In this paper, we proposed an IJADE(Improved joint approximate diagonalisation of eigenmatrices) which use high order statistics instead of second order statistics for data whitening. For simulation, we artificially construct signals mixed with two ECG signals, 60Hz power line interference and 16Hz sine signal and then put them into a JADE and an IJADE. To evaluate the performance of separated ECG signal in each algorithm, we have adopted indices such as kurtosis, standard deviation ratio, correlation coefficient and euclidean distance. As a results, IJ ADE showed theimproved performances as kurtosis of $2\%,$ standard deviation ratio of 0.2194, and Euclidean distance of 0.07 except correlation coefficient showing similar value. In conclusion, the proposed IJADE showed a good performance in separating ECG and a possibilities in applying to the various biological signal.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권4호
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pp.803-811
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2010
This study analyzes the characteristics of preference ratings by dividing estimated values into four groups according to rank correlation coefficient after obtaining preference estimated value to user's ratings by using collaborative filtering algorithm. It is known that the value of standard error of skewness and standard error of kurtosis lower in the group of higher rank correlation coefficient This explains that the preference of higher rank correlation coefficient has lower extreme values and the differences of preference rating values. In addition, top n recommendation lists are made after obtaining rank fitting by using the result ranks of prediction value and the ranks of real rated values, and this top n is applied to the four groups. The value of top n recommendation is calculated higher in the group of higher rank correlation coefficient, and the recommendation accuracy in the group of higher rank correlation coefficient is higher than that in the group of lower rank correlation coefficient Thus, when using standard error of skewness and standard error of kurtosis in recommender system, rank correlation coefficient can be higher, and so the accuracy of recommendation prediction can be increased.
Skewness and kurtosis are important higher-order statistics for simulating non-Gaussian wind pressure series on low-rise buildings, but their predictions are less studied in comparison with those of the low order statistics as mean and rms. The distribution gradients of skewness and kurtosis on roofs are evidently higher than those of mean and rms, which increases their prediction difficulty. The conventional artificial neural networks (ANNs) used for predicting mean and rms show unsatisfactory accuracy in predicting skewness and kurtosis owing to the limited capacity of shallow learning of ANNs. In this work, the deep neural networks (DNNs) model with the ability of deep learning is introduced to predict the skewness and kurtosis on a low-rise building. For obtaining the optimal generalization of the DNNs model, the hyper parameters are automatically determined by Bayesian Optimization (BO). Moreover, for providing a benchmark for future studies on predicting higher order statistics, the data sets for training and testing the DNNs model are extracted from the internationally open NIST-UWO database, and the prediction errors of all taps are comprehensively quantified by various error metrices. The results show that the prediction accuracy in this study is apparently better than that in the literature, since the correlation coefficient between the predicted and experimental results is 0.99 and 0.75 in this paper and the literature respectively. In the untrained cornering wind direction, the distributions of skewness and kurtosis are well captured by DNNs on the whole building including the roof corner with strong non-normality, and the correlation coefficients between the predicted and experimental results are 0.99 and 0.95 for skewness and kurtosis respectively.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권2호
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pp.155-164
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2011
This paper suggests two ratio-cum-product estimators of finite population mean using known coefficient of variation and co-efficient of kurtosis of auxiliary characters. The bias and mean squared error of the proposed estimators with large sample approximation are derived. It has been shown that the estimators suggested by Upadhyaya and Singh (1999) are particular case of the suggested estimators. Almost ratio-cum product estimators of suggested estimators have also been obtained using Jackknife technique given by Quenouille (1956). An empirical study is also carried out to demonstrate the performance of the suggested estimators.
The effect of surface characterization parameters, such as surface roughness, skewness and kurtosis, on sliding friction and wear was studied experimentally. The friction coefficient was examined under the various parameters and sliding speed, normal load and type of lubricant with ball-on-disk type tribo-meter. The surface of the lower skewness in negative or the higher kurtosis between the same arithmetic mean value tends to indicate low friction.
