본 논문에서는 직교 위상 수신기에서 발생하는 동상 성분 채널과 직교 성분 채널간의 이득과 위상 불평형의 추정문제를 다룬다. 즉, 자동 보정 기능을 가지는 직교 위상 수신기에서의 백색 Gaussian 잡음을 고려한 통계적인 특성 분석을 통하여 제안된 알고리즘에 의한 추정값이 점근적으로 비편향 최소 분산 추정(asymptotically minimum-variance unbiased estimate) 특성을 가짐을 보여준다. 이를 위하여 먼저 자동 보정 알고리즘에서 사용하는 샘플링 값들에 대한 통계적인 특성을 구하고, 이 샘플 값들의 함수의 형태로 구해지는 이득과 위상 불평형 추정값들의 통계적인 특성을 분석하기 위해 추정값들의 확률분포함수를 구한다. 이를 기반으로 평균 함수 및 분산 함수를 계산하여 추정값들이 비편향 최소 분산 추정 특성을 나타냄을 확인한다.
Model-based predictions of structural behavior are negatively affected by uncertainties of various type and in various stages of the structural analysis. The present paper focusses on dynamic analysis and addresses the effects of uncertainties concerning material and geometric parameters, mainly in the context of modal analysis of large-scale structures. Given the large number of uncertain parameters arising in this case, highly scalable simulation-based methods are adopted, which can deal with possibly thousands of uncertain parameters. In order to solve the reliability problem, i.e., the estimation of very small exceedance probabilities, an advanced simulation method called Line Sampling is used. In combination with an efficient algorithm for the estimation of the most important uncertain parameters, the method provides good estimates of the failure probability and enables one to quantify the error in the estimate. Another aspect here considered is the uncertainty quantification for closely-spaced eigenfrequencies. The solution here adopted represents each eigenfrequency as a weighted superposition of the full set of eigenfrequencies. In a case study performed with the FE model of a satellite it is shown that the effects of uncertain parameters can be very different in magnitude, depending on the considered response quantity. In particular, the uncertainty in the quantities of interest (eigenfrequencies) turns out to be mainly caused by very few of the uncertain parameters, which results in sharp estimates of the failure probabilities at low computational cost.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권5호
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pp.259-268
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2020
This study aims to provide empirical evidence on the causal relationship between bribery and firm innovation. To this end, we use a micro-dataset of small and medium firms in Vietnam surveyed in 2015. Given the binary nature of the dependent variable, a simple probit regression model is employed. However, as bribery variable is potentially endogenous, a simple probit regression may give biased estimates. We deal with the potential endogeneity by making use of the bivariate probit model. A property of the bivariate probit model is that it can produce efficient estimates of a typical probit model with endogenous binary explanatory variable. A Hausman-like likelihood ratio test is implemented following the estimation to test the existence of endogeneity. We find that bribery significantly undermines firm innovation. Also, firms run by household appear less innovative. The probability of innovation diminishes significantly if firm owners or managers have previous experience in firm products. As expected, larger firms seem to be more innovative. Exporters tend to be more innovative compared to non-exporters. Our findings provide support to the hypothesis that bribery is detrimental to firm innovation and, thus, innovation may be a mediating channel, through which, bribery impedes firm long-term performance.
We consider the problem of testing cell probabilities in sparse multinomial data. Aerts et al. (2000) presented T=${{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2$ as a test statistic with the local least square polynomial estimator ${{p}_{i}}^{*}$, and derived its asymptotic distribution. The local least square estimator may produce negative estimates for cell probabilities. The local maximum likelihood polynomial estimator ${{\hat{p}}_{i}}$, however, guarantees positive estimates for cell probabilities and has the same asymptotic performance as the local least square estimator (Baek and Park, 2003). When there are cell probabilities with relatively much different sizes, the same contribution of the difference between the estimator and the hypothetical probability at each cell in their test statistic would not be proper to measure the total goodness-of-fit. We consider a Pearson type of goodness-of-fit test statistic, $T_1={{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2/p_{i}$ instead, and show it follows an asymptotic normal distribution. Also we investigate the asymptotic normality of $T_2={{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2/p_{i}$ where the minimum expected cell frequency is very small.
