To investigate the effect of illumination conditions on visual inspection performance for TV panel glasses, three dependent variables, inspection time, error, and preference , were measured and analyzed through two consecutive experiments. The first experiment for reflection inspection was conducted using two independent variables, position and brightness. The second experiment for transparent inspection was made using two independent variables, height and brightness. The summary of the results of the experiment for reflection inspection are as follows ; The inspection performance of the position right above the subject (Position 1) was the best among the conditions in terms of errors, while the performance of the position slightly in front of and above the subject(Position 2) was the best in terms of inspection times. Inspection time was statistically different according to the brightness conditions specifically at the position in front of the subject(Position 3). The results of the second experimen for transparent inspection are that the inspection performance at medium height (Height 2) was the best among the three conditions in terms of errors while the performance at lower height(Height 3) was the best in subject preference. Based upon both results with respect to actual field conditions, two alternative inspection station designs were proposed for each lighting conditon.
This study was done to recognize the importance of errors in measurements of cephalometric radiograph and to find the anatomical structures those need special care to select as a reference points through the detection of the systematic errors and estimation of random errors. For this purose, 100 cephalometric radiographs were prepared by usual manner and 61 reference points, and 130 measurement variables were established. Measurement errors were detected and estimated by the comparison of the 25 randomly-selected samples for repeated measurements with the main sample. The following results were obtained : 1. In comparison of the repeated measurements, there were statistical significant differences in 24 variables which were 18.4% of 130 total variables. 2. The frequency of the difference in identification of the reference points between the repeated measurements was very high in the root apex of upper incisor(as), the most posterior wall of maxilla(tu), soft tissue nasion(n'), soft tissue frontal eminence(ft), and ad3 in airway. 3. After correction of reference points marking until the level of below 5% significance, the range of random errors were from 0.67 to 1.71 degree or mm. 4. The variable shown the largest random error was the interincisal angle(ILs-ILi). 5. Measurement errors were mainly caused by the lack of precision in anatomic definitions and obscure radiographic image. From the above results, the author could find the high possibility of errors in cephalometric measurements and from this point, we should include error analysis in all the studies concerning measurments. In is essential to have a concept of error analysis not only for the investigator but also for a reader of other articles.
In this paper, we main study the strong law of large numbers and complete convergence for weighted sums of asymptotically almost negatively associated (AANA, in short) random variables, by using the Marcinkiewicz-Zygmund type moment inequality and Roenthal type moment inequality for AANA random variables. As an application, the complete consistency for the weighted linear estimator of nonparametric regression models based on AANA errors is obtained. Finally, some numerical simulations are carried out to verify the validity of our theoretical result.
Yi, Heui-Seok;Hakchul Shin;Kim, Jeong-Hwan;Chonghun Han
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2002.10a
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pp.69.2-69
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2002
Process measurements contain random and gross errors and the size estimation of gross errors is required for production accounting. Mixed integer programming technique had been applied to identify and estimate the gross errors simultaneously. However, the compensate model based on mixed integer programming used all measured variables or spanning tree as gross error candidates. This makes gross error estimation problem combinatorial or computationally expensive. Mixed integer programming with test statistics is proposed for computationally inexpensive gross error identification /estimation. The gross error candidates are identified by measurement test and the set of gross error candidates are...
Presented in this paper is a complete error covariance analysis for strapdown inertial navigation system(SDINS). We have found that in SDINS the cross-coupling terms in gyrocompass alignment errors can significantly influence the SDINS error propagation. Initial heading error has a close correlation with the east component of gyro bias erro, while initial level tilt errors are closely related to accelerometer bias errors. In addition, pseudo-state variables are introduced in covariance analysis for SDINS utilizing the characteristics of gyrocompass alignment errors. This approach simplifies the covariance analysis because it makes the initial error covariance matrix to a diagonal form. Thus a real implementation becomes easier. The approach is conformed by comparing the results for a simplified case with the covariance analysis obtained from the conventional SDINS error model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.9
no.2
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pp.255-262
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1998
In this paper, we study the saddlepoint approximations for the ratio of independent random variables. In Section 2, we derive the saddlepoint approximation to the probability density function. In Section 3, we represent a numerical example which shows that the errors are small even for small sample size.
