The goal of this article is to study the performances of various empirical Bayes simultaneous interval estimates for all pairwise comparisons. The considered empirical Bayes interval estimaters are those based on unbiased estimate, a hierarchical Bayes estimate and a constrained hierarchical Bayes estimate. Simulation results for small sample cases are given and an illustrative example is also provided.
The effects of recording interval (1, 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20 and 30 min) on the estimation of some grazing behavior variables in beef cows and calves (<4 months old) were investigated in a daytime grazing (7 h) system utilizing a bahiagrass (Paspalum notatum Flugge) pasture (a 1.1 ha paddock and a 0.4 ha resting area). Recording intervals of 10-30 min tended to underestimate the time spent grazing and ruminating and overestimate the time spent resting by animals, whereas intervals of 1-5 min resulted in almost constant estimates. In all grazing activities, the errors of estimation became larger when the recording interval exceeded 5 min. The accuracy of estimation was higher for grazing time>rumination time>resting time. An increase in recording interval always decreased estimates of the distance walked by animals. It was concluded that recording intervals of 1-5 min provide reliable estimates of the time spent grazing, ruminating and resting. It was also concluded that positioning of animals at 1 min intervals may provide estimates of walking distance with acceptable bias toward underestimation.
This study was conducted to estimate phenotypic and genetic parameters of body condition score (BCS) and reproductive traits in Hanwoo cows. DFREML procedures were applied to obtain variance-covariance components and heritability estimates with single or two-trait models. Estimates of phenotypic correlations of BCS at service with BCS at calving was 0.16 and 0.26 with calving interval, 0.08 with gestation length, and 0.06 with number of services per conception, respectively. Estimates of phenotypic correlation of BCS at calving was 0.10 with calving interval, 0.13 with gestation length, and 0.10 with number of services per conception, respectively. Estimates of phenotypic correlation were low and negative, -0.11 between calving interval and gestation length and -0.13 between gestation length and number of services per conception. Estimates of direct genetic correlation were -0.06, between BCS at service and BCS at calving, 0.37 between BCS at service and BCS at weaning, and -0.18 between BCS at calving and BCS at weaning. Estimates of direct genetic correlation of days from calving to the 1st service were 0.17 with number of services per conception and -0.21 with BCS at service. Estimates of direct genetic correlation for BCS at calving were -0.02 with number of services per conception and -0.08 with BCS at service. Estimates of direct genetic correlation for BCS at weaning were 0.02 with number of services per conception and -0.07 with BCS at service. Estimates of direct heritability from single trait analyses were 0.13 for BCS at service, 0.20 for BCS at calving, 0.02 for BCS at weaning, and 0.20 for number of service per conception, respectively. Estimates of direct heritability were 0.20 for birth weight and 0.10 for weaning weight.
Due to the problems of global warming, the frequency of meteorological extremes such as droughts, floods and the annual rainfall amount are suddenly increasing. Even though the increase of greenhouse gases, for example, is thought to be the main factor for global warming, its impact on global climate has not yet been revealed clearly in rather quantitative manners. Therefore, tile objective of this study is to inquire the change of precipitation condition due to climate change by global warming. In brief, this study want to see its assumption if rainfall quantile estimates are really changing. In order to analyze the temporal change, the rainfall quantile estimates at the Seoul rain gauge stations are estimated for the 21-year data period being moved from 1908 to 2002 with 1-year lag. The main objective of this study is to analyze the variability of rainfall quantile estimates using four methods. Next, The changes in confidence interval of rainfall quantile are evaluated by increasing the data period. It has been found that confidence interval of rainfall quantile estimates is reduced as the data period increases. When the hydraulic structures are to be designed, it is important to select the data size and to re-estimate the flood prevention capacity in existing river systems.
