Purpose - This study examines students' perspectives (stream-wise) of parameters affecting education quality in an affiliated undergraduate engineering institution in NCR, Haryana. Research design, data, and methodology - This study involves descriptive research and data collection using a structured questionnaire based on the Likert scale. The sample comprises 500 student respondents. For data analysis, an f-test was performed using high quality SPSS software. Results - For "Selection" and "Personality Development & Industry Exposure," the analysis of variance revealed a statistical difference between the mean values of the groups. Whereas, for "Academic Excellence," "Infrastructure," "Placements," and "Management & Administration," the analysis of variance revealed no statistical difference between the mean values of the groups. Conclusions - Students' perceptions about the "Selection" and "Personality Development & Industry Exposure" change according to the various specializations they opt for in their undergraduate engineering education in Haryana. Whereas, for "Academic Excellence," "Infrastructure," "Placements," and "Management & Administration," the perceptions of the students do not vary because of the different specializations they have opted for in their undergraduate engineering education.
The statatistical characteristics and spectra of sea waves at Mookho were analysed by several statistical methods. As the results, the following conclusions are obtained: 1. Values of surface elevation of sea wave are better fitted to Gram Charlier distribution than Gaussian distribution. This proves that sea waves have not only characters of irregularity but also non-linearity. 2. Distribution of maxima of surface elevation practically follows the distribution of Cartwright and Longuet-Higgins, also spectral width parameter is found to be increased with the increase of root mean square of surface elevation. 3. Sea wave may have spectrum of broad frequency band, however distributions of wave heights and periods follow the Rayleigh distribution which is derived from the assumption of narrow frequency band. 4. Ratios among mean wave heights from observed data show good agreements with theoretical values from Rayleigh distribution. 5. Spectral density and spectral width parameter increase with increase of wind velocity. And wave period at optimum band gas higher value than significant wave period by about 10 percent.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.19
no.3
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pp.294-300
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2009
In high speed railway bridges, dynamic analysis is important because of high passing velocity and moving load at the regular intervals, and damping ratio is a major parameter to predict dynamic responses. In this paper, damping ratios were estimated by using half power band width method and extended Kalman filter according to acceleration signal conditions, and a relationship between estimated damping ratios and representative values of bridge vibration was derived. From the results, damping ratios estimated from total ambient vibration were more reliable than only free vibration part. In case of using extended Kalman filter, the estimated damping ratios varying with RMQ(root mean quad), as one of representative values of bridge vibration, have more feasible trend. Thus, it is shown that further studies on reliabilities of estimated damping ratios are needed.
This paper investigates the effects of non-normality on the performance of univariate and multivariate cumulative sum(CUSUM) control charts for monitoring the process mean. In-control and out-of-control average run lengths of the charts are examined for the univariate/multivariate lognormal and t distributions. The effects of the reference value and the correlation coefficient under the non-normal distributions are also studied. Simulation results show that the CUSUM charts with small reference values are robust to non-normality but those with moderate or large reference values are sensitive to non-normal data especially to process data from skewed distributions. The performance of the chart to detect mean shift of a process is not invariant to the direction of the shift for skewed distributions.
The purpose of this investigation was to examine the pattern of progression of periodontitis and the change in the extent and severity of the periodontal condition in young adults. Fourteen subjects with periodontitis, 11 males and 3 females in the age range 22-26, participated in the study. Following a baseline examination, the subjects were monitored for gingival index, probing pocket depth, gingival recession, probing attachment level and radiogrphic crestal bone height for 24 months without therapy. Re-examination were performed after 12 and 24 months. Gingival index, probing pocket depth, gingival recession and probing attachment level were assesed at 6 locations per tooth, and crestal bone height was assessed by subtraction radiography. The results from the follow-up examination revealed that the subjects underwent minor changes with respect to a series of different clinical parameters. The mean values of gingival index was improved, however, the mean values of probing pocket depth, gingival recession, probing attchment level and crestal bone height showed no significant change between baseline and the re-examination after 1 and 2 years.