To inspect the quality of data collected from a large-scale body measurement and investigation project, it is necessary to establish a proper data editing process. The three-dimensional body measurement may have measuring errors caused from measurer's proficiency or changes in the subject's posture. And it may also have errors caused in the process of algorithm expressing the information obtained from the three-dimensional scanner into numerical values, and in the course of data-processing dealing with numerous data for individuals. When those errors are found, the quality of the measured data is deteriorated, and they consequently reduce the quality of statistics which was conducted on the basis of it. Therefore this study intends to suggest a new way to improve the quality of the data collected from the three-dimensional body measurement by proposing a working procedure identifying data errors and correcting them from the whole data processing procedure-collecting, processing, and analyzing- of the 2004 Size Korea Three-dimensional Body Measurement Project. This study was carried out into three stages: Firstly, we detected erroneous data by examining of logical relations among variables under each edit rule. Secondly, we detected suspicious data through independent examination of individual variable value by sex and age. Finally, we examined scatter-plot matrix of many variables to consider the relationships among them. This simple graphical tool helps us to find out whether some suspicious data exist in the data set or not. As a result of this study, we detected some erroneous data included in the raw data. We figured out that the main errors are not because of the system errors that the three-dimensional body measurement system has but because of the subject's original three-dimensional shape data. Therefore by correcting some erroneous data, we have enhanced data quality.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.29
no.8
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pp.978-989
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2009
In this study, we investigated high school students' errors in constructing and interpreting graph on experimental results by students' science achievement level. Two tests regarding constructing and interpreting graph about 'the relationship between the pressure and volume of a gas' were administered to 11th-graders (N=140). Analysis of the results revealed that most students exhibited many errors in the processes of constructing and interpreting graph. In the processes of constructing graph, there were 16 types of errors on the categories of 'misinterpreting the variables', 'mis-marking the graphical elements', and 'misusing the data'. The students of lower achievement level had more errors than those of higher achievement level in the four error types, that is, 'missing the variables', 'representing the best fit line using a broken line', 'adding the data', and 'neglecting the data'. However, the results were reversed in the error type of 'not marking the origin.' In the processes of interpreting graph, there were 9 types of errors on 'misreading the data', 'wrong interpolation and extrapolation', and 'establishing the wrong relationship'. The students of lower achievement level had more errors than those in the higher achievement level in the error types of 'wrong interpolation' and 'misdescribing the relationship between variables'. Educational implications of the findings are discussed.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.5
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pp.253-263
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2021
Traffic data collected using advanced equipment are highly valuable for traffic planning and efficient road operation. However, there is a problem regarding the reliability of the analysis results due to equipment defects, errors in the data aggregation process, and missing data. Unlike other detectors installed for each vehicle lane, radar detectors can yield different error types because they detect all traffic volume in multilane two-way roads via a single installation external to the roadway. For the traffic data of a radar detector to be representative of reliable data, the error factors of the radar detector must be analyzed. This study presents a field survey of variables that may cause errors in traffic volume collection by targeting the points where radar detectors are installed. Video traffic data are used to determine the errors in traffic measured by a radar detector. This study establishes three types of radar detector traffic errors, i.e., artificial, mechanical, and complex errors. Among these types, it is difficult to determine the cause of the errors due to several complex factors. To solve this problem, this study developed a radar detector traffic volume error analysis model using a multiple linear regression model. The results indicate that the characteristics of the detector, road facilities, geometry, and other traffic environment factors affect errors in traffic volume detection.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.5
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pp.625-637
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2010
In this paper we propose generalized multi-phase multivariate ratio estimators in the presence of multiauxiliary variables for estimating population mean vector of variables of interest. Some special cases have been deduced from the suggested estimator in the form of remarks. The expressions for mean square errors of proposed estimators have also been derived. The suggested estimators are theoretically compared and an empirical study has also been conducted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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