This paper considers the problem of testing a one-sided hypothesis under the generalized sampling plan which is defined by a sequence of independent Bernoulli trials. A certain lexicographic order is defined for the boundary points of the sampling plan. It is shown that the family of probability mass function defined on the boundary points has monotone likelihood ratio, and that the test function is uniformly most powerful.
A procedure is considered to the problem of testing whether there exist changes in location at possibly two points in a sequence of independent random variables which are successively drawn from normal population. A test statistics based on modified likelihood ratio is proposed and its asymptotic null distribution is derived through the stochastic process representation. A small sample power comparison is made by Monte Carlo method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.5
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pp.666-673
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1998
To increase reliability and performance of an IMS(Intelligent Manufacturing System), fault tolerant control based on an accurate fault diagnosis is needed. In this paper, robot FDI(fault detection and identification) is proposed for IMS where the robot is controlled with state estimates of a nonlinear filter using a mathematical robot model. The Chi-square test and GLR(General likelihood ratio) test are applied for fault detection and fault size is estimated by a proposed bias filter. Performance of the proposed algorithm is tested by simulation for studies.
A testing and estimation procedure is considered for changes at unknown time point in simple linear regression model. A test statistic of quadratic form is suggested. We also discuss the asymptotic distribution and its level control. The proposed method is compared with the likelihood ratio test through a example.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.1
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pp.97-103
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2012
In this paper, we propose a novel voice activity detection (VAD) algorithm to effectively distinguish speech from nonspeech in various noisy environments. Global speech absence probability (GSAP) derived from likelihood ratio (LR) based on the statistical model is widely used as the feature parameter for VAD. However, the feature parameter based on conventional GSAP is not sufficient to distinguish speech from noise at low SNRs (signal-to-noise ratios). The presented VAD algorithm utilizes GSAP based on Teager energy (TE) as the feature parameter to provide the improved performance of decision for speech segments in noisy environment. Performances of the proposed VAD algorithm are evaluated by objective test under various environments and better results compared with the conventional methods are obtained.
In this paper, the authors intended to summarize briefly the features of lymphoma with regard to $^{18}F$-FDG PET for assessment of tumor response to therapy, to describe why assessment of treatment response should be performed, to review what method so far has been used in monitoring treatment response, to discuss what limitations of morphologic imaging criteria for assessing tumor response are, in compared with $^{18}F$-FDG PET, and to introduce recently proposed criteria for assessing tumor response in malignant lymphoma. And also the authors emphasize the need to understand the characteristics of diagnostic performance of $^{18}F$-FDG PET in several clinical settings in order to interpret $^{18}F$-FDG PET results appropriately, and to encourage the use of interval likelihood ratio to enhance clinical implications of test results which, in turns, allows referring physicians to understand the meaning of interpretation with easy. Until recently, treatment response has been assessed according to the morphologic criteria. Metabolic imaging with $^{18}F$-FDG PET was adopted to have important role for treatment assessment in IWC+PET criteria proposed recently by IHP. To accomplish this role, we should perform and interpret $^{18}F$-FDG PET according to IWC+PET criteria. It is important for referring physicians to understand the various limitations of $^{18}F$-FDG PET and pitfalls in PET interpretation, and to understand that clinical information are needed by nuclear medicine physicians to optimize the interpretation of $^{18}F$-FDG PET.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.6
no.1
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pp.11-24
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1999
In this paper we propose a method to test $\textit{H}$:$\rho_i$=$\gamma_i$ for 1$\leq$$\textit{i}$$\leq$$\ell$ against $\textit{K}$:$\rho_i$$\neq$$\gamma_i$ for some iin k-variance component random or mixed linear model where $\rho$i denotes the ratio of the i-th variance component to the error variance and $\ell$$\leq$K. The test which we call Rao-Wald test is exact and does not depend upon nuisance parameters. From a numerical study of the power performance of the test of the interaction effect for the case of a two-way random model Rao-Wald test was seen to be quite comparable to the locally best invariant (LBI) test when the nuisance parameters of the LBI test are assumed known. When the nuisance parameters of the LBI test are replaced by maximum likelihood estimators Rao-Wald test outperformed the LBI test.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.15
no.4
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pp.605-614
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2008
Oh (2008) has proposed the one-sided likelihood ratio test of the equality of two agreement measures. However the use of this test may be limited since the computations of test statistic and critical value are not easy. We propose a test for comparing two dependent agreements using some well known tests for marginal homogeneity, for instance, Bhapkar test, Stuart-Maxwell test. Data obtained from 2008 world figure skating championship ladies single is analyzed for illustration purposes.
