectly harmonic variation in metacentric height. Many of the previous works on parametric roll make the assumption of linearized and harmonic behaviour of the time-varying restoring arm or metacentric height. This assumption enables modelling the roll motion as a Mathieu equation. This paper provides a critical assessment of this assumption and suggests modelling the roll motion as a Hills equation. Also the effects of non-linear damping are included to evaluate its effect on the bounded parametric roll amplitude in a simplified manner.
Farzammehr, Mohadeseh Alsadat;McLachlan, Geoffrey J.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권3호
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pp.373-391
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2022
The distribution of observations in most econometric studies with spatial heterogeneity is skewed. Usually, a single transformation of the data is used to approximate normality and to model the transformed data with a normal assumption. This assumption is however not always appropriate due to the fact that panel data often exhibit non-normal characteristics. In this work, the normality assumption is relaxed in spatial mixed models, allowing for spatial heterogeneity. An inference procedure based on Bayesian mixed modeling is carried out with a multivariate skew-elliptical distribution, which includes the skew-t, skew-normal, student-t, and normal distributions as special cases. The methodology is illustrated through a simulation study and according to the empirical literature, we fit our models to non-life insurance consumption observed between 1998 and 2002 across a spatial panel of 103 Italian provinces in order to determine its determinants. Analyzing the posterior distribution of some parameters and comparing various model comparison criteria indicate the proposed model to be superior to conventional ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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