Lee, Sang Eun;Lim, Woo Jin;Ahn, Jae Ho;Kim, Jeong-Gyu;Lim, Soo-Kil
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.37
no.6
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pp.365-370
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2004
To invesligate the characteristics of silica sorption on soils silica sorption experiments were conducted with 9 soils at 4 pH levels (5, 6, 7, and 8). Silica sorption increased in great extent with increase of pH. At the same pH level silica sorption increased linearly with increase of equilibrium $SiO_2$ concentration. Silica sorption characteristics was C-type. The C-type slope, i.e., the slope of linear regression of silica sorption isotherm, increased exponentially with increase of pH in all soils. Log(C-type slope) increased linearly with increase of pH in all soils. The slopes of linear regression were similar in most soils from 0.29 to 0.34 except Sachon and Jonggog soil. None of the soil properties showed any correlation with the slope of linear regression of Log(C-type slope) to pH. Only $Fe_o$ (oxalate extractable Fe oxides) was significantly correlated with the Log(C-type slope) at pH 7 in simple correlation analysis, and was shown to be the principal contributor as determined by standardized multiple linear regression.
In this paper, make a study decision problem called an optimal release policies after testing a software system in development phase and transfer it to the user. When correcting or modifying the software, finite failure non-homogeneous Poisson process model, considering learning factor, presented and propose release policies of the life distribution, log linear type model which used to an area of reliability because of various shape and scale parameter. In this paper, discuss optimal software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement. In a numerical example, the parameters estimation using maximum likelihood estimation of failure time data, make out estimating software optimal release time.
Background: The modelling of lactation curve provides guidelines in formulating farm managerial practices in dairy cows. The aim of the present study was to determine the suitable non-linear model which most accurately fitted to lactation curves of five lactations in 134 Gir crossbred cows reared in Research-CumDevelopment Project (RCDP) on Cattle farm, MPKV (Maharashtra). Four models viz. gamma-type function, quadratic model, mixed log function and Wilmink model were fitted to each lactation separately and then compared on the basis of goodness of fit measures viz. adjusted $R^2$, root mean square error (RMSE), Akaike's Informaion Criteria (AIC) and Bayesian Information Criteria (BIC). Results: In general, highest milk yield was observed in fourth lactation whereas it was lowest in first lactation. Among the models investigated, mixed log function and gamma-type function provided best fit of the lactation curve of first and remaining lactations, respectively. Quadratic model gave least fit to lactation curve in almost all lactations. Peak yield was observed as highest and lowest in fourth and first lactation, respectively. Further, first lactation showed highest persistency but relatively higher time to achieve peak yield than other lactations. Conclusion: Lactation curve modelling using gamma-type function may be helpful to setting the management strategies at farm level, however, modelling must be optimized regularly before implementing them to enhance productivity in Gir crossbred cows.
This paper suggests optimal accelerated constant stress life tests in Exponential distribution. The relationship between the log-mean life and the loaded stress is assumed to be linear. Optimal plans considering mean square errors of maximum likelihood estimators of the log mean life and test costs are obtained. We consider accelerated life tests with two stress levels, and as data types, failure censoring( type II) and time censoring(type I) data are used. We propose the procedure to obtain the optimal plans for each case. Some examples are also included.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.1
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pp.87-95
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2014
In the regression model, Kang and Huh (2006) studied the estimation of the discontinuous variance function using the Nadaraya-Watson estimator with the squared residuals. The local linear estimator of the log-variance function, which may have the whole real number, was proposed by Huh (2013) based on the kernel weighted local-likelihood of the ${\chi}^2$-distribution. Chen et al. (2009) estimated the continuous variance function using the local linear fit with the log-squared residuals. In this paper, the estimator of the discontinuous log-variance function itself or its derivative using Chen et al. (2009)'s estimator. Numerical works investigate the performances of the estimators with simulated examples.
A novel fault diagnosis method based on likelihood decomposition is proposed for linear stochastic systems described by autoregressive (AR) model. Assuming that at some time instant .tau. the fault of one of the following two types is occurs: innovation fault (actuator fault); and observation fault (sensor fault), the log-likelihood function is decomposed into two components based on the observations before and after .tau., respectively, Then, the type of the fault is determined by comparing the log-likelihoods corresponding two types of faults. Numerical examples demonstrate the usefulness of the proposed diagnosis method.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.3
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pp.767-772
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2007
A kernel machine is proposed as an estimating procedure for the linear and nonlinear Poisson regression, which is based on the penalized negative log-likelihood. The proposed kernel machine provides the estimate of the mean function of the response variable, where the canonical parameter is related to the input vector in a nonlinear form. The generalized cross validation(GCV) function of MSE-type is introduced to determine hyperparameters which affect the performance of the machine. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed machine.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.3
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pp.643-653
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2014
In this paper, we propose some estimators for the extreme value distribution based on the interval method and mid-point approximation method from the progressive Type-I interval censored sample. Because log-likelihood function is a non-linear function, we use a Taylor series expansion to derive approximate likelihood equations. We compare the proposed estimators in terms of the mean squared error by using the Monte Carlo simulation.
Thermal shock tests at two stress levels were performed to see the life (cycles) of LPF ASSY (low pass filter assembly) at normal stress level. In this case Coffin-Manson relationship is generally used to describe the relationship between the temperature difference and the life, together with the Weibull distribution describing the life at each stress level. So for given data Coffin-Manson is fitted to predict the life at normal stress level. However, different types of models are appropriate for this type of test. Hence, a more appropriate model such as General log-linear model which can also incorporate the duration at the highest and lowest temperatures and acceleration time will be introduced.
Hydraulic flood routing was performed for unsteady flow in a natural river using Preissmann scheme. A Log-Pearson Type-Ⅲ hydrograph is chosen arbitrarily as the upstream boundary condition and lateral inflow hydrographs for sensitivity analysis. For the application with an actual river system, upstream and lateral inflow hydrographs were estimated by the linear reservoir model and the Manning's equation was used as the downstream boundary condition. The unsteady flow model using the linear reservoir model as the inflow hydrographs was applied to Bochung stream basin and gives good results, and is approved to be used for the runoff prediction. As results of the sensitivity analysis, the proposed model may help to estimate the roughness coefficients when using the unsteady flow model with lateral inflow combined with the linear reservoir model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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