Background: Colorectal cancer (CRC) is a major cause of cancer-related death and cancer-related incidence worldwide. The potential of microRNA-21 (miR-21) as a biomarker for CRC detection has been studied in several studies. However, the results were inconsistent. Therefore, we conducted the present meta-analysis to systematically assess the diagnostic value of miR-21 for CRC. Materials and Methods: Using a random-effect model, the pooled sensitivity (SEN), specificity (SPE), positive likelihood ratio (PLR), negative likelihood ratio (NLR), and diagnostic odds ratio (DOR) were calculated to evaluate the diagnostic performance of miR-21 for CRC. A summary receiver operating characteristic (SROC) curve and an area under the curve (AUC) were also generated to assess the diagnosis accuracy of miR-21 for CRC. Q test and I2 statistics were used to assess between-study heterogeneity. Publication bias was evaluated by the Deeks' funnel plot asymmetry test. Results: A total of 986 CRC patients and 702 matched healthy controls from 8 studies were involved in the meta-analysis. The pooled results for SEN, SPE, PLR, NLR, DOR, and AUC were 57% (95%CI: 39%-74%), 87% (95%CI: 78%-93%), 4.4 (95%CI: 2.4-8.0), 0.49 (95%CI: 0.32-0.74), 9 (95%CI: 4-22), and 0.83 (95%CI: 0.79-0.86), respectively. Subgroup analyses further suggested that blood-based studies showed a better diagnostic accuracy compared with feces-based studies, indicating that blood may be a better matrix for miR-21 assay and CRC detection. Conclusions: Our findings suggest that miR-21 has a potential diagnostic value for CRC with a moderate level of overall diagnostic accuracy. Hence, it could be used as auxiliary means for the initial screening of CRC and avoid unnecessary colonoscopy, which is an invasive and expensive procedure.
Background: MicroRNAs have been demonstrated to play important roles in the development and progression of colorectal cancer. Several studies utilizing microRNAs as diagnostic biomarkers for colorectal cancer (CRC) have been reported. The aim of this meta-analysis was to comprehensively and quantitatively summarize the diagnostic value of microRNAs for detecting colorectal cancer. Methods: We searched PubMed, Embase and Cochrane Library for published studies that used microRNAs as biomarkers for the diagnosis of colorectal cancer. Summary estimates for sensitivity, specificity and other measures of accuracy of microRNAs in the diagnosis of colorectal cancer were calculated using the bivariate random effects model. A summary receiver operating characteristic (SROC) curve was also generated to summarize the overall effectiveness of the test. Result: Thirteen studies from twelve published articles met the inclusion criteria and were included. The overall sensitivity, specificity, positive likelihood ratio, negative likelihood ratio and diagnostic odd ratio of microRNAs for the diagnosis of colorectal cancer were 0.81 (95%CI: 0.79-0.84), 0.78 (95%CI: 0.75-0.82), 4.14 (95%CI: 2.90-5.92), 0.24 (95%CI: 0.19-0.30), and 19.2 (95%CI: 11.7-31.5), respectively. The area under the SROC curve was 0.89. Conclusions: The current evidence suggests that the microRNAs test might not be used alone as a screening tool for CRC. Combining microRNAs testing with other conventional tests such as FOBT may improve the diagnostic accuracy for detecting CRC.
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