The purpose of this work is to compare the local fitting and global fitting approaches while applying regression model to the PTT-BP data for the prediction of exercise blood pressures. We used linear and nonlinear regression models to represent the PTT-BP relationship during exercise. PTT-BP data were acquired both under resting state and also after cycling exercise with several load conditions. PTT was calculated as the time between R-peak of ECG and the peak of differential photo-plethysmogram. For the identification of the regression models, we used local fitting which used only the resting state data and global fitting which used the whole region of data including exercise BP. The results showed that the global fitting was superior to the local fitting in terms of the coefficient of determination and the RMS (root mean square) error between the experimental and estimated BP. The nonlinear regression model which used global fitting showed slightly better performance than the linear one (no significant difference). We confirmed that the wide-range of data is required for the regression model to appropriately predict the exercise BP.
To study the relationship between the levels of chemical pollutants and the number of daily total hospital admissions for respiratory diseases and to find the effect of temperature/relative humidity on the admission number, Wong et al. [17] introduced the varying-coefficient single-index model (VCSIM). As pointed out, it is a popular multivariate nonparametric fitting technique. However, the tests of the model have not been very well developed. In this paper, based on the estimators obtained by the local linear technique, the average method and the one-step back-fitting technique in the VCSIM, the generalized likelihood ratio (GLR) tests for varying-coefficient parts on the VCSIM are established. Under the null hypotheses the new proposed GLR tests follow the $\chi^2$-distribution asymptotically with scale constant and degree of freedom independent of the nuisance parameters, known as Wilks phenomenon. Simulations are conducted to evaluate the test procedure empirically. A real example is used to illustrate the performance of the testing approach.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권1호
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pp.13-22
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2000
We consider local likelihood method with a smoothed version of the model density in stead of an original model density. For simplicity a model is assumed as the log-linear density then we were able to show that the proposed local density estimator is less affected by changes among observations but its bias increases little bit more than that of the currently used local density estimator. Hence if we use the existing method and the proposed method in a proper way we would derive the local density estimator fitting the data in a better way.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권2호
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pp.327-336
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2001
This work concerns estimating a regression function, which is not linear, using aggregate data. In much of the empirical research, data are aggregated for various reasons before statistical analysis. In a traditional parametric approach, a linear estimation of the non-linear function with aggregate data can result in unstable estimators of the parameters. More serious consequence is the bias in the estimation of the non-linear function. The approach we employ is the kernel regression smoothing. We describe the conditions when the aggregate data can be used to estimate the regression function efficiently. Numerical examples will illustrate our findings.
얼굴영상 공간에서 얼굴영상들은 조명이나 포즈에 의해 비선형적 분포를 갖는다. 이들을 선형모델에 기반을 둔 AAM으로 모델링 하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 얼굴영상에 대한 몇 개의 군집이 주어졌다고 가정하고, 각 군집 별로 지역적인 AAM 모델을 구축하여 정합과정 중에 적합한 모델이 선택되도록 한다. 정합과정에서 발생하는 모델변경에 따른 모델간의 정합 인자 갱신의 문제는 인자 공간에서 모델간의 선형 관계를 미리 학습하여 해결한다. 심각한 정합 실패에 따른 잘못된 모델 선택을 줄이기 위해 점진적으로 모델변경이 이루어지도록 한다. 실험에서는 제안하는 방법을 Yale-B 조명얼굴 영상에 적용하여 모델을 생성하고 기존 방법과 정합 성능을 비교한다. 제안 방법은 심각한 그림자가 발생하는 강도 높은 조명얼굴 영상에서 성공적인 정합 결과를 보여주었다.
Local linear smoothing enjoys several excellent theoretical and numerical properties, an in a range of applications is the method most frequently chosen for fitting curves to noisy data. Nevertheless, it suffers numerical problems in places where the distribution of design points(often called predictors, or explanatory variables) is spares. In the case of univariate design, several remedies have been proposed for overcoming this problem, of which one involves adding additional ″pseudo″ design points in places where the orignal design points were too widely separated. This approach is particularly well suited to treating sparse bivariate design problem, and in fact attractive, elegant geometric analogues of unvariate imputation and interpolation rules are appropriate for that case. In the present paper we introduce and develop pseudo dta rules for bivariate design, and apply them to real data.
In this paper we investigate the upper bound on the Castelnuovo-Mumford regularity of a graded module with linear free presentation. Let M be a finitely generated graded module over a polynomial ring R with zero dimensional support. We prove that if M is generated by elements of degree $d{\geq}0$ with a linear free presentation $$\bigoplus^p{R}(-d-1)\longrightarrow^{\phi}\bigoplus^q{R}(-d){\longrightarrow}M{\longrightarrow}0$$, then the Castelnuovo-Mumford regularity of M is at most d+q-1. As an important application, we can prove vector bundle technique, which was used in [11], [13], [17] as a tool for obtaining several remarkable results.
AlGaAs/InGaAs/GaAs HBT를 이용하여 준밀리미터파 광대역 무선망(BWLL) 시스템의 가입자용 장치에 사용 가능한 전력증폭기를 개발하였다. 베이스 접지 HBT 소자의 비선형 등가 회로를 추출하여 선형 및 비선형 회로 시뮬레이션을 통하여 출력 전력 정합 회로를 갖는 증폭기를 설계하였으며, 이를 기초로 하여 세라믹 기판 위의 스텁을 이용하여 하이브리드 형태로 증폭기를 구현하였다. 제작된 전력증폭기는 24.4 GHz에서 최대 포화 출력 25.5 dBm, 35%의 전력 부가 효율을 얻었으며, 24.8 GHz에서는 7.5 dB의 최대 선형 이득을 얻었다. 또한, 24.25 GHz∼24.75 GHz의 주파수 대역에서 22 dBm 이상의 포화 출력 전력과 25% 이상의 전력 부가 효율을 얻었다.
Tectona grandis (teak) is one of the most important timber species worldwide and India is one of the major teak growing countries. Though some volume equations were developed for teak in India but the models developed were neither evaluated using robust statistical criteria nor validated. Hence, the objective of this study was to develop statistically tested appropriate volume equation to predict total wood volume (over- and under-bark) for teak trees in Gujarat. A total of 41 trees with age varying from 15 to 33 years and diameter at breast height (dbh) from 7.3 to 30.8 cm were felled for the purpose. Linear and non-linear equations were used to model the relationship of the total wood volume with respect to dbh and total height. The equations tested mostly fitted well to the data. Model evaluation and validation indicated that models should be calibrated with local data for greater accuracy in the prediction.
Buckling of longitudinal bars is a brittle failure mechanism, often recorded in reinforced concrete (RC) structures after an earthquake. Studies in the literature highlights that it often occurs when steel is in the post elastic range, by inducing a modification of the engineered stress-strain law of steel in compression. A proper evaluation of this effect is of fundamental importance for correctly evaluating capacity and ductility of structures. Significant errors can be obtained in terms of ultimate bending moment and curvature ductility of an RC section if these effects are not accounted, as well as incorrect evaluations are achieved by non-linear static analyses. This paper presents a numerical investigation aiming to evaluate the engineered stress-strain law of reinforcing steel in compression, including second order effects. Non-linear FE analyses are performed under the assumption of local buckling. A role of key parameters is evaluated, making difference between steel with strain hardening or with perfectly plastic behaviour. Comparisons with experimental data available in the literature confirm the accuracy of the achieved results and make it possible to formulate recommendations for design purposes. Finally, comparisons are made with analytical formulations available in the literature and based on obtained results, a modification of the stress-strain law model of Dhakal and Maekawa (2002) is proposed for fitting the numerical predictions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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