EDF에 근거한 $Cram{\acute{e}}r$-von Mises 통계량을 합교원리를 이용하여 다변량으로 일반화한다. 그리고 제안된 통계량의 귀무가설에서의 극한분포를 적절한 공분산 함수를 가진 가우스 과정의 적분의 형태로 표현하고 통계량의 근사적인 계산방법을 고려한다. 또한 실제 자료에 제안된 통계량을 적용해보고 여러가지 대립가설에서의 검정력을 유사한 통계량과 비교해 본다.
The burnup equation of nuclides is one of the most equations in nuclear reactor physics, which is generally coupled with transport calculations. The burnup equation describes the variation of the nuclides with time. Because of its very stiffness and the need for large time step, this equation is solved by special methods, for example transmutation trajectory analysis (TTA) or the matrix exponential methods where the matrix exponential is approximated by CRAM. However, TTA or CRAM functions well when the flux is constant. In this work, a new method is proposed when the flux changes. It's an improved method compared to TTA or CRAM. Furtherly, this new method is based on TTA or CRAM, and it is more accurate than them. The accuracy and efficiency of this method are investigated. Several cases are used and the results show the accuracy and efficiency of this method are great.
This paper considers the independence test for two stationary infinite order autoregressive processes. For a test, we follow the empirical process method devised by Hoeffding (1948) and Blum, Kiefer and Rosenblatt (1961), and construct the Cram${\acute{e}}$r-von Mises type test statistics based on the least squares residuals. It is shown that the proposed test statistics behave asymptotically the same as those based on true errors.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.1-10
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2014
논문에서는 보험상품 파산확률의 근사값을 구하는 두 가지 새로운 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 기존의 Cram$\acute{e}$r와 Tijms의 근사방법을 가중평균한 것으로, 초기잉여금 값이 클 때 파산확률에 가까운 Cram$\acute{e}$r 방법과 초기잉여금이 작은 값일 때 파산확률에 가까운 Tijms 방법의 장점을 모두 고려한 방법이다. 두 번째 방법은 De Vylder의 근사식에 Tijms의 아이디어를 이용하여 De Vylder의 근사식을 확장한 방법이다. 또한 두 가지 새로운 방법과 기존의 근사방법 중 어느 것이 더 실제 파산확률에 가까운지 예를 통해 비교해 보았다.
수명시간 분석에서 가장 간단하고 또한 자주 이용되는 분포는 지수분포이다. Koziol과 Green (1976)은 Cram$\acute{e}$r-von Mises 통계량을 Kaplan-Meier의 product limit 경험분포함수를 이용하여 임의중도절단자료에 대해서 일반화하였다. 그러나 이 통계량은 모수의 값이 주어진 단순귀무가설을 가정하고 있으므로 실제 자료에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 척도모수가 미지인 지수분포의 적합도 검정에 모수를 추정하여 Koziol-Green 통계량을 적용하였다. 그리고 같은 방법으로, 전통적인 Kolmogorov-Smirnov 검정통계량을 일반화하고 두 가지 통계량의 검정력을 모의실험을 통하여 비교하였다. 그 결과 전반적으로 일반화된 Koziol-Green 통계량이 Kolmogorov-Smirnov 통계량보다 지수분포의 검정에 있어서는 좀 더 좋은 검정력을 보여주었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권5호
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pp.519-531
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2017
We consider goodness-of-fit test statistics for Weibull distributions when data are randomly censored and the parameters are unknown. Koziol and Green (Biometrika, 63, 465-474, 1976) proposed the $Cram\acute{e}r$-von Mises statistic's randomly censored version for a simple hypothesis based on the Kaplan-Meier product limit of the distribution function. We apply their idea to the other statistics based on the empirical distribution function such as the Kolmogorov-Smirnov and Liao and Shimokawa (Journal of Statistical Computation and Simulation, 64, 23-48, 1999) statistics. The latter is a hybrid of the Kolmogorov-Smirnov, $Cram\acute{e}r$-von Mises, and Anderson-Darling statistics. These statistics as well as the Koziol-Green statistic are considered as test statistics for randomly censored Weibull distributions with estimated parameters. The null distributions depend on the estimation method since the test statistics are not distribution free when the parameters are estimated. Maximum likelihood estimation and the graphical plotting method with the least squares are considered for parameter estimation. A simulation study enables the Liao-Shimokawa statistic to show a relatively high power in many alternatives; however, the null distribution heavily depends on the parameter estimation. Meanwhile, the Koziol-Green statistic provides moderate power and the null distribution does not significantly change upon the parameter estimation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권5호
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pp.431-443
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2019
