Cusum control chart is used for the purpose of controling the process mean. We consider the problem related to cusum chart for controling process variance. Previous researches have considered the same problem. The main difficulty shown in the related researches was to derive the ARL function which characterizes the properties of the chart. Sample variance, differently with sample mean, follows chi-squared type distribution, even when the quality characteristics are assumed to be normally distributed. The ARL function of cusum is described by a type of integral equation. Since the solution of the integral equation for non-normal distribution is not known well, people used simulation method instead of solving the integral equation directly, or approximation method by taking logarithm of the sample variance. Recently a new method to solve the integral equation for Erlang distribution was published. Here we consider the steps to apply the solution to the problem of controling process variance.
컴퓨터의 발전에 따른 마코브체인 몬테카를로방법을 소프트웨어 신뢰확률모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산문제와 이론적인 정당성을 고려, 마코프연쇄와 메트로폴리스방법의 관계를 고찰하였으며, 특히 Mus-Okumoto와 Erlang(2)의 중첩모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하며 베이지안 계산과 예측 우도기준에 의 한 모형선택을 제안하고 Cox-Lewis에 의해 계시된 Thing method를 이용한 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과가 제시되었다.
본 논문에서는 버퍼를 공유하는 패킷 교환기의 연속 시간 큐잉 모델을 제시하고 큐 길이 확률 분포를 구하는 근사 계산 알고리즘을 제안한다. N 개의 입력 프로세스는 상호 이질적인 버스트 특성을 갖는다. 입력 프로세스는 계차-2 콕시안 분포로서 모형화하며 서버의 서비스 시간은 계차-r 얼랑 분포로서 모형화한다. 근사 알고리즘은 통합된 상태 변수를 사용하여 큐잉 시스템을 표현한다. 먼저 N개의 입력프로세스는 하나의 통합된 상태 변수로 나타내며 큐잉 시스템은 서브 시스템으로 분해하고 이것을 통합된 상태 변수로 나타낸다. 그리고 이러한 통합된 상태 변수를 사용하여 반복적인 방법에 의해서 상태 방정식의 해를 유도한다. 근사 알고리즘의 타당성은 시뮬레이션을 통해서 검증한다.
과학기술이 급속하게 발전함에 따라 더 강력한 소프트웨어 기능의 급속한 발전과 함께 소프트웨어의 복잡성이 크게 증가함으로써 소프트웨어 테스트 및 신뢰성 평가의 어려움이 증가하고 있다. 소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송 과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는, 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 결함의 기대값을 가정하는 유한고장 소프트웨어 NHPP 모형과 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP 모형들을 상호 비교 제시하였다. 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 어랑분포에 근거한 유한고장과 무한고장 소프트웨어 신뢰성 모형에 대한 신뢰도 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 유한고장 모형이 무한고장 모형보다 효율적으로 좋게 나타났으며, 이 과정에서 모수추정법은 최우추정법을 이용하였다. 본 연구결과를 통하여 소프트웨어 개발자들에게 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
현재의 보행신호는 보행자 녹색신호가 일정시간을 경과하면 녹색점멸 신호로 바뀌게 되는데, 횡단보도를 지나는 보행자가 녹색점멸 신호의 잔여시간을 알 수 없어서 보행시 불안감을 느끼고 있으며, 이를 해소하기 위해 지난 2000년부터 보행신호 잔여시간 표시장치로 '역삼각형' 표시장치를 채택하여 설치 운영해 왔다. 이 보행신호 잔여시간을 도형이 아닌 '숫자'로 표시하는 방식이 새롭게 제안되어 시험운영 중인데, 본 연구는 두 가지의 잔여시간 표시장치에 대해 보행자의 보행속도를 비교한 것이다. 보행신호 잔여시간 표시장치에 따른 보행속도의 비교분석 결과 (1) 미설치시, 계수형 및 역삼각형 잔여시간 표시장치 설치시 평균보행속도는 각각 1.44, 1.39, 1.42m/sec로 분석되었으며 (2)미설치시, 계수형 및 역삼각형 잔여시간 표시장치 설치 시 보행자 보행속도 분포 차이 검정을 위해 Duncan's Multiple Range Test 결과 각각 유의수준 1.00으로 보행자 보행속도분포는 차이가 있는 것으로 검증되었다. (3)미설치시 보행속도분포는 Erlang(0.117, 10)분포, 계수형 및 역삼각형 잔여시간 표시장치 설치시 보행자 보행속도분포는 각각 Weibull(1.17, 3.72)분포, Gamma(0.137, 8.18)분포를 따르는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 감마족 분포(Erlang, Log-Logistic, Rayleigh)을 적용한 NHPP 소프트웨어 개발 비용 모형의 속성을 새롭게 분석하였고, 모형의 속성을 검증하기 위해 Goel-Okumoto 기본 모형과 비교한 후, 이를 근거로 최적의 모형도 제시하였다. 소프트웨어 신뢰도를 분석하기 위하여 시스템 운영 중 랜덤하게 발생한 고장 시간 데이터를 활용하였고, 모수의 계산은 최우추정법을 사용하여 해결하였다. 다양한 속성 분석(평균값 함수, 개발 비용, 최적의 방출시간)을 통하여 종합적으로 평가한 결과, Rayleigh 모형이 가장 우수한 성능을 가진 모형임을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존 연구 사례가 없는 감마족 분포를 적용한 소프트웨어 개발비용 모형의 속성을 새롭게 규명하였다. 또한, 개발자들이 초기 단계에서 본 연구 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 기초적인 설계 데이터도 제시할 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권1호
