Let $(X_{1j}, X_{2j}, … , X_{nj}, Y_j/)$j = 1, 2, … , n, be a sample of size n on an (m + l)-dimensional vector $(X_1, X_2, … , X_m, Y)$, m .geq. 1. If $Y_{(r)}$ denote the rth order statistic from Y, then the $X_{[r:n]}$ paired with $Y_(r)$ is termed the concomitant vector of the order statistics. The general distributions of concomitant of order statistics will be found. The mean, variance and covariance of$X_{[r:n]}$ Will be studied. Then we will apply the results to the multivariate normal variate case.e.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.919-929
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2013
We compared two basic methods, combine-accumulate method and accumulate-combine method, using the past quality information in multivariate quality control procedure for monitoring mean vector of multivariate normal process. When small or moderate shifts have occurred, accumulate-combine method yields smaller average run length (ARL) and average time to signal (ATS) than combine-accumulate method. On the other hand, we have found from our numerical results that combine-accumulate method has better performances in terms of switching behavior than accumulate-combine method. In industry, a quality engineer could select one of the two method under the comprehensive consideration about the required time to signal, switching behavior, and other physical factors in the production process.
For the mean vector of a p-variate normal distribution ($p{\geq}3$), the optimal estimation within the class of James-Stein type decision rules under the quadratic loss are given when the underlying distribution is that of a variance mixture of normals and when the norm ${\parallel}\underline{{\theta}}{\parallel}$ in known. It also demonstrated that the optimal estimation within the class of Lindley type decision rules under the same loss when the underlying distribution is the previous type and the norm ${\parallel}{\theta}-\overline{\theta}\underline{1}{\parallel}$ with $\overline{\theta}=\frac{1}{p}\sum\limits_{i=1}^{n}{\theta}_i$ and $\underline{1}=(1,{\cdots},1)^{\prime}$ is known.
This paper concerns the evolution of a closed hypersurface of the hyperbolic space, convex by horospheres, in direction of its inner unit normal vector, where the speed equals a positive power ${\beta}$ of the positive mean curvature. It is shown that the flow exists on a finite maximal interval, convexity by horospheres is preserved and the hypersurfaces shrink down to a single point as the final time is approached.
The effect of buoyancy orientation on turbulent channel flow has been investigated using DNS (direct numerical simulation). Grashof number is kept at 9.6 $\times 10^{5}$ while changing the orientation of the buoyancy vector to be parallel or perpendicular to the channel walls. Four study cases can be distinguished during this research namely; streamwise, wall-normal unstable stratification, wall-normal stable stratification and spanwise oriented buoyancy. The driving mean pressure gradient used in all cases is adjusted to keep mass flow rate constant while friction Reynolds number is around 150. At this Grashof number, the skin friction shows decrement in the unstable and stable stratification and increment in the other two cases. Analyses of the changes of flow structure for the four cases are presented highlighting on the mean quantities and second order statistics.
We solve the $Bj{\ddot{o}}rling$ problem for constant mean curvature one surfaces in hyperbolic three-space and in de Sitter three-space. That is, we show that for any regular, analytic (and spacelike in the case of de Sitter three-space) curve ${\gamma}$ and an analytic (timelike in the case of de Sitter three-space) unit vector field N along and orthogonal to ${\gamma}$, there exists a unique (spacelike in the case of de Sitter three-space) surface of constant mean curvature 1 which contains ${\gamma}$ and the unit normal of which on ${\gamma}$ is N. Some of the consequences are the planar reflection principles, and a classification of rotationally invariant CMC 1 surfaces.
In this paper we establish codimension reduction theorem for submanifolds of a (4m+3)-dimensional unit sphere $S^{4m+3}$ with Sasakian 3-structure and apply it to submanifolds of a quaternionic projective space.
In the present paper, firstly we obtain the general expression of the canal hypersurfaces that are formed as the envelope of a family of pseudo hyperspheres, pseudo hyperbolic hyperspheres and null hyper-cones whose centers lie on a non-null curve with non-null Frenet vector fields in E41 and give their some geometric invariants such as unit normal vector fields, Gaussian curvatures, mean curvatures and principal curvatures. Also, we give some results about their flatness and minimality conditions and Weingarten canal hypersurfaces. Also, we obtain these characterizations for tubular hypersurfaces in E41 by taking constant radius function and finally, we construct some examples and visualize them with the aid of Mathematica.
To estimate the normal anal canal pressure in neonates, anal manometry was performed in 46 normal babies less than 6 days of age. Twenty-eight of the subjects were boys and 18 girls. All the subjects passed meconium within 24 hours after birth. Birth weights were above 2.4 kg. There were no sexual differences in birth weight, birth height, gestational age, postnatal age, or Apgar score (p<0.05). The mean manometry values were; anal sphincter length $18.6{\pm}3.9$ mm, high pressure zone (HPZ) $9.2{\pm}3.6$ mm, vector volume $2027.2{\pm}2440.7$ mmHg2cm, maximum pressure $42.3{\pm}17.4$ mmHg, and position of the maximum pressure $6.0{\pm}22.4$ mm. Only the HPZ of boys was longer than those of girls (p=0.005). In squeezing state, HPZ and the position of maximun pressure were not changed from resting state. HPZ, vector volume, and maximum pressure in boys were higher than those in girls. As the birth weight increased, the anal sphincter length (p=0.001) and the HPZ increased (p=0.047). The resting pressures of the anal canal were evaluated in three portions; /23 upper portion, $12.8{\pm}8.6$ mmHg, middle portion, $20.3{\pm}10.8$ mmHg, and lower portion, $26.1{\pm}12.9$ mmHg. These normal values may serve as guidelines for the evaluation, diagnosis and treatment of neonatal anal diseases.
Using the data of three environmental monitoring sites in Pohang area(KME112, KME113, and KME114), statistical forecasting models of the daily maximum and mean values of PM10 have been developed. Since the distributions of the daily maximum and mean PM10 values are skewed, which are similar to the Weibull distribution, these values were log-transformed to increase prediction accuracy by approximating the normal distribution. Three statistical forecasting models, which are regression, neural networks(NN) and support vector regression(SVR), were built using the log-transformed response variables, i.e., log(max(PM10)) or log(mean (PM10)). Also, the forecasting models were validated by the measure of RMSE, CORR, and IOA for the model comparison and accuracy. The improvement rate of IOA before and after the log-transformation in the daily maximum PM10 prediction was 12.7% for the regression and 22.5% for NN. In particular, 42.7% was improved for SVR method. In the case of the daily mean PM10 prediction, IOA value was improved by 5.1% for regression, 6.5% for NN, and 6.3% for SVR method. As a conclusion, SVR method was found to be performed better than the other methods in the point of the model accuracy and fitness views.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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