Goodness-of-fit techniques are an important topic in statistical analysis. Censored data occur frequently in survival experiments; therefore, many studies are conducted when data are censored. In this paper we mainly consider test statistics based on the empirical distribution function (EDF) to test normal distributions with unknown location and scale parameters when data are randomly censored. The most famous EDF test statistic is the Kolmogorov-Smirnov; in addition, the quadratic statistics such as the $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises and the Anderson-Darling statistic are well known. The $Cram{\acute{e}}r-von$ Mises statistic is generalized to randomly censored cases by Koziol and Green (Biometrika, 63, 465-474, 1976). In this paper, we generalize the Anderson-Darling statistic to randomly censored data using the Kaplan-Meier estimator as it was done by Koziol and Green. A simulation study is conducted under a particular censorship model proposed by Koziol and Green. Through a simulation study, the generalized Anderson-Darling statistic shows the best power against almost all alternatives considered among the three EDF statistics we take into account.
Electroencephalography (EEG) recordings taken during the perception of music tempo contain information that estimates the tempo of a music piece. If information about this tempo stimulus in EEG recordings can be extracted and classified, it can be effectively used to construct a music-based brain-computer interface. This study proposes a novel convolutional recurrent attention model (CRAM) to extract and classify features corresponding to tempo stimuli from EEG recordings of listeners who listened with concentration to the tempo of musics. The proposed CRAM is composed of six modules, namely, network inputs, two-dimensional convolutional bidirectional gated recurrent unit-based sample encoder, sample-level intuitive attention, segment encoder, segment-level intuitive attention, and softmax layer, to effectively model spatiotemporal features and improve the classification accuracy of tempo stimuli. To evaluate the proposed method's performance, we conducted experiments on two benchmark datasets. The proposed method achieves promising results, outperforming recent methods.
Fossil oil, as the main energy of transportation, is destined to be exhausted. The electrification of transportation is a sustainable solution to the energy crisis, since electric power could be acquired from the inexhaustible sun, wind and water. Among all the problems that hinder the development of Electric Vehicle (EV) industry, charging issue might be the most prominent one. In this paper, the service process of a charging station with Battery Energy Storage System (BESS) is analyzed by means of $Cram{\acute{e}}r$ - Lundberg model which has been intensively utilized in ruin theory. The service quality is proposed in two dimensions: the service efficiency and the service reliability. The arrival rate and State of Charge (SOC) upon arrival are derived from 2009 National Household Travel Survey (NHTS). The simulations are performed to show how the service quality is determined by the system parameters such as the number of servers, the service rate, the initial capacity, the charge rate and the maximum waiting time. At last, the economic analysis of the system is conducted and the best combination of the system parameters are given.
The best linear unbiased estimator (BLUE) is most suitable for practical application and can be determined with knowledge of only the first and second moments of the probability density function. Although the BLUE is an existing algorithm, it is still largely unexplored and has not yet been applied to channel estimation in amplify and forward (AF)-based wireless relay networks (WRNs). In this paper, a BLUE-based algorithm is proposed to estimate the overall channel impulse response between the source and destination of AF strategy-based WRNs. Theoretical mean square error (MSE) performance for the BLUE is derived to show the accuracy of the proposed channel estimation algorithm. In addition, the Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound (CRLB) is derived to validate the MSE performance. The proposed BLUE channel estimation algorithm approaches the CRLB as the length of the training sequence and number of relays increases. Further, the BLUE performs better than the linear minimum MSE estimator due to the minimum variance characteristic exhibited by the BLUE, which happens to be a function of signal-to-noise ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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