This paper presents experimental data of fluctuation characteristics of local void fraction of air-water two-phase flow which are associated with the flow pattern, annular gap size and radial location in vertical concentric annuli with coefficient of skewness and kurtosis. The annular gap widths are 13mm, 11mm, and 9mm for a 38m inner diameter as the lucite outer tube. A electrical conductivity probe was used to measure the local void fraction and traversed diametrically from inner wall to outer wall using radial increments of 2mm. It was shown that distribution of the coefficient of skewness and kurtosis, which is related that the one is the asymmetry and the other peakness of local void fraction distribution was influenced by flow pattern, annular gap size and radial location.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.959-970
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2017
본 연구에서는 두 변수의 상관계수를 반영한 이변량 자료의 왜도와 첨도 통계량을 제안하고, 시각적으로 표현할 수 있는 표면그림을 개발한다. 이변량 왜도 통계량은 이변량 확률표본 자료의 치우침 방향과 정도를 표현하는 실수 한 쌍으로 정의한다. 첨도는 양의 값을 가지며 이변량 정규분포를 기준으로 꼬리 부분의 두터운 정도를 파악할 수 있다. 그리고 표면그림은 분위벡터를 바탕으로 평면에 구현한다. 다양한 형태의 이변량 자료를 생성하여 표면그림을 작성하고 왜도와 첨도를 계산하여 탐색해 본 결과, 왜도와 첨도 값들은 표면그림으로 구현한 이변량 자료의 특징을 잘 반영하는 것을 발견할였다. 그러므로 본 논문에서 제안한 왜도, 첨도 그리고 표면그림은 이변량 분포를 분석하는 기술통계학적 방법으로 활용할 수 있다.
This paper proposes two new methods to detect the fingerprints of different persons based on one-dimensional and two-dimensional discrete wavelet transformations (DWTs). Recent literature shows that fingerprint detection based on DWT requires less memory space compared to pattern recognition and moment-based image recognition techniques. In this study four statistical parameters - cross correlation co-efficient, skewness, kurtosis and convolution of the approximate coefficient of one-dimensional DWTs are used to evaluate the two methods involving fingerprints of the same person and those of different persons. Within the contexts of all statistical parameters in detection of fingerprints, our second method shows better results than that of the first method.
Objective: To compare various models of diffusion-weighted imaging including monoexponential apparent diffusion coefficient (ADC), biexponential (fast diffusion coefficient [Df], slow diffusion coefficient [Ds], and fraction of fast diffusion), stretched-exponential (distributed diffusion coefficient and anomalous exponent term [α]), and kurtosis (mean diffusivity and mean kurtosis [MK]) models in the differentiation of renal solid masses. Materials and Methods: A total of 81 patients (56 men and 25 women; mean age, 57 years; age range, 30-69 years) with 18 benign and 63 malignant lesions were imaged using 3T diffusion-weighted MRI. Diffusion model selection was investigated in each lesion using the Akaike information criteria. Mann-Whitney U test and receiver operating characteristic (ROC) analysis were used for statistical evaluations. Results: Goodness-of-fit analysis showed that the stretched-exponential model had the highest voxel percentages in benign and malignant lesions (90.7% and 51.4%, respectively). ADC, Ds, and MK showed significant differences between benign and malignant lesions (p < 0.05) and between low- and high-grade clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) (p < 0.05). α was significantly lower in the benign group than in the malignant group (p < 0.05). All diffusion measures showed significant differences between ccRCC and non-ccRCC (p < 0.05) except Df and α (p = 0.143 and 0.112, respectively). α showed the highest diagnostic accuracy in differentiating benign and malignant lesions with an area under the ROC curve of 0.923, but none of the parameters from these advanced models revealed significantly better performance over ADC in discriminating subtypes or grades of renal cell carcinoma (RCC) (p > 0.05). Conclusion: Compared with conventional diffusion parameters, α may provide additional information for differentiating benign and malignant renal masses, while ADC remains the most valuable parameter for differentiation of RCC subtypes and for ccRCC grading.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권1호
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pp.111-118
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2011
This paper suggests a ratio-cum product estimator of a finite population mean using information on the coefficient of variation and the fcoefficient of kurtosis of auxiliary variate in stratified random sampling. Bias and MSE expressions of the suggested estimator are derived up to the first degree of approximation. The suggested estimator has been compared with the combined ratio estimator and several other estimators considered by Kadilar and Cingi (2003). In addition, an empirical study is also provided in support of theoretical findings.
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