• 제목/요약/키워드: Directional Statistics

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DIRECTIONAL LOG-DENSITY ESTIMATION

  • Huh, Jib;Kim, Peter T.;Koo, Ja-Yong;Park, Jin-Ho
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제33권3호
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    • pp.255-269
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    • 2004
  • This paper develops log-density estimation for directional data. The methodology is to use expansions with respect to spherical harmonics followed by estimating the unknown parameters by maximum likelihood. Minimax rates of convergence in terms of the Kullback-Leibler information divergence are obtained.

More on directional regression

  • Kim, Kyongwon;Yoo, Jae Keun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제28권5호
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    • pp.553-562
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    • 2021
  • Directional regression (DR; Li and Wang, 2007) is well-known as an exhaustive sufficient dimension reduction method, and performs well in complex regression models to have linear and nonlinear trends. However, the extension of DR is not well-done upto date, so we will extend DR to accommodate multivariate regression and large p-small n regression. We propose three versions of DR for multivariate regression and discuss how DR is applicable for the latter regression case. Numerical studies confirm that DR is robust to the number of clusters and the choice of hierarchical-clustering or pooled DR.

동영상을 위한 적응 방향성 필터링 기술 (Adaptive Directional Filtering Techniques for Image Sequences)

  • 고성제
    • 한국통신학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.922-934
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    • 1993
  • 본 논문에서는, 동영상 처리에 효과적으로 사용되고 있는 시공간 중간 가중 미디안(spatiotemporal center weighted median, CWM) 필터의 통계적 특성을 고찰한 결과, 중간 가중 미디안 필터는 잡음 감쇄 효과를 회생시킴으로써 동영상의 구조들을 보존할 수 있다는 것을 보였다. 또한 동영상에서, 보다 효과적으로 이용될 수 있는 적응 방향성 중간 가중 미디안(adaptive directional center weighted median, ADCWM) 필터를 제안하였다. 제안된 이 필터는 매 윈도우내에서 중심의 양쪽에 대칭인 한쌍의 oreder statistics를 국소 영상의 통계치에 의해 선택하는 적응 대칭성 order statistics(ASOS) 연산자에 기반을 두고 있으며 또한 다단 필터링 구조를 채택하고 있다. 적응 방향성 중간 가중 미디안 필터는 움직임 추정(motion estimation) 기술을 이용하지 않고 잡음을 줄이며 또한 동영상의 구조를 보존할 수 있다는 것을 실험을 통하여 입증하였다.

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방향성을 고려한 공간적 조건부 자기회귀 모형 (Directional conditionally autoregressive models)

  • 경민정
    • 응용통계연구
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    • 제29권5호
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    • pp.835-847
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    • 2016
  • 공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀(conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2010)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 공간적 확장 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀(directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 최대우도 추정량의 특성에 대해 설명하였고, 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.

Probability of exceeding the serviceability limit of antenna masts

  • Kammel, Christian
    • Wind and Structures
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    • 제4권4호
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    • pp.353-366
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    • 2001
  • With respect to serviceability, antenna masts should be designed so that wind-induced motion will not cause unacceptable lack of transmission for broadcasting users and wireless communication. For such antenna masts with directional radio transmission the serviceability limit state is predominantly governed by the tolerable change of the broadcasting angle of the mounted antenna assembly and therefore by the tip distortion of the mast. In this paper it will be shown that refinements of the present state of design of antenna masts are possible by using the statistics of extremes applied to extreme wind situations and by consideration of the statistical and reliability requirements given by the operator such as frequency and return period of passing the serviceability limit.

Biplots of Multivariate Data Guided by Linear and/or Logistic Regression

  • Huh, Myung-Hoe;Lee, Yonggoo
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제20권2호
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    • pp.129-136
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    • 2013
  • Linear regression is the most basic statistical model for exploring the relationship between a numerical response variable and several explanatory variables. Logistic regression secures the role of linear regression for the dichotomous response variable. In this paper, we propose a biplot-type display of the multivariate data guided by the linear regression and/or the logistic regression. The figures show the directional flow of the response variable as well as the interrelationship of explanatory variables.

Slope Rotatability of Second Order Response Surface Regression Models with Correlated Errors

  • Jung, Hyang-Sook;Park, Sung-Hyun
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.95-100
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    • 2005
  • In this paper a class of multifactor designs for estimating the slope of second order response surface regression models with correlated errors is considered. General conditions for second order slope rotatability over all directions and also with respect to the maximum directional variance in case of k=2 have been derived assuming errors have a general correlated error structure. And we consider the measures for evaluating slope rotatability with correlated errors similar to in case of uncorrelated error structures.

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Speckle Noise Reduction and Edge Enhancement in Ultrasound Images Based on Wavelet Transform

  • Kim, Yong-Sun;Ra, Jong-Beom
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.122-131
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    • 2008
  • For B-mode ultrasound images, we propose an image enhancement algorithm based on a multi-resolution approach, which consists of edge enhancing and noise reducing procedures. Edge enhancement processing is applied sequentially to coarse-to-fine resolution images obtained from wavelet-transformed data. In each resolution, the structural features of each pixel are examined through eigen analysis. Then, if a pixel belongs to an edge region, we perform two-step filtering: that is, directional smoothing is conducted along the tangential direction of the edge to improve continuity and directional sharpening is conducted along the normal direction to enhance the contrast. In addition, speckle noise is alleviated by proper attenuation of the wavelet coefficients of the homogeneous regions at each band. This region-based speckle-reduction scheme is differentiated from other methods that are based on the magnitude statistics of the wavelet coefficients. The proposed algorithm enhances edges regardless of changes in the resolution of an image, and the algorithm efficiently reduces speckle noise without affecting the sharpness of the edge. Hence, compared with existing algorithms, the proposed algorithm considerably improves the subjective image quality without providing any noticeable artifacts.

방향성 공간적 조건부 자기회귀 모형의 베이즈 분석 방법 (Bayesian analysis of directional conditionally autoregressive models)

  • 경민정
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권5호
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    • pp.1133-1146
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    • 2016
  • 공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀 (conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2009)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 확장된 공간 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀 (directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 모수추정으로 마르코프 체인 몬테 카를로 방법을 기반으로 한 베이즈 추정법을 제시한다. 제시한 모형을 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.

피험자내 설계에 의한 회전축자료의 비교연구 (Comparative Study on Axes of Rotation Data by Within-Subjects Designs)

  • 김진욱
    • 응용통계연구
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    • 제26권6호
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    • pp.873-887
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    • 2013
  • 실험에서 처리 간 평균반응의 비교를 위해서 많이 사용되는 방법은 분산분석이다. 반응변수가 왓슨분포로부터 추출된 것이라 가정한 축자료의 경우에 평균방향의 비교를 위한 분석방법은 많지 않다. 본 연구의 목적은 운동역학에서 관절의 운동을 기술하기 위해서 많이 사용되는 회전축의 평균방향 비교를 위해서 분산분석을 수행하는 것이다. 이는 피험자내 설계에 의한 분산분석으로 피험자내 요인이 하나인 경우와 두 개의 경우로 나누어 분석하였다. 실제 분석에 사용된 자료는 슬관절의 굴곡/신전 회전축과 주관절의 굴곡/신전, 회내/회외 회전축이다. 본 연구를 통해 관절회전운동의 적절한 비교분석을 수행할 수 있었으며 이러한 분석방법은 다양한 실험설계에 의한 축자료에 적용시킬 수 있을 것이다.