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pp.33-55
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2007
The economic world is full of patterns, many of which exert a profound influence over society and business. One of the most contentious is the distribution of wealth. Way back in 1897, an Italian engineer-turned-economist named Vilfredo Pareto discovered a pattern in the distribution of wealth that appears to be every bit as universal as the laws of thermodynamics or chemistry. The present paper proposes some Bayes estimators of shape parameter of Pareto income distribution in censored sampling. Asymmetric LINEX loss function has been considered to study the effects of overestimation and underestimation. For the prior distribution of the parameter involved a number of priors including one and two-parameter exponential, truncated Erlang and doubly truncated gamma have been contemplated to express the belief of the experimenter s/he has regarding the parameter. The estimators thus obtained have been compared theoretically and empirically with the corresponding estimators under squared error loss function, some of which were reported by Bhattacharya et al. (1999).
This paper deals with ordering policies of consumable goods which have large demand rates in a multi-level distribution system. The system we are concerned consists of one Central Distribution Center(CDC) and N non-identical Regional Distribution Centers(RDCs) which have different demand rates, minimum fillrates, leadtimes, etc. The customer demand on the RDC is stationary poisson and the RDCs demand on the CDC is superposition of Q-stage Erlang distributions. We approximate the RDCs and CDC demand distribution to nomal in order to enhance the efficiency of algorithm. The relevant costs include a fixed ordering cost and inventory holding cost, and backorder cost. The objective is to find a continuous-review ordering policy that minimizes the expected average costs under constraints of minimum fill rates of RDCs and maximum allowable mean delay of CDC. We developed an algorithm for determining the optimal ordering policies of the CDC and the RDCs. We verified and compared the performance of the algorithm through the simulation using the algorithm result as the input parameters.
We consider a G/M/1 vacation model where the vacation time has k-stages generalized Erlang distribution. By using the methods of the shift operator and supplementary variable, we explicitly obtain the limiting probabilities of the queue length at arrival time points and arbitrary time points simultaneously. Operational calculus technique is used for solving non-homogeneous difference equations.
In this study, normal, log-normal, triangular, uniform. Weibull, Erlang and unit beta probability density functions are tried to represent the behaviour of frequency distributions of workpiece dimensions collected from various manufacturing firms. Among the distribution functions, the unit beta distribution function is found to be the best fit using the chi-square test of fit. An attempt is made for the adoption of the unit beta model to x-bar charts of quality control in manufacturing. In this direction, upper and lower control limits (UCL and LCL) of x-bar control charts of dimension measurements are estimated for the beta model, and the observed differences between the beta and normal model control limits are discussed for the measurement sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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