Comprehensive understanding of the flood risk assessments via frequency analysis often demands multivariate designs under the different notations of return periods. Flood is a tri-variate random consequence, which often pointing the unreliability of univariate return period and demands for the joint dependency construction by accounting its multiple intercorrelated flood vectors i.e., flood peak, volume & durations. Selecting the most parsimonious probability functions for demonstrating univariate flood marginals distributions is often a mandatory pre-processing desire before the establishment of joint dependency. Especially under copulas methodology, which often allows the practitioner to model univariate marginals separately from their joint constructions. Parametric density approximations often hypothesized that the random samples must follow some specific or predefine probability density functions, which usually defines different estimates especially in the tail of distributions. Concentrations of the upper tail often seem interesting during flood modelling also, no evidence exhibited in favours of any fixed distributions, which often characterized through the