Our first aim of this paper is to define maximal operators a-quadratic variation and of a-conditional quadratic variation for vectorvalued tree martingales and to show that these maximal operators and maximal operators of vector-valued tree martingale transforms are all sublinear operators. The second purpose is to prove that maximal operator inequalities of a-quadratic variation and of a-conditional quadratic variation for vector-valued tree martingales hold provided 2 ${\leq}$ a < $\infty$ by means of Marcinkiewicz interpolation theorem. Based on a result of reference [10] and using Marcinkiewicz interpolation theorem, we also propose a simple proof of maximal operator inequalities for vector-valued tree martingale transforms, under which the vector-valued space is a UMD space.
The large deviations theorem of Cramer is extended to conditional probabilities in the following sense. Consider a random sample of pairs of random vectors and the sample means of each of the pairs. The probability that the first falls outside a certain convex set given that the second is fixed is shown to decrease with the sample size at an exponential rate which depends on the Kullback-Leibler distance between two distributions in an associated exponential familiy of distributions. Examples are given which include a method of computing the Bahadur exact slope for tests of certain composite hypotheses in exponential families.
최근 이병덕은 직설법적 조건문이 질료적 조건문을 함축한다는 논란 없는 원리를 부정하고 나섰다. 나는 여기서 논란 없는 원리에 대한 이병덕의 부정은 전건 긍정식이 부당하다는 것을 의미하게 될 뿐만 아니라, 직설법적 조건문의 진리조건이 질료적 조건문의 진리조건보다 약하다는 주장을 의미하게 된다는 점을 밝힌다. 아울러 나는 그가 그런 견해를 내세우게 된 것은 조건문이 정당화되는 구조에 대한 잘못된 이해 때문이라고 주장한다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제7권6호
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pp.1007-1019
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2015
The determination of the required seawall height is usually based on the combination of wind speed (or wave height) and still water level according to a specified return period, e.g., 50-year return period wind speed and 50-year return period still water level. In reality, the two variables are be partially correlated. This may be lead to over-design (costs) of seawall structures. The above-mentioned return period for the design of a seawall depends on economy, society and natural environment in the region. This means a specified risk level of overtopping or damage of a seawall structure is usually allowed. The aim of this paper is to present a conditional risk probability-based seawall height design method which incorporates the correlation of the two variables. For purposes of demonstration, the wind speeds and water levels collected from Jiangsu of China are analyzed. The results show this method can improve seawall height design accuracy.
The multi-environment probability density function model has been applied to simulate the turbulent stratified premixed flames. The direct quadrature method of moments (DQMOM) has been adopted to solve the transport PDF equation due to its computational efficiency and robustness. The IEM mixing model is employed to represent the mixing process and the chemical mechanism is based on Gri 3.0 mechanism. Numerical results obtained in this study are precisely compared with experimental data in terms of unconditional and conditional means for scalar fields and velocity fields.
In this paper, an adaptive neuro-fuzzy controller using the conditional fuzzy c-means(CFCM) methods is proposed. Usually, the number of fuzzy rules exponentially increases by applying the grid partitioning of the input space, in conventional adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS) approaches. In order to solve this problem, CFCM method is adopted to render the clusters which represent the given input and output data. Finally, we applied the proposed method to the water path temperature control system and obtained a better performance than previous works.
The multi-environment probability density function model has been applied to simulate the turbulent stratified premixed flames. The direct quadrature method of moments (DQMOM) has been adopted to solve the transport PDF equation due to its computational efficiency and robustness. Computations are made for the non-swirling turbulent stratified premixed flames including SWB1, SWB5 and SWB9. The numerical results obtained in this study are precisely compared with experimental data in terms of axial velocity, unconditional means and conditional means for scalar field including temperature and species mass fraction.
The dual generalized order statistics is a unified model which contains the well known decreasingly ordered random variables like order statistics and lower record values. With this definition we give simple expressions for single and product moments of dual generalized order statistics from Dagum distribution. The results for order statistics and lower records are deduced from the relations derived and some computational works are also carried out. Further, a characterizing result of this distribution on using the conditional moment of the dual generalized order statistics is discussed. These recurrence relations enable computation of the means, variances and covariances of all order statistics for all sample sizes in a simple and efficient manner. By using these relations, we tabulate the means, variances, skewness and kurtosis of order statistics and record values of the Dagum distribution.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권1호
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pp.27-37
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2010
This article concerns the forecasting in binomial AR(p) models which is proposed by Wei$\ss$ (2009b) for time series of binomial counts. Our method extends to binomial AR(p) models a recent result by Jung and Tremayne (2006) for integer-valued autoregressive model of second order, INAR(2), with simple Poisson innovations. Forecasts are produced by conditional median which gives 'coherent' forecasts, and we estimate the forecast distributions of future values of binomial AR(p) models by means of a Monte Carlo method allowing for parameter uncertainty. Model parameters are estimated by the method of moments and estimated standard errors are calculated by means of block of block bootstrap. The method is fitted to log data set used in Wei$\ss$ (2009b).
This paper presents a geostatistical methodology to model local uncertainty in spatial estimation of sediment grain size with high-resolution remote sensing imagery. Within a multi-Gaussian framework, the IKONOS imagery is used as local means both to estimate the grain size values and to model local uncertainty at unsample locations. A conditional cumulative distribution function (ccdf) at any locations is defined by mean and variance values which can be estimated by multi-Gaussian kriging with local means. Two ccdf statistics including condition variance and interquartile range are used here as measures of local uncertainty and are compared through a cross validation analysis. In addition to local uncertainty measures, the probabilities of not exceeding or exceeding any grain size value at any locations are retrieved and mapped from the local ccdf models. A case study of Baramarae beach, Korea is carried out to illustrate the potential of geostatistical uncertainty modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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