Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.4
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pp.371-383
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2019
Panel data sets have been developed in various areas, and many recent studies have analyzed panel, or longitudinal data sets. Maximum likelihood (ML) may be the most common statistical method for analyzing panel data models; however, the inference based on the ML estimate will have an inflated Type I error because the ML method tends to give a downwardly biased estimate of variance components when the sample size is small. The under estimation could be severe when data is incomplete. This paper proposes the restricted maximum likelihood (REML) method for a random effects panel data model with a censored dependent variable. Note that the likelihood function of the model is complex in that it includes a multidimensional integral. Many authors proposed to use integral approximation methods for the computation of likelihood function; however, it is well known that integral approximation methods are inadequate for high dimensional integrals in practice. This paper introduces to use the moments of truncated multivariate normal random vector for the calculation of multidimensional integral. In addition, a proper asymptotic standard error of REML estimate is given.
The variable sampling rates scheme is proposed by taking random sample size and sampling interval during the process. The performance of the scheme is measured in terms of the average time to signal adjusted by teh sampling cost when the process is out of control. This measurement evaluates the effectiveness of the scheme in terms of the cost incurred due to nonconformation as well as sampling. The variable sampling rates scheme is shown to be effective especially for small and moderate shifts of the mean when compared to the standard scheme.
This study is concerned with the development of the economic sampling inspection plan when it is possible to carry out a nondestructive screening inspection for the rejected lots by substitutive characteristics closely related to the original quality characteristic. It is assumed that the probabilities of those errors depend linearly on the fraction defective of the process. The inspection policies considered are as follows: take a random sample of size n from the lot of size N and perform a destructive test on the sample. If the number of the defective items is not greater than a critical number C, accept the lot. Expected cost functions are obtained when the process average can be considered to follow a beta distribution and the way of finding the optimal values of (n, c) is to be explored.
In the analysis of variance between population and between individual trees (families), the fluctuation of values of variances due to sample size, (number of family) was analysed by two different designs, i.e. 2-level nested design with equal sample size and randomized complete block design. The variables were seedling heights and root calipers of 1-0 and 1-1 seedlings of Pinus densiflora S. et Z. The details of three natural stands and their progeny characters were presented in previous reports. 1. In nested design analysis. increase of sample size resulted the decrease of F-values among families in general, however, the F-values among populations showen the increasing tendency. The smaller the sample size, the larger the F-values fluctuation was resulted in general. At the point of beyond sample size 10, however, the fluctuation become to be stabilized. The F-value fluctuation seemed to be more in the case of analysis with random sampling method than with sequentially accumulated sampling method. And also such a tendency was more obvious in smaller sample size than in large one. 2. In R.C.B.D. analysis, the sample size to affirm the family variation was smaller than that for population variations.
In order to make clear the relationship between sample design and sample survey in community, it was conducted research on sample design for National Nutrition Survey in 1983. In this paper it was tried to analize the data based on The Report of a Settled Population, 1981 conducted by National Bureau of Statistics Economic Planning Board. The sample was basically using stratified two-stage sampling with systematic sampling of Ban or Li as administrative unit. The population represents the whole nation excluding Jeju-do because of budget. The selection of sampling unit and sampling procedure was as follows. 1) Stratify the nation-wide area in 20 sections according to administrative districts. 2) Determine the sample size in each section according to equal proportional rate (1 / 8040) and to about 1,000 households in the sample. 3) Select the 25 sampling units by section according to households proportion. 4) Select the 10 households at random from each Ban or Li according to equal probability proportion as the final sampling unit. Using the procedure, it was sampled 1,000 households for National Nutrition Survey in 1983.
Chi-square test based on large sample theory is inappropriate for testing the row homogeneity in two-way contingency table with several sparse cells. For that case, exact testing methods has been developed in the literature and implemented in StatXact(1991). However, considerable computing time is inevitable for moderate size tables. So, Monte Carlo approximation is recommended frequently. In this study, we propose a simple algorithm for generating two-way random tables with fixed row and column margins for small sample chi-square test. Also, we develop “Turkey-type” method for multiple between-row comparisons.
In this paper an important stability property of the extremes under power normalizations is discussed. It is proved that the restricted convergence of the Power normalized extremes on an arbitrary nondegenerate interval implies the weak convergence. Moreover, this implication, in an important practical situation, is obtained when the sample size is considered as a random variable distributed geometrically with mean n.
Empirical Bayes estimation of the binomial parameter ${\theta}$ is considered when the sample size in each component problem is random. The result is applied to the lot acceptance sampling problem in the presence of various kinds of costs including cost for sampling.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.16
no.3
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pp.705-712
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2005
Entropy is the basic concept of information theory. It is well defined for random varibles with known probability density function(pdf). For given data with unknown pdf, entropy should be estimated. Usually, estimation of entropy is based on the approximations. In this paper, we consider a kernel based approximation and compare it to the cumulant approximation method for several distributions. Monte carlo simulation for various sample size is conducted.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.2
no.2
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pp.227-235
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1978
This study was designed to find out consumer's interest in garments label and to help home economists make interest for the further study in relation between producers and consumers as gap bridger. The questionnair method was used to obtained the data which was made by a result of self-administered questionnair. A size of random sample for this research was 364 subjects. The study found the following: (1) Most of consumers are relatively interested in garments label. The most concious age level was woman of fourty. (2) The most interest factor was label of size, price, fiber contents. brand name, directions and precautions on proper use and care. (3) The order of complaining item after washing was change of size, and color, seam pucker. deformation of collar. and button. (4) Most of consumers do not follow the direction when they clean their garments. (5) The respondents seem to be not understand the garment's informative label.
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