The performance of diagnostic test accuracy is usually summarized by a variety of statistics such as sensitivity, specificity, predictive value, likelihood ratio, and kappa. These indices are most commonly presented when evaluations of competing diagnostic tests are reported, and it is of utmost importance to compare the accuracies of diagnostic tests to decide on the best available test for certain medical disorder. However, it is important to emphasize that specific point values of these indices are merely estimates. If parameter estimates are reported without a measure of uncertainty (precision), knowledgeable readers cannot know the range within which the true values of the indices are likely to lie. Therefore, when evaluations of diagnostic accuracy are reported the precision of estimates should be stated in parallel. To reflect the precision of any estimate of a diagnostic performance characteristic or of the difference between performance characteristics, the computation of confidential interval (CI), an indicator of precision, is widely used in medical literatures in that CIs are more informative to interpret test results than the simple point estimates. The majority of peer-reviewed journals usually require CIs to be specified for descriptive estimates, whereas domestic veterinary journals seem less vigilant on this issues. This paper describes how to calculate the indices and associated CIs using practical examples when assessing diagnostic test performance.
In this paper, a new data-aided joint phase and frequency estimator, which has very low computational complexity, is proposed and its variances of phase and frequency estimates are derived. To estimate the phase and frequency offset, first of all, the overall observation interval is divided into same length sub-intervals, and then phase estimates are independently computed based on symbols of the each sub-intervals. To be continue the sequence of computed phase estimates, proper integer multiples of $2{\pi}$ are added to (or subtracted from) the computed phase estimates, which is called linearized phase estimate. The phase offset of the proposed joint estimator is estimated by averaging the linearized phase estimates and the frequency offset by averaging the differences between consecutive linearized phase estimates. The variance of the proposed phase offset estimate is same to MCRB of phase if there is no frequency offset, but it is smaller than MCRB of phase if there is frequency offset. However, the variance of the proposed frequency offset estimate is bigger by at least 0.5 dB than MCRB of frequency with the same observation interval.
The estimation of mean lifetimes in presence of interval censoring with replacement procedure are examined when the distributions of lifetimes are exponential. It is assumed that, due to physical restrictions and/or economic constraints, the number of failures is investigated only at several inspection times during the lifetime test. The maximum likelihood estimator is found in an implicit form. The Cramer-Rao lower bounds of the estimates are found in places of variances and by simulations the properties of the estimates are examined.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권4호
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pp.1247-1253
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2008
In this paper, we propose a interval censored regression spline model with a variance function (non-constant variance that depends on a predictor). Simulation studies show our estimates from MCECM algorithm are consistent, but biased when the sample size is small because of boundary effects. Also, we examined how the distribution of $x_i$ affects the converging speed of these consistent estimates.
Epidemiologic studies frequently try to estimate the impact of a specific risk factor. The risk difference and the risk ratio are generally useful measurements for this purpose. When using such measurements for rare events, the standard approaches based on the normal approximation may fail, in particular when no events are observed. In this paper, we discuss and evaluate several existing methods to construct confidence intervals around risk differences and risk ratios using Monte-Carlo simulations when the disease of interest is rare. The results in this paper provide guidance how to construct interval estimates of the risk differences and the risk ratios when no events are detected.
본 논문에서는 두 모비율의 차에 대한 기존의 신뢰구간들을 소개하고 붓스트랩 신뢰구간도 제안하였다 또한 모비율의 차에 대한 신뢰구간이 가지는 성질로서 근사신뢰구간의 하향추정의 문제와 정확신뢰구간의 상향추정의 문제점들을 확인하였고 평균포함 확률, 구간기대폭 그리고 왜도성 측면에서 종합적인 비교를 하였다. 특히 모수에 대한 사전분포를 가정하여 여러 신뢰구간들이 지니는 특징도 살펴보았다 기존의 신뢰구간들과 제안된 붓스트랩 신뢰구간은 소표본의 모의실험을 통하여 실제 포함확률의 평균을 기준으로 비교되었고 이항분포에서와 같이 정확신뢰구간이 지니는 보수성을 확인할 수 있었다. 신뢰구간의 평균포함확률의 등고선 그림도 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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