After lasting heavy storm, the overfow from the top of soil saving dam may follow if the outlet is not precisely designed and it causes great damages as a result. Therefore, the peak rate of flood must be premeditated at the time of dam construction and many kinds of erosion control measures should also be constructed to protect against the effects of oveflow causing the damages. In this paper, the daily maximum amounts of precipitation from 1904 to 1972 are used as samples of this statistical analysis for the previous purpose and studying local ranges are limited the number of areas to two; Pusan and Mokpo area, because other areas can not give the data of more than 69 years. Normal distribution, as follows, is used for this statistical study. $$P(X)=\int_{x}^{{\infty}}f(x)dx$$ x: daily maximum amount X: maximum of x P(X): probability to exceed X value The estimates, which are the resultants of statistical analysis, can be locally compared with the real values (daily maximum amounts) by diagram, whether the former truly coincides with the latter. As a result, statistical method canot be used for the premeditation of the amount as well as timing of heavy storms because the estimates donot coincide with the real values in this analysis.
감마 일반화 선형모형은 포아송 분포 또는 이항 분포에 기반한 일반화 선형모형에 비해 적은 관심을 받아왔다. 따라서 감마 일반화 선형모형에서는 오래전에 개발된 통계적인 기법이 아직도 사용되고 있으며, 특히 산포 모수에 대해서는 근사 추정치가 여전히 사용되고 있다. 본 논문에서는 감마 일반화 선형 모형의 산포 모수에 대해 다양한 추정량들을 알아보고 수치 연구를 통해 그들의 효율성을 비교한다. 수치 실험의 결과 최대 가능도 추정량과 Cox-Reid의 수정된 최대 가능도 추정량이 기존의 근사 추정량에 비해 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.
Risk assessment processes, which include processes for the estimation of human cancer potency using animal bioassay data and calculation of human exposure, entail uncertainties. In the exposure assessment process, exposure scenarios with various assumptions could affect the exposure amount and excess cancer risk. We compared risk estimates among various exposure scenarios of vinyl chloride, trichloroethylene and tetrachloroethylene in tap water. The contaminant concentrations were analyzed from tap water samples in Seoul from 1993 to 1994. The oral and inhalation cancer potencies of the contaminants were estimated using multistage, Weibull, lognormal, and Mantel-Bryan model in TOX-RISK computer software. In the first case, human excess cancer risk was estimated by the US EPA method used to set the MCL(maximum contaminant level). In the second and third case, the risk was estimated for multi-route exposure with and without adopting Monte-Carlo simulation, respectively. In the second case, exposure input parameters and cancer potencies used probability distributions, and in the third case, those values used point estimates(mean, and maximum or 95% upper-bound value). As a result, while the excess cancer risk estimated by US EPA method considering only direct ingestion tended to be underestimated, the risk which was estimated by considering multi-route exposure without Monte-Carlo simulation and then using the maximum or 95% upper-bound value as input parameters tended to be overestimated. In risk assessment for volatile organic compounds, considering multi-route exposure with adopting Monte-Carlo analysis seems to provide the most reasonable estimations.
If two inspectors classify items in a lot into m classes, it is possible that each of them makes wrong classification in some cases, thus causing bias. Expressions have been obtained for the limits of this bias in estimating the proportion of the different classes. From the results of the classification they obtained limit for the estimates of Proportions have been worked out, based on assumption regarding the magnitudes of probabilities of misclassification. Now we suppose that $P_{ti}{\;}(t=1.2)$ is the probability that t the inspector classifies correctly an item in class $A_i$ and $q_{tji}$ is the probability that he misclassifies in $A_j$ an item actually belonging to $A_i$, therefor, $P_{ti}+ \sum\limits_{j{\neq}i}q_{tji}=1$ An estimate for the proportion $P_k$ of the class $A_k$ in the lot would be $\hat{P}_k=r_{kk}+(\frac{1}{2})\sum\limits_{j{\neq}k}r_{kj}+r_{jk}$ The % Bias in proportion $\hat{P}_k$ is $\frac{E(\hat{P}_k)-P_k}{P_k}{\times}100$
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권4호
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pp.649-664
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2011
Cooperative spectrum sensing (CSS) with decision fusion is considered as a key technology for tackling the challenges caused by fading/shadowing effects and noise uncertainty in spectrum sensing in cognitive radio. However, most existing solutions assume an error-free decision transmission, which is obviously not the case in realistic scenarios. This paper extends the general decision-fusion-based CSS scheme by considering the fading/shadowing effects and noise corruption in the common control channels. With this more practical model, the fusion centre first estimates the local decisions using a binary minimum error probability detector, and then combines them to get the final result. Theoretical analysis and simulation of this CSS scheme are performed over typical channels, which suggest some performance deterioration compared with the pure case that assumes an error-free decision transmission. Furthermore, the fusion strategy optimization in the proposed cooperation model is also investigated using the Bayesian criteria. The numerical results show that the total error rate of noisy CSS is higher than that of the pure case, and the optimal values of fusion parameter in the counting rule under both cases decrease as the local detection threshold increases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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