The receiver operating characteristic (ROC) curve was developed to quantify the classification ability of marker values (covariates) on the response variable and has been extended to survival data with diverse missing data structure. When survival data is understood as binary data (status of being alive or dead) at each time point, the ROC curve expressed at every time point results in time-dependent ROC curve and time-dependent area under curve (AUC). In particular, a follow-up study brings the change of cohort and incomplete data structures such as censoring and competing risk. In this paper, we review time-dependent ROC estimators under several contexts and perform simulation to check the performance of each estimators. We analyzed a dementia dataset to compare the prognostic power of markers.
The total embankment settlement consists of three stages: the initial settlement, the primary consolidation settlement, and the secondary consolidation settlement. The total embankment settlement is largely controlled by the primary consolidation settlement, which is usually computed with numerical models that implement Biot's theory of consolidation. The key parameter that affects the primary consolidation time is the coefficient of permeability. Due to the complex stress and strain states in the foundation soil under the embankment, to be able to predict the consolidation time more precisely, aside from porosity-dependency, the strain-dependency of the coefficient of permeability should be also taken into account in numerical analyses. In this paper, we propose a two-dimensional plane strain numerical model of embankment primary consolidation, which implements Biot's theory of consolidation with both porosity-dependent and strain-dependent coefficient of permeability. We perform several numerical simulations. First, we demonstrate the influence of the strain-dependent coefficient of permeability on the computed results. Next, we validate our numerical model by comparing computed results against in-situ measurements for two road embankments: one near the city of Saga, and the other near the city of Boston. Finally, we give our concluding remarks.
The effect of temperature dependent material properties on the free vibration of FG porous beams is investigated in the present paper. A quasi-3D shear deformation solution is used involves only three unknown function. The mechanical properties which are considered to be temperature-dependent as well as the porosity distributions are assumed to gradually change along the thickness direction according to defined law. The beam is supposed to be simply supported and lying on variable elastic foundation. The differential equation system governing the free vibration behavior of porous beams is derived based on the Hamilton principle. Navier's method for simply supported systems is then used to determine and compute the frequencies of FG porous beam. The results of the present formulation are validated by comparing with those available literatures. Finally, the effects of several parameters such as porosity distribution and the parameters of variable elastic foundation on the free vibration behavior of temperature-dependent FG beams are presented and discussed in detail.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.6
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pp.682-688
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2006
This paper deals with the delay-dependent and rate-independent stabilization of systems with multiple unknown time-varying delays and time-varying structured uncertainties. All the linear matrix inequalities based conditions are derived by employing free-weighting matrices to express the relationships between the terms in the Leibniz-Newton formula. The criteria do not require any tuning parameters. Numerical examples demonstrate the validity of the method.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.2
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pp.421-429
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2008
We consider a general semiparametric additive risk model that consists of three components. They are parametric, purely and smoothly nonparametric components. In parametric component, time dependent term is known up to proportional constant. In purely nonparametric component, time dependent term is an unknown function, and time dependent term in smoothly nonparametric component is an unknown but smoothly function. As an estimation method of this model, we use the weighted least square estimation by Huffer and McKeague (1991). We provide an illustrative example as well as a simulation study that compares the performance of our method with the ordinary least square method.
For weighted sum of a sequence {X, X$\_{n}$, n $\geq$ 1} of identically distributed, negatively orthant dependent random variables such that |r| > 0, has a finite moment generating function, a strong law of large numbers is established.
This paper focuses on the problem of asymptotic stabilization for time-delay systems. To this end, a memoryless state feedback controller is proposed. Then, based on the Lyapunov method, a delay-dependent stabilization criterion is devised by taking the relationship between the terms in the Leibniz-Newton formula into account. Certain free weighting matrices are used to express this relationship and linear matrix inequalities (LMIs)-based algorithm to design the controller stabilizing the system.
In this paper we obtain the complete moment convergence for an array of rowwise extended negative orthant dependent random variables. By using the result we can prove the complete moment convergence for some positively orthant dependent sequence satisfying the extended negative orthant dependence.
In this paper, some $L_p$-convergences and complete convergences of the maximum of the partial sum for negatively superadditive dependent random variables are obtained. The proofs of the results are based on a new Rosenthal type inequality concerning negatively superadditive dependent random variables.
Under the condition of h-integrability and appropriate conditions on the array of weights, we establish complete convergence and strong law of large numbers for weighted sums of an array of dependent random variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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