One of main aspects of time series analysis is to forecast future values of series based on values up to a given time. The prediction interval for future values is usually obtained under the normality assumption. When the assumption is seriously violated, a transformation of data may permit the valid use of the normal theory. We investigate the prediction problem for future values in the original scale when transformations are applied in ARMA models. In this paper, we introduce the methodology based on Yeo-Johnson transformation to solve the problem of skewed data whose modelling is relatively difficult in the analysis of time series. Simulation studies show that the coverage probabilities of proposed intervals are closer to the nominal level than those of usual intervals.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1260-1283
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2019
Low earth orbit (LEO) satellite broadband network is a crucial part of the space information network. LEO satellite constellation design is a top-level design, which plays a decisive role in the overall performance of the LEO satellite network. However, the existing works on constellation design mainly focus on the coverage criterion and rarely take network performance into the design process. In this article, we develop a unified framework for constellation optimization design in LEO satellite broadband networks. Several design criteria including network performance and coverage capability are combined into the design process. Firstly, the quality of service (QoS) metrics is presented to evaluate the performance of the LEO satellite broadband network. Also, we propose a network stability model for the rapid change of the satellite network topology. Besides, a mathematical model of constellation optimization design is formulated by considering the network cost-efficiency and stability. Then, an optimization algorithm based on non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II) is provided for the problem of constellation design. Finally, the proposed method is further evaluated through numerical simulations. Simulation results validate the proposed method and show that it is an efficient and effective approach for solving the problem of constellation design in LEO satellite broadband networks.
In this paper, we propose the novel test method to detect short and open faults in CMOS Op-amp. The proposed method is composed of two test steps - the offset and the high frequency test. Using HSPICE simulation, we get a 100% fault coverage. To verify the proposed method, we design and fabricate the CMOS op-amp that contains various short and open faults through Hyundai 0.65$\mu\textrm{m}$ 2-poly 2-metal CMOS process. Experimental results of fabricated chip demonstrate that the proposed test method can detect short and open faults in CMOS Op-amp.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.2
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pp.565-575
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2016
In this paper, we develop the noninformative priors for the linear combinations of means in the exponential distributions. We develop the matching priors and the reference priors. The matching priors, the reference prior and Jeffreys' prior for the linear combinations of means are developed. It turns out that the reference prior and Jeffreys' prior are not a matching prior. We show that the proposed matching prior matches the target coverage probabilities much more accurately than the reference prior and Jeffreys' prior in a frequentist sense through simulation study, and an example based on real data is given.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.13
no.2
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pp.201-207
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2002
In this paper, Jeffrey's and reference priors are derived when the parameter of interest is the ratio of means of two in dependent Poisson distribution. To achieve the parameter orthogonality in the sense of Cox and Reid (1987), non-trivial orthogonal transformation is provided. The orthogonal transformation makes to find noninformative priors easy. Our simulation study indicates that the reference prior meet very well the target coverage probabilities in a frequentist sense. Using the real data, we compute Bayes estimator and MLE for the ratio of means based on the reference prior.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.1686-1690
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2005
Although metal ball can be used as parts of bearing or metal filter, that is used by single product with solder ball or shot ball. Also, according as demand of metal ball of various diameter increase, processing property 솜 extension of coverage are important. Especially an optimal design of cutting roller was investigated for determining appropriate dimensions of components of manufacturing system. In this study, the effects of the diameter and the round radius of cutting roller were calculated and analyzed. We applied data of rigid-plastic FEM Simulation in basis design of equipment to solve these issues, and confirmed processing factor about metal ball manufacturing process that use cutting process of metal wire in this research
We study the bootstrap interval estimation for survival function in the Koziol-Green model. We construct the approximate bootstrap confidence intervals for survival function and prove the strong consistency for the bootstrap estimator of survival function. Finally we show that the approximate bootstrap confidence intervals are better in terms of coverage probability than confidence intervals based on asymptotic normal distribution and transformations of survival function via Monte Carlo simulation study.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.2
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pp.431-442
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2007
In this paper, we develop the noninformative priors when the parameter of interest is the difference between quantiles of two exponential distributions. We want to develop the first and second order probability matching priors. But we prove that the second order probability matching prior does not exist. It turns out that Jeffreys' prior does not satisfy the first order matching criterion. The Bayesian credible intervals based on the first order probability matching prior meet the frequentist target coverage probabilities much better than the frequentist intervals of Jeffreys' prior. Some simulation and real example will be given.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.27
no.1
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pp.47-64
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2020
In this paper, we derive some estimators of the scale parameter of the exponentiated half-logistic distribution based on the multiply Type-I hybrid censoring scheme. We assume that the shape parameter λ is known. We obtain the maximum likelihood estimator of the scale parameter σ. The scale parameter is estimated by approximating the given likelihood function using two different Taylor series expansions since the likelihood equation is not explicitly solved. We also obtain Bayes estimators using prior distribution. To obtain the Bayes estimators, we use the squared error loss function and general entropy loss function (shape parameter q = -0.5, 1.0). We also derive interval estimation such as the asymptotic confidence interval, the credible interval, and the highest posterior density interval. Finally, we compare the proposed estimators in the sense of the mean squared error through Monte Carlo simulation. The average length of 95% intervals and the corresponding coverage probability are also obtained.
The imaging characteristics of a 2-D interferometric synthetic aperture radiometer, such as an angular resolution, depend largely on the type of an antenna array. In this paper, different array configurations of antenna are studied and compared with each array types to get more high resolution image in spatial. T-, X- and Y- types of antenna array are considered and the performances of each type are analyzed considering spatial resolution. The simulation results of candidate antenna types are presented in this paper. In case of Y-type the coverage area of the visibility function is wide and the angular resolution is high more than the others. X-type array shows the good performance for side lobe level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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