Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권1호
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pp.135-144
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2003
This work is concerned with comparison of the recently developed disparity measures for the partial association model in three dimensional categorical data. Data are generated by using simulation on each term in the log-linear model equation based on the partial association model, which is a proposed method in this paper. This alternative Monte Carlo methods are explored to study the behavior of disparity measures such as the power divergence statistic I(λ), the Pearson chi-square statistic X$^2$, the likelihood ratio statistic G$^2$, the blended weight chi-square statistic BWCS(λ), the blended weight Hellinger distance statistic BWHD(λ), and the negative exponential disparity statistic NED(λ) for moderate sample sizes. We find that the power divergence statistic I(2/3) and the blended weight Hellinger distance family BWHD(1/9) are the best tests with respect to size and power.
Present study was performed to compare different types of teleoperation performance measures. A modified Cooper-Harper rating scale and a distance measure were newly introduced and compared to two traditional measures, the error rate and time-to-completion. Participants performed a simulated telerobotic task with varying visual display interfaces. The results of correlation analyses revealed that the modified Cooper-Harper ratings had a close association with the error rate measure. The distance measure also appeared to be a consistent performance measure, which accounted for both the error rate and time-to-completion. A further analysis, however, showed that the effectiveness of each performance measure varied with the level of task difficulty. The results imply that the choice of performance measure should be made based on the task difficulty as well as the particular task being studied. The results revealed here also have implication for performance measures of various display and control systems including aircraft navigation displays and tactical displays.
This paper reveals a distance estimation algorithm based on multi-code ultrasonic and wireless sensor network. For measuring the distances among the sensor nodes, each ultrasonic transmitter transmits multi-code ultrasonic signal simultaneously. Receivers use cross correlation method to separate the coded signals. The information of measured distances is broadcasted to each sensor node by wireless sensor network. The wireless sensor network measures the distance among the sensor nodes using the received signal strength of the broadcasting. The multi-code ultrasonic have a limitation of measurable distance. And the received signal strength is affected from an environment. This paper measures a distance using ultrasonic and a received signal strength in short range. These measured data are applied to the least square estimation algorithm. By the expansion of the fitting curve, a distance measurement in long range using the received signal strength is compensated. The coupled system reduce the error to an acceptable level.
In this paper, we discuss and review various measures which have been presented for studying outliers, high-leverage points, and influential observations when ridge regression estimation is adopted. We derive the influence function for ${\underline{\hat{\beta}}}\small{R}$, the ridge regression estimator, and discuss its various finite sample approximations when ridge regression is postulated. We also study several diagnostic measures such as Welsh-Kuh's distance, Cook's distance etc.
Speaker change detection involves the identification of time indices of an audio stream, where the identity of the speaker changes. In this paper, we propose novel measures for the speaker change detection based on a graph-partitioning criterion over the pairwise distance matrix of feature-vector stream. Experiments on both synthetic and real-world data were performed and showed that the proposed approach yield promising results compared with the conventional statistical measures.
Two diagnostic measures based on the likelihood distance for constrained regression with linear constraints on regression coefficients are derived. They are used for identifying influential observations in constrained regression. A numerical example is provided for illustration.
Face verification has been widely studied during the past two decades. One of the challenges is the rising concern about the security and privacy of the template database. In this paper, we propose a secure face verification system which generates a unique secure cryptographic key from a face template. The face images are processed to produce face templates or codes to be utilized for the encryption and decryption tasks. The result identity data is encrypted using Advanced Encryption Standard (AES). Distance metric naming hamming distance and Euclidean distance are used for template matching identification process, where template matching is a process used in pattern recognition. The proposed system is tested on the ORL, YALEs, and PKNU face databases, which contain 360, 135, and 54 training images respectively. We employ Principle Component Analysis (PCA) to determine the most discriminating features among face images. The experimental results showed that the proposed distance measure was one the promising best measures with respect to different characteristics of the biometric systems. Using the proposed method we needed to extract fewer images in order to achieve 100% cumulative recognition than using any other tested distance measure.
A simple measure of uncertainty importance based on normalized metric distance to quantify the entire change of cumulative distribution functions (CDFs) has been developed for use in probability safety assessments (PSAs). The metric distance measure developed in this study reflects the relative impact of distributional changes of inputs on the change of an output distribution, white most of the existing uncertainty importance measures reflect the magnitude of relative contribution of input uncertainties to the output uncertainty. Normalization is made to make the metric distance measure a dimensionless quantity. The present measure has been evaluated analytically for various analytical distributions to examine its characteristics. To illustrate the applicability and strength of the present measure, two examples are provided. The first example is an application of the present measure to a typical problem of a system fault tree analysis and the second one is for a hypothetical non-linear model. Comparisons of the present result with those obtained by existing uncertainty importance measures show that the metric distance measure is a useful tool to express the measure of uncertainty importance in terms of the relative impact of distributional changes of inputs on the change of an output distribution.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.529-536
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2006
Investigators use either Euclidean distance or volume of a simplex defined composed of data points as agreement index to measure chance-corrected agreement among observers for multivariate interval data. The agreement coefficient proposed by Um(2004) is based on a volume of a simplex and does not depend on the variables' measuring units. We consider a comparison of Um(2004)'s agreement coefficient with others based on two unit-free distance measures, Pearson distance and Mahalanobis distance. Comparison among them is made using hypothetical data set.
Representation and quantification of fuzziness are required for the uncertain system modelling and controller design. Conventional results show that entropy of fuzzy sets represent the fuzziness of fuzzy sets. In this literature, the relations of fuzzy enropy, distance measure and similarity measure are discussed, and distance measure is proposed. With the help of relations of fuzzy enropy, distance measure and similarity measure, fuzzy entropy is represented by the newly proposed distance measure. With simple fuzzy set, example is illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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