In this paper, we consider a discrete time queueing system fed by a superposition of an ON and OFF source with heavy tail ON periods and geometric OFF periods and a D-BMAP (Discrete Batch Markovian Arrival Process). We study the tail behavior of the queue length distribution and both infinite and finite buffer systems are considered. In the infinite buffer case, we show that the asymptotic tail behavior of the queue length of the system is equivalent to that of the same queueing system with the D-BMAP being replaced by a batch renewal process. In the finite buffer case (of buffer size K), we derive upper and lower bounds of the asymptotic behavior of the loss probability as $K\;\longrightarrow\;\infty$.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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대한안전경영과학회 2010년도 추계학술대회
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pp.35-39
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2010
The research classifies three types of asymptotic tail distributions such as long(heavy, thick) tailed distribution, medium tailed distribution and short(light, thin) tailed distribution. The extreme value distributions(EVD) classified in this paper can be used in SPC(Statistical Process Control) control chart and reliability engineering.
Purpose - This study aims to quantify the long tail effect in the digital economy. It also investigates the role of digital platform before and after the COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach - We take advantage of a granular data set from one of the biggest digital platforms in Korea. Rather than computing the absolute number of products sold or the Gini coefficient, we estimate the slope of the log-linear relationship of the non-parametric sales distribution. Findings - We find that the use of online food order and delivery services is positively associated with individual restaurant's sales growth. We also document that the long tail effect is increasing over time. Long tail effects are clustered in the cross-section where average revenue per order is high or the restaurant belongs to the top 50% of the sales distribution. Research implications or Originality - The findings may indicate that digital platforms are contributing to the development of the digital economy in Korea. Also, we confirm that digital platforms make it possible for small and sole proprietors to go through the difficulties induced by the COVID-19 pandemic.
In this paper we study the closure property and probability tail asymptotics for randomly weighted sums $S^{\Theta}_n={\Theta}_1X_1+{\cdots}+{\Theta}_nX_n$ for long-tailed random variables $X_1,{\ldots},X_n$ and positive bounded random weights ${\Theta}_1,{\ldots},{\Theta}_n$ under similar dependence structure as in [26]. In particular, we study the case where the distribution of random vector ($X_1,{\ldots},X_n$) is generated by an absolutely continuous copula.
The paper examines several classes of probability distributions with heavy tails. An (asymptotic) expression for tail probability needs to be known to understand which class a given probability distribution belongs to. It is usually not easy to get expressions for tail probabilities since most absolutely continuous probability distributions are specified by probability density functions and not by distribution functions. The paper proposes a method to obtain asymptotic expressions for tail probabilities using only probability density functions. Some examples are given to illustrate the proposed method.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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pp.585-587
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2023
Long-tailed datasets have an imbalanced distribution because they consist of a different number of data samples for each class. However, there are problems of the performance degradation in tail-classes and class-accuracy imbalance for all classes. To address these problems, this paper suggests a learning method for training of long-tailed dataset. The proposed method uses and combines two methods; one is a resampling method to generate a uniform mini-batch to prevent the performance degradation in tail-classes, and the other is a reweighting method to address the accuracy imbalance problem. The purpose of our proposed method is to train the learning models to have uniform accuracy for each class in a long-tailed dataset.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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제28권3호
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pp.171-176
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2016
The distribution shapes of air and water temperatures are basic and essential information, which determine the frequency patterns of their occurrence. It is also very useful to understand the changes in long-term air and water temperatures with respect to climate change. The typical distribution shapes of air and water temperatures cannot be well fitted using widely used/accepted normal distributions because their shapes show multimodal distributions. In this study, Gaussian mixture distributions and kernel distributions are suggested as the more suitable models to fit their distribution shapes. Based on the results, the tail shape exhibits different patterns. The tail is long in higher temperature regions of water temperature distribution and in lower temperature regions of air temperature distribution. These types of shape comparisons can be useful to identify the patterns of long-term air and water temperature changes and the relationship between air and water temperatures. It is nearly impossible to identify change patterns using only mean-temperatures and normal distributions.
This paper considers the statistical characteristics on the air quality (PM10) of Korea collected hourly in 2011. PM10 in Korea exhibits very strong correlations even for higher lags, namely, long range dependence. It is power-law tailed in marginal distribution, and generalized Pareto distribution successfully captures the thicker tail than log-normal distribution. However, slowly decaying autocorrelations may confuse practitioners since a non-stationary model (such as changes in mean) can produce spurious long term correlations for finite samples. We conduct a statistical testing procedure to distinguish two models and argue that the high persistency can be explained by non-stationary changes in mean model rather than long range dependent time series models.
The present paper purposes a numerical evaluation of the Thai Long-Tail Boat propeller (TLTBP) performance by without and with propeller boss cap fins (PBCF) in full-scale operating straight shaft condition in the first. Next, those are applied to inclined shaft conditions. The actual TLTBP has defined an inclined shaft propeller including the high rotational speed, therefore vortex from the propeller boss and boss cap (hub vortex) have been generated very much. The PBCF designs are considered to weaken of vortex behind the propeller boss which makes the saving energy for the propulsion systems. The blade sections of PBCF developed from the original TLTBP blade shape. The integrative for the TLTBP and the PBCF is analyzed to increase the performance using computational fluid dynamics (CFD). The computational results of propeller performance are thoroughly compared between without and with PBCF. Moreover, the effects of each PBCF component are computed to influence the TLTBP performance. The fluid flows around the propeller blades, propeller boss, boss cap, and vortex have been investigated in terms of pressure distribution and wake-fields to verify the increasing efficiency of propulsion systems.
Journal of the Korean Society for information Management
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제35권1호
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pp.157-182
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2018
As data management and processing techniques have been developed rapidly in the era of big data, nowadays a lot of business companies and researchers have been interested in long tail data which were ignored in the past. This study proposes methods for generating and controlling a network of technical terms based on text mining technique to enhance data utilization in the distribution of long tail theory. Especially, an edit distance technique of text mining has given us efficient methods to automatically create an interlinking network of technical terms in the scholarly field. We have also used linked open data system to gather experimental data to improve data utilization and proposed effective methods to use data of LOD systems and algorithm to recognize patterns of terms. Finally, the performance evaluation test of the network of technical terms has shown that the proposed methods were useful to enhance the rate of data utilization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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