Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.4
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pp.859-866
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2012
Some switching properties of multivariate control charts are investigated when the interval between two consecutive sample selections is not fixed but changes according to the result of the previous sample observation. Many articles showed that the performances of variable sampling interval control charts are more efficient than those of fixed sampling interval control charts in terms of average run length (ARL) and average time to signal (ATS). Unfortunately, the ARL and the ATS do not provide any information on how frequent a switch is being made. We evaluate several switching properties of two sampling interval Shewhart and CUSUM procedures for controlling mean vector of correlated quality variables.
Variable sampling Interval (VSI) control charts vary the sampling interval according to value of the control statistic while the sample size is fixed. It is known that control charts with 2-state VSI scheme, which uses only two sampling intervals, give good statistical properties. Variable sample size (VSS) control charts vary the sample size according to value of the control statistic while the sampling interval is fixed. In the VSS scheme no optimal results are known for the number of sample sizes. It is also known that the variable sampling rate (VSR) $\bar{X}$ control chart with 2-state VSS and 2-state VSI scheme leads to large improvements In performance over the fixed sampling rate (FSR) $\bar{X}$ chart, but the optimal number of states for sample size Is not known. In this paper, the VSR Χ charts with multi-state VSS and 2-state VSI scheme are designed and compared to 2-state VSS and 2-state VSI scheme. The multi-state VSS scheme is considered to, achieve an additional improvement by switching from the 2-state VSS scheme. On the other hand, the multi-state VSI scheme is not considered because the 2-state scheme is known to be optimal. The 3-state VSS scheme improves substantially the sensitivity of the $\bar{X}$ chart especially for small and moderate mean shifts.
In the single sweep record of event-related potential (ERP), the peak latency of P300, which is one of the most prominent positive peaks in the ERP record, might fluctuate according to the recording conditions. The fluctuation of the peak latency (measurement fluctuation) is the summation of the fluctuation caused by physiological factor (physiological fluctuation) and one by noise of background EEG (noise fluctuation). We propsed a method for estimating the interval of the physiological fluctuation based on a limited number of single sweep records. The noise fluctuation was estimated by using the relationship between the signal-to-noise (SN) ratio and the noise fluctuation based on the P300 model and the background EEG model. The interval estimate of the physiological fluctuation were obtained by subtracting the interval estimate of the noise fluctuation from that of the measurement fluctuation. The proposed method was tested by using simulation data of ERP and applied to actual ERP and data of normal subjects, and gave satisfactory results.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.6
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pp.1109-1115
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2010
In this paper, exact confidence interval of hyper-geometric parameter, that is the probability of success p in the population is discussed. Usually, binomial distribution is a well known discrete distribution with abundant usage. Hypergeometric distribution frequently replaces a binomial distribution when it is desirable to make allowance for the finiteness of the population size. For example, an application of the hypergeometric distribution arises in describing a probability model for the number of children attacked by an infectious disease, when a fixed number of them are exposed to it. Exact confidence interval estimation of hypergeometric parameter is reviewed. We consider the performance of exact confidence interval estimates of hypergeometric parameter in terms of actual coverage probability by small sample Monte Carlo simulation.
