Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1621-1629
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2016
This paper studies Bayesian pooling for analysis of categorical data from small areas. Many surveys consist of categorical data collected on a contingency table in each area. Statistical inference for small areas requires considerable care because the subpopulation sample sizes are usually very small. Typically we use the hierarchical Bayesian model for pooling subpopulation data. However, the customary hierarchical Bayesian models may specify more exchangeability than warranted. We, therefore, investigate the effects of pooling in hierarchical Bayesian modeling for the contingency table from small areas. In specific, this paper focuses on the methods of direct or indirect pooling of categorical data collected on a contingency table in each area through Dirichlet priors. We compare the pooling effects of hierarchical Bayesian models by fitting the simulated data. The analysis is carried out using Markov chain Monte Carlo methods.
A dynamic explicit finite element code for simulating sheet forming processes has been developed. The code utilizes the discrete Kirchhoff shell element and contact force is treated by a conventional penalty method. In order to reduce the computational cost, a new and robust contact searching algorithm has been developed and implemented into the code. In the method, a hierarchical structure of tool segments is built for each tool at the initial stage of the analysis. hierarchical structure is built in a way to divide a box to 8 sub-boxes, 2 in each direction, until the lowest level of the hierarchical structure contains exactly one segment of the tool or empty. Then at each time step, contact is checked from the box to sub-boxes hierarchically for each node. Comparisons of computational results of various examples with the existing ones show the validity of the method.
In two dimensional incompressible flows, a preconditioning technique called Hierarchical Iterative Procedure(HIP) has been implemented on a stabilized finite element formulation. The stabilization has been peformed by a modified residual method proposed by Illinca et. al.[3]. The stabilization which is necessary to escape from the LBB constraint renders an equal order formulation. In this paper, we increased the order of interpolation whithin an element up to cubic. The conjugate gradient squared(CGS) method is used for the outer iteration, and the HIP for the preconditioning for the incompressible Navier-Stokes equation. The hierarchical elements has been used to achieve a higher order accuracy in fluid flow analyses, but a proper efficient iterative procedure for higher order finite element formulation has not been available so far. The numerical results by the present HIP for the lid driven cavity flow showed the present procedure to be stable, very efficient and useful in flow analyses in conjunction with hierarchical elements.
Recently, Fuzzy theory has been applied in evaluation problem. Fuzzy evaluation based on Fuzzy theory can accommodate fuzziness of judgement with people through introducing Fuzzy measure. Representative Fuzzy evaluation is Fuzzy Integral using Fuzzy measure. Definite methodology using Fuzzy Integral HFI(Hierarchical Fuzzy Integrals), HFEA(Hierarchical Fuzzy Evaluation Algorithm), HFP(Hierarchical Fuzzy Process), etc. In this paper, we deal with problem identifying evaluation value using Fuzzy Relation Equation at these Fuzzy evaluation. We verify relation between Input data and Output data through @-operation and apply this to HFP. And that we verify evaluation value which objects of evaluation are able to possess.
The hierarchical covering location problem emphasizes the issue of locating of hierarchical facilities in order to maximize the number of customers that can be covered. In the classical HCLP(Hierarchical Covering Location Problem), it is assumed that the customers are covered completely if they are located within a specific distance from the facility, and not covered otherwise. The generalized HCLP is introduced that the coverage of customers is measured to be any real value rather than 0 or 1, where the service level may decrease according to the distance. Mixed integer programming formulation for the generalized HCLP is suggested with a partial coverage of service. Solutions are found using OPL Studio, and are evaluated for various cases.
The demand for naval spare parts is intermittent and erratic. This feature, referred to as non-normal demand, makes forecasting difficult. Hierarchical forecasting using an aggregated time series can be more reliable to predict non-normal demand than direct forecasting. In practice the performance of hierarchical forecasting is not always superior to direct forecasting. The relative performance of the alternative forecasting methods depends on the demand features. This paper analyses the influence of the demand features on the performance of the alternative forecasting methods that use hierarchical and direct forecasting. Among various demand features variability, kurtosis, skewness and equipment groups are shown to significantly influence on the performance of the alternative forecasting methods.
This paper presents a framework for the hierarchical PPC(Production Planning and Control) in make-to-order environment with job shop. The characteristics of the environment are described as : 1) project with non-repetitive and individual production, 2) short delivery date, 3) process layout with large scales manufacturing. 4) job shops. The PPC in a make-to-order typically are organized along hierarchical fashions. A model is proposed for the hierarchical job shop scheduling based on new concepts of production system, work and worker organization. Then, a new integrated hierarchical framework is also developed for the PPC based on concepts of the proposed job shops scheduling model. Finally, the proposed framework has been implemented in the Electric Motor Manufacturing and the results showed good performance.
Modeling of systems for intensive knowledge-based processing requires a modeling methodology that makes efficient access to the information in huge data base models. The proposed level access mothodology is a modeling approach applicable to systems where data is stored in a hierarchical and modular modules of active memory cells(processor/memory pairs). It significantly reduces the effort required to create discrete event simulation models constructed in hierarchical, modular fashion for above application. Level access mothodology achieves parallel access to models within the modular, hierarchical modules(clusters) by broadcasting the desired operations(e.g. querying information, storing data and so on) to all the cells below a certain desired hierarchical level. Level access methodology exploits the capabilities of object-oriented programming to provide a flexible communication paradigm that combines port-to-port coupling with name-directed massaging. Several examples are given to illustrate the utility of the methodology.
The Discrete Event Systems Specification(DEVS) formalism specifies a discrete event system in a hierarchical, modular form. This paper presents a distributed simulation environment D-DEVSim++ for models specified by the DEVS formalism. D-DEVSim++ employs a new simulation scheme which is a hybrid algorithm of the hierarchical simulation and Time Warp mechanisms. The scheme can utilize both the hierarchical scheduling parallelism and the inherent parallelism of DEVS models. This hierarchical scheduling parallelism is investigated through analysis. Performance of the proposed methodology is evaluated through benchmark simulation on a 5-dimensional hypercube parallel machine. The performance results indicate that the methodology can achieve significant speedup. Also, it is shown that the analyzed speedup for the hierarchical scheduling time corresponds the experiment.
Hierarchical structure of star-forming regions is widespread and may be characteristic of all star formation. We studied the hierarchical structure of star-forming regions in the Local Group galaxies (M31, M33, Phoenix, Pegasus, Sextans A, Sextans B, WLM). The star-forming regions were selected from Galaxy Evolution Explorer (GALEX) far-UV imaging in various detection thresholds for investigating hierarchical structure. We examined the spatial distribution of the hot massive stars within star-forming regions from Hubble Space Telescope (HST) multi-band photometry. Small compact groups arranged within large complexes. The cumulative mass distribution follows a power law. The results allow us to understand the hierarchical structure of star formation and recent evolution of the Local Group galaxies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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