The Gringorten estimator has been extensively used in extreme value analysis of wind speed records to obtain unbiased estimates of design wind speeds. This paper reviews the derivation of the Gringorten estimator for the mean plotting position of extremes drawn from parents of the exponential type and demonstrates how it eliminates most of the bias caused by the classical Weibull estimator. It is shown that the coefficients in the Gringorten estimator are the asymptotic values for infinite sample sizes, whereas the estimator is most often used for small sample sizes. The principles used by Gringorten are used to derive a new Consistent Linear Unbiased Estimator (CLUE) for the mean plotting positions for the Fisher Tippett Type 1, Exponential and Weibull distributions and for the associated standard deviations. Analytical and Bootstrap methods are used to calibrate the bias error in each of the estimators and to show that the CLUE are accurate to better than 1%.
International Journal of Reliability and Applications
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v.8
no.1
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pp.1-16
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2007
In this paper, we derive exact explicit expressions for the triple and quadruple moments of the lower record values from inverse the Weibull (IW) distribution. Next, we present and calculate the coefficients of the best linear unbiased estimates of the location and scale parameters of IW distribution (BLUEs) for different choices of the shape parameter and records size. We then use the higher order moments and the calculated BLUEs to compute the mean, variance, and the coefficients of skewness and kurtosis of certain linear functions of lower record values. By using the coefficients of the skewness and kurtosis, we develop approximate confidence intervals for the location and scale parameters of the IW distribution using Edgeworth approximate values and then compare them with the corresponding intervals constructed through Monte Carlo simulations. Finally, we apply the findings of the paper to some simulated data.
The use of iodine S values derived using the International Commission Radiological Protection (ICRP) phantoms may introduce significant bias in internal dosimetry for Koreans due to anatomical variability. In the current study, we produced an extensive dataset of Korean S values for selected five iodine radioisotopes (I-125, I-129, I131, I-133, and I-134) for use in radiation protection. To calculate S values, we implemented Monte Carlo simulations using the Mesh-type Reference Korean Phantoms (MRKPs), developed in a high-quality/fidelity mesh format. Noticeable differences were observed in S value comparisons between the Korean and ICRP reference phantoms with ratios (Korean/ICRP) widely ranging from 0.16 to 6.2. The majority of S value ratios were lower than the unity in Korean phantoms (interquartile range = 0.47-1.28; mean = 0.96; median = 0.69). The S values provided in the current study will be extensively utilized in iodine internal dosimetry for Koreans.
Kim, Hyeong-Su;Jeong, Geon-Hui;Kim, Eung-Seok;Kim, Jung-Hun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.34
no.4
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pp.357-364
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2001
Sometimes the observed data is too small to discriminate it from noise of the instrument. Say, the data can be recorded as below DL(Detection Level) value. Even though the data below Detection Level(BDL) is small vague, it can be resulted in wrong estimates for mean and variance. However, in practice, the BDL data is generally eliminated as N.D. (Not Detected) and do not record it in Korea. This study investigates the distributions according to the data values of ammonia concentration (NH$_3$-N) in Puyeo intake. Also we try to find out DL value and an appropriate method for the estimations of mean and variance of BDL values that can be discriminate the distributions. The DL is estimated by trial and error method. The appropriate method for the estimations of mean and variance of above the detection level(ADL)and BDL dada sets is selected, and the mean and variance are estimated. As a result, it is found that the Bias Corrected Maximum Likelihood Estimator is the most accurate method for NH$_3$-N in Puyeo intake.
Kim, Jeong-Hyun;Teng, Zhu;Kim, Jin-Young;Kang, Dong-Joong
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.5
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pp.457-464
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2009
The weak classifier of AdaBoost algorithm is a central classification element that uses a single criterion separating positive and negative learning candidates. Finding the best criterion to separate two feature distributions influences learning capacity of the algorithm. A common way to classify the distributions is to use the mean value of the features. However, positive and negative distributions of Haar-like feature as an image descriptor are hard to classify by a single threshold. The poor classification ability of the single threshold also increases the number of boosting operations, and finally results in a poor classifier. This paper proposes a weak classifier that uses multiple criterions by adding a probabilistic criterion of the positive candidate distribution with the conventional mean classifier: the positive distribution has low variation and the values are closer to the mean while the negative distribution has large variation and values are widely spread. The difference in the variance for the positive and negative distributions is used as an additional criterion. In the learning procedure, we use a new classifier that provides a better classifier between them by selective switching between the mean and standard deviation. We call this new type of combined classifier the "Mixed Weak Classifier". The proposed weak classifier is more robust than the mean classifier alone and decreases the number of boosting operations to be converged.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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