Lachos, Victor H.;Bazan, Jorge L.;Castro, Luis M.;Park, Jiwon
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권3호
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pp.333-351
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2022
The skew-t distribution is an attractive family of asymmetrical heavy-tailed densities that includes the normal, skew-normal and Student's-t distributions as special cases. In this work, we propose an EM-type algorithm for computing the maximum likelihood estimates for skew-t linear regression models with censored response. In contrast with previous proposals, this algorithm uses analytical expressions at the E-step, as opposed to Monte Carlo simulations. These expressions rely on formulas for the mean and variance of a truncated skew-t distribution, and can be computed using the R library MomTrunc. The standard errors, the prediction of unobserved values of the response and the log-likelihood function are obtained as a by-product. The proposed methodology is illustrated through the analyses of simulated and a real data application on Letter-Name Fluency test in Peruvian students.
Mo, Yuchang;Zhong, Farong;Zhao, Xiangfu;Yang, Quansheng;Cui, Gang
Nuclear Engineering and Technology
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제44권7호
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pp.755-766
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2012
A Binary Decision Diagram (BDD) is a graph-based data structure that calculates an exact top event probability (TEP). It has been a very difficult task to develop an efficient BDD algorithm that can solve a large problem since its memory consumption is very high. Recently, in order to solve a large reliability problem within limited computational resources, Jung presented an efficient method to maintain a small BDD size by a BDD truncation during a BDD calculation. In this paper, it is first identified that Jung's BDD truncation algorithm can be improved for a more practical use. Then, a more efficient truncation algorithm is proposed in this paper, which can generate truncated BDD with smaller size and approximate TEP with smaller truncation error. Empirical results showed this new algorithm uses slightly less running time and slightly more storage usage than Jung's algorithm. It was also found, that designing a truncation algorithm with ideal features for every possible fault tree is very difficult, if not impossible. The so-called ideal features of this paper would be that with the decrease of truncation limits, the size of truncated BDD converges to the size of exact BDD, but should never be larger than exact BDD.
Protein phosphatase 1 consists of a secondary structure arrangement, conserved in the serine/threonine protein phosphatase gene family, flanked by nonconserved N-terminal and C-terminal domains. The deletion mutant of PP1 with the 8 nonconserved N-terminal residues removed was designated PP1-(9-330). PP1-(9-330) had a higher activity and affinity than PP1 when assayed against four different substrates, and it also demonstrated a 6-fold higher sensitivity to the inhibitor okadaic acid. This suggested that the N-terminal domain suppresed the activity of PP1 and interfered with its inhibition by okadaic acid. The ANS fluorescence intensity of PP1-(9-330) was greater than that of PP1, which implies that the hydrophobic groove running from active site in the truncated PP1 was more hydrophobic than in PP1. Our findings provide evidence that the nonconserved N-terminus of PP1 functions as an important regulatory domain that influences the active site and its pertinent properties.
케이슨 방파제의 사용년수 동안의 기대활동량은 방파제의 안정성 평가 기준으로서 한계점이 있다. 기대활동량은 사용년수 동안의 모의 활동량의 평균으로 계산되기 때문에 실제 활동량은 평균을 초과할 가능성이 있다. 이를 극복하기 위해 허용활동량에 대한 초과확률을 산정하여 안정성을 평가하였다. 초과확률을 산정하기 위해 Latin Hypercube sampling과 Crude Monte Carlo simulation을 사용하였다. 또한 확률변수의 분포함수로 정규 분포가 가지는 단점을 해결하기 위해 이중절단정규분포를 사용하였다. 정규분포를 사용한 경우의 모든 한계상태에서 옥계항, 화순항, 동해 NI의 보강 전 단면은 불안정한 것으로 평가되었다. 한편, 이중절단정규분포를 적용한 경우에서 보수가능 한계상태의 화순항과 모든 한계상태의 동해 NI의 보강 전 단면만 불안정한 것으로 해석되었다. 결론적으로 안정성 평가 기준으로 기대활동량이 가지는 단점을 발견하였고 허용활동량에 대한 초과확률을 이용하여 국내 케이슨 방파제의 활동에 대한 안정성을 합리적으로 평가하였다.
Taguchi assumed that a product characteristic has the uniform distribution in its preventive maintenance limit when deriving the expected loss generated by the quality deviation. But it is reasonable to assume that a product characteristic has the normal distribution than the uniform distribution. On this paper, we first find the optimum inspection interval and the optimum preventive maintenance limit under the truncated triangular distribution. Secondly we use the beta-general distribution and compare with the truncated triangular distribution. By using the numerical examples, we find the optimum inspection interval and the optimum preventive maintenance limit under their distributions. As a result, we find that the beta-general distribution gives the best solution and easy calculation.
연구배경: 활성산소종(reactive oxygen species)은 발암 기전의 여러 단계 과정에 관여한다. 대부분의 종양 세포주 및 종양 조직내의 종양 세포는 활성산소종을 생성하는 반면 종양 세포의 catalase, Mn- 및 CuZn-SOD등 기존 항산화 단백의 활성도는 대부분 저하되어 있다. 이로 인한 종양 조직내의 지속적인 산화 스트레스는 종양의 국소 침습 및 전이를 촉진한다. 12-kDa thioredoxin은 glutathione 및 glutaredoxin과 함께 세포내 산화-환원 전위를 조절하여 세포 활성, 증식, 분화 및 산화-환원에 의한 아포토시스 조절에 관여하는 것으로 알려져 있다. 한편 histiocytic lymphoma 세포 (U937, human)에서 14-kDa 및 10-kDa의 eosinophilic cytotoxic enhancing factor(ECEF)로 정제되었으며 호산구 자극의 생물학적 기능은 10-kDa에서 20배 이상 높은 것으로 알려져 있다. 성인 T-세포백혈병, 자궁경부상피세포암 및 간세포암에서 thioredoxin 양이 증가 되어 있고 폐암에서는 thioredoxin mRNA가 증가되어 있는 것으로 알려져 있다. 이에 폐암 조직과 주위 정상 조직을 비교하여 catalase, CuZn-SOD 및 glutathione peroxidase 등 기존 항산화 단백과 thioredoxin 발현 변화를 비교 관찰하고 대식세포에서 산화 스트레스 및 내독소에 의한 thioredoxin 발현 변화를 관찰하고자 하였다. 방 법: 동일한 환자의 폐암 조직과 주변의 정상 폐 조직을 immunoblot 분석으로 catalase, CuZn-SOD, glutathione peroxidase 및 thioredoxin 발현을 비교 관찰하였으며 대식세포인 mouse monocyte-macrophage 세포 (RAW 264.7)에 5 ${\mu}M$ menadione 및 1 ${\mu}g/ml$ endotoxin을 처치하여 thioredoxin 발현을 관찰하였다. 결 과: Immunoblot 분석상 12-kDa의 thioredoxin 발현은 폐암 조직에서 정상 폐조직과 비교하여 의미있는 증가를 보였으나 catalase 및 CuZn-SOD의 발현은 폐암 조직에서 정상 폐조직과 비교하여 감소하였고 glutathione peroxidase의 발현은 일정 하지 않은 변화를 보였다. 절단형(truncated) thioredoxin 역시 폐암에서 증가하였다. Mouse monocyte-macrophage cells에 5 ${\mu}M$ menadione 및 1 ${\mu}g/ml$ endotoxin을 처치하였을때 thioredoxin 발현은 12시간에 최고로 증가하여 48 시간까지 지속되었다. 결 론: 폐암에서 기존의 항산화 단백과는 달리 12-kDa 및 절단형 thioredoxin 발현이 증가하며 이는 종양 조직내의 지속적인 산화 스트레스와 밀접한 연관이 있다. 특히 절단형 thioredoxin의 생물학적 기능을 고려할 때 절단형 thioredoxin 발현 증가는 종양 세포 증식을 통한 종양 성장에 더욱 의미있는 역할하리라고 생각된다.
본 연구는 고령친화용품 체험공간의 확대 설치를 위한 근거를 파악하기 위해 체험공간에 대한 경험유무에 따른 가상가치를 평가하였다. 추정방법은 고령자 152명을 대상으로 조건부 가치측정 방법인 이중경계형(double-bounded dichotomous choice) 로그로짓모형(log-logistic model)과 로그노말모형(log-normal model)을 적용하였다. 추정결과, 로그로짓모형의 절단평균은 3,401원, 평균은 4,937원으로, 로그노말모형은 절단평균이 3,433원, 평균은 4,144원으로 나타났다. 체험공간이 삶의 질과 산업육성을 위해 필요성이 높음에도 지불의사에 대한 부정적 답변이 많았으며 체험공간의 미경험자가 가치를 상대적으로 높게 평가하였다. 체험공간 추가설치의 문제는 체험공간에 대한 가치평가의 제고뿐만 아니라 복합 기능의 도입, 다양한 고령친화용품 구비, 개인맞춤형 지원, 나아가 접근 편의성과 서비스 수준을 제고해야 할 필요성을 보여주었다.
Life test is performed to set a confidence (lower) limit on the mean or median life of items if the number of failures at the end of the fixed time t does not exceed a given number c. Gupta(1962) propose a sampling plan for truncated life tests when the life distribution of an item is normal or lognormal distribution. In this paper, based on the result of Gupta(1962), we propose a sampling plan for failure rate test when an item has normal or lognormal life distribution. We assume that the shape parameter is known while the location parameter is unknown.
The present paper extends the idea of tightened-normal-tightened sampling scheme to group acceptance sampling plans under the time truncated life tests. We consider three famous distributions that are widely used in the area of reliability such as the generalized exponential distribution, the Weibull distribution, and the Birnbaum-Saunders distribution in the proposed sampling plan. The plan parameters are determined such that the producer's risk and the consumer's risk are satisfied at the specified median life. Extensive tables showing plan parameters are provided at various values of the experiment time and the consumer's risk for each of three distributions for the practical use. Some examples are given to illustrate the procedure of the proposed plan.
딥러닝은 대용량의 데이터의 분류 및 예측하는 방법으로 각광받고 있다. 데이터의 양이 많아지면서 신경망의 구조는 더 깊어 지고 있다. 이때 초기값이 지나치게 클 경우 층이 깊어 질수록 활성화 함수의 기울기가 매우 작아지는 포화(Saturation)현상이 발생한다. 이러한 포화현상은 가중치의 학습능력을 저하시키는 현상을 발생시키기 때문에 초기값의 중요성이 커지고 있다.이런 포화현상 문제를 해결하기 위해 Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015) 층과 층 사이에 데이터가 다양하게 흘러야 효율적인 신경망학습이 가능하고 주장했다. 데이터가 다양하게 흐르기 위해서는 각 층의 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산이 동일해야 한다고 제안했다. Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015)는 각 층별 활성화 값의 분산이 같다고 가정해 초기값을 설정하였다. 본 논문에서는 절단된 코쉬 분포와 절단된 정규분포를 활용하여 초기값을 설정하는 방안을 제안한다. 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산의 값을 동일하게 맞춰주고 그 값이 절단된 확률분포의 분산과 같게 적용함으로써 큰 초기값이 나오는 걸 제한하고 0에 가까운 값이 나오도록 분포를 조정하였다. 제안된 방법은 MNIST 데이터와 CIFAR-10 데이터를 DNN과 CNN 모델에 각각 적용하여 실험함으로써 기존의 초기값 설정방법보다 모델의 성능을 좋게 한다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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