This paper is concerned with the design of an appropriate sampling plan or stopping rule and the construction of estimate for the estimation of process or lot fraction defective. Various sampling plans which are well known or have potential applications are unified into a generalized sampling plan. Under this sampling plan sufficient statistic, probability distribution, moment, and minimum variance unbiased estimate are obtained. Results for various sampling plans can be derived as special cases. Then, under given parameter values, the relative efficiencies of the various sampling plans are compared with respect to expected sample sizes and variances of estimates.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.16
no.4
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pp.923-931
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2005
The two parameter generalized exponential distribution was recently introduced by Gupta and Kundu (1999). It is observed that the generalized exponential distribution can be used quite effectively to analyze skewed data set. This paper develops the accelerated life test model using generalized exponential distribution and considers maximum likelihood estimation of parameters under the tampered random variable model. To show the performance of proposed maximum likelihood estimates, some simulation will be performed. Using a real data set, an example will be given.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.6
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pp.1543-1550
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2013
In this paper, we study Bayesian estimation for the finite population proportion in binary data under selection bias. We use a Bayesian nonignorable selection model to accommodate the selection mechanism. We compare four possible estimators of the finite population proportions based on data analysis as well as Monte Carlo simulation. It turns out that nonignorable selection model might be useful for weekly biased samples.
International Journal of Reliability and Applications
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v.2
no.1
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pp.49-56
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2001
In this paper we consider empirical Bayes estimation of the hazard rate and survival probabilities with right censored data under the assumption that the hazard function is constant over the period of observation and the prior distribution is gamma. We provide an estimator of the first derivative of the prior moment generating function that converges at each point to the true value in $L_2$ and use it to obtain, easy to compute, asymptotically optimal estimators under the squared error loss function.
PURPOSES : This study proposes a methodology to collect data necessary for microlevel emission estimation, such as second-by-second speeds and road grades, and to accordingly estimate emissions. METHODS : To ease data collection for microlevel emission estimation, a vehicle equipped with speed- and location-recording instruments as well as equipment for measuring road geometry was used. As a case study, this vehicle and the proposed methodology were used on a 10-km-long highway in Yongin City, Korea. Emissions from the vehicle during driving were estimated in various microscale driving conditions. RESULTS : Differences in the estimated emission under different microscale driving conditions cannot be ignored. Compared with the estimations obtained when second-by-second data were not considered, CO and NOx emissions were more than threefold higher when considering second-by-second speed; similarly, CO and NOx emission estimations were higher by approximately 10% and 3%, respectively, when considering second-by-second road grade. CONCLUSIONS : The proposed method can estimate vehicle emissions under real-world driving conditions in such applications as road design and traffic policy assessments.
This study was designed to investigate the feasibility to utilize the electromyogram (EMG) for estimating the muscle torque. The muscle torque estimation plays an important role in functional electrical stimulation because electrical stimulation causes muscles to fatigue much faster than voluntary contraction, and the stimulation intensity should then be modified to keep the muscle torque within the desired range. We employed the neural network method which was trained using the major EMG parameters and the corresponding knee extensor torque measured and extracted during isometric contractions. The experimental results suggested that (1) our neural network algorithm and protocol was feasible to be adopted in a real-time feedback control of the stimulation intensity, (2) the training data needed to cover the entire range of the measured value, (3) different amplitudes and frequencies made little difference to the estimation quality, and (4) a single input to the neural network led to a better estimation rather than a combination of two or three. Since this study was done under a limited contraction condition, the results need more experiments under many different contraction conditions, such as during walking, for justification.
In this paper, the initial pole-position estimation of a surface (non-salient) permanent magnet synchronous motor is mathematically analyzed and surveyed on the basis of simulation analysis, and developed for accurate servo motor drive. This algorithm is well carried out under the full closed-loop position control without any pole sensors and is completely insensitive to any motor parameters. This estimation is based on the principle that the initial pole-position is simply calculated by the reverse trigonometric function using the two feedback currents in the full closed-loop position control. The proposed algorithm consists of the predefined reference position profile, the information of feedback currents, speed, and relative position, and the reverse trigonometric function for the initial-pole position estimation. Comparing with the existing researches, the mathematical analysis is introduced to get a more accurate initial pole-position of the surface permanent magnet motor under the closed-loop position control. It is found that the proposed algorithm can be easily applied in servo drive applications because it satisfies the following user's specifications; accuracy and moving distance.
Direct-conversion receivers often suffer from a DC-offset that is a by-product of the direct conversion process to baseband. In general, a basic approach to reduce the DC-offset is to do simple average of the baseband signal and remove the DC by subtracting the average. However, this gives rise to a residual DC offset which degrades the performance when the receiver adopts the coding schemes with high coding rates such as 8-PSK. Therefore, more advanced methods should be additionally required for better performance. While the training sequences are basically designed to have good auto-correlation properties to facilitate the channel estimation, they may be not good for the simultaneous estimation of the channel response and the DC-offset. Also the DC offset compensation under a bad condition does not give good results due to the estimation error. Correspondingly, the proposed scheme employs the two important points. First, the training sequence codes are divided into two groups by MSE(Mean Squared Errors) for estimating the channel taps and then SNR calculated from each group is compared to predefined threshold to do fine DC-offset estimation. Next, ON/OFF module is applied for preventing performance degradation by large estimation error under severe channel conditions. The simulation results of the proposed scheme shows good performances compared to the existing algorithm. As a result, this scheme is surely applicable to the receiver design in many communications systems.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.2C
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pp.166-173
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2007
In Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) systems, Narrow-Band Jamming (NBJ) over pilot tones used for channel estimation degrades the system performance. In this paper, we propose a new jammed pilot detection and elimination algorithm to overcome this problem. Moreover, the average Mean-Squared Error (MSE) on one OFDM symbol both under jammed and removed pilot subcarrier is analyzed. And then, the Symbol Error Rate (SER) performance of the channel estimation scheme using the proposed algorithm is evaluated by simulation. We can confirm that the channel estimator with the proposed algorithm improves the channel estimation performance at a high jamming power.
A study on reliability estimation of sequential-ordered multiple failure modes, which are sequentially ordered between failure modes in a considering system, was performed. Especially, an approach to estimate the probabilities of failure modes has been proposed under an assumption that failure modes are mutually exclusive and sequentially ordered by only a critical variable. A feasibility of the proposed approach were studied by a practical example, which is a reliability estimation of passive safety systems for a probabilistic safety assessment(PSA) of a very high temperature reactor(VHTR) that is under development as a future nuclear system with enhanced safety features. It is difficult to define a robust failure state of this nuclear system because of its enhanced radiation release characteristics, so the new approach is a useful concept to estimate not only its safety but also a PSA. A feasibility study applied two failure modes(e.g., small and large release of radioactive materials) with considering the integrated behavior of this nuclear system. It is expected that the multiple release states for a practical estimation can be easily extended to the aforementioned example. It was found out that the proposed approach was a useful technique to cover the unfavorable features of this nuclear system as to performing a VHTR PSA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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