Reproductive data, such as numbers of days to the first estrus and A.I. service postpartum, number of days to conception, number of A.I. services required for conception, interval between the first estrus and first A.I. service and the average interval of A.I. service in Thai native-Friesian crossbred and pure Friesian dairy cows, were compiled in the National Dairy Training and Applied Research Institute in Chiang Mai, Thailand. The data were analyzed statistically and the effect of milk production on these reproductive traits was investigated. The reproductive efficiency of purebred cows was obviously inferior when compared with crossbred animals, in spite of special care being given to the purebred only in order to alleviate the effect of a tropical climate and provide better feeding. However, the regression analysis between reproductive and lactational parameters revealed a definite antagonistic effect of lactation on reproduction, especially in the purebred cows, which had a larger amount of milk production and longer lactation period. If these effects of lactation were eliminated, there would be no evident difference in reproductive efficiency between purebred and crossbred cows in the conditions of this study. Among the reproductive parameters examined, the number of days to the first estrus and interval between the first estrus and first A.I. service were less affected by breed difference and the magnitude of lactation than other reasons.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.4
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pp.743-752
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2004
In this paper, we develop the Bayesian model selection procedure using the reference prior for comparing two nested model such as the independent and intraclass models using the distance or divergence between the two as the basis of comparison. A suitable criterion for this is the power divergence measure as introduced by Cressie and Read(1984). Such a measure includes the Kullback -Liebler divergence measures and the Hellinger divergence measure as special cases. For this problem, the power divergence measure turns out to be a function solely of $\rho$, the intraclass correlation coefficient. Also, this function is convex, and the minimum is attained at $\rho=0$. We use reference prior for $\rho$. Due to the duality between hypothesis tests and set estimation, the hypothesis testing problem can also be solved by solving a corresponding set estimation problem. The present paper develops Bayesian method based on the Kullback-Liebler and Hellinger divergence measures, rejecting $H_0:\rho=0$ when the specified divergence measure exceeds some number d. This number d is so chosen that the resulting credible interval for the divergence measure has specified coverage probability $1-{\alpha}$. The length of such an interval is compared with the equal two-tailed credible interval and the HPD credible interval for $\rho$ with the same coverage probability which can also be inverted into acceptance regions of $H_0:\rho=0$. Example is considered where the HPD interval based on the one-at- a-time reference prior turns out to be the shortest credible interval having the same coverage probability.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.5
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pp.435-443
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2010
When testing systems that incorporate probabilistic behavior, it is necessary to apply test inputs a number of times in order to give a test verdict. Interval estimation can be used to assert the correctness of probabilities where the selection of confidence interval is one of the important issues for quality of testing. The Wald interval has been widely accepted for interval estimation. In this paper, we compare the Wald interval and the Agresti-Coull interval for various sizes of samples. The comparison is carried out based on the test pass probability of correct implementations and the test fail probability of incorrect implementations when these confidence intervals are used for probability testing. We consider two-sided confidence intervals to check if the probability is close to a given value. Also one-sided confidence intervals are considered in the comparison in order to check if the probability is not less than a given value. When testing probabilities using two-sided confidence intervals, we recommend the Agresti-Coull interval. For one-sided confidence intervals, the Agresti-Coull interval is recommended when the size of samples is large while either one of two confidence intervals can be used for small size samples.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.10
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pp.57-64
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2019
In this paper, we study a polynomially solvable case of the inverse interval graph coloring problem. Given an interval graph associated with a specific interval system, the inverse interval graph coloring problem is defined with the assumption that there is no proper K-coloring for the given interval graph, where K is a fixed integer. The problem is to modify the system of intervals associated with the given interval graph by shifting some of the intervals in such a way that the resulting interval graph becomes K-colorable and the total modification is minimum with respect to a certain norm. In this paper, we focus on the case K = 1 where all intervals associated with the interval graph have length 1 or 2, and interval displacement is only allowed to the righthand side with respect to its original position. To solve this problem in polynomial time, we propose a two-phase algorithm which consists of the sorting and First Fit procedure.
Purpose: This paper aims at improving inefficiency of an existing posterior preference articulation method proposed for dual response surface optimization. The method generates a set of non-dominated solutions and then allows a decision maker (DM) to select the best solution among them through an interval selection strategy. Methods: This paper proposes an iterative posterior preference articulation method, which repeatedly generates the predetermined number of non-dominated solutions in an interval which becomes gradually narrower over rounds. Results: The existing method generates a good number of non-dominated solutions not used in the DM's selection process, while the proposed method generates the minimal number of non-dominated solutions necessitated in the selection process. Conclusion: The proposed method enables a satisfactory compromise solution to be achieved with minimal cognitive burden of the DM as well as with light computation load in generating non-dominated solutions.
We calculated the predictive interval for the number of seats belonging to major political parties in the case of the 2004 General Election of Korea, using Bayesian frame of inference. Moreover, we proposed the adjustment procedure for correcting the minor group's propensity of refusal or nonresponse due to effect of the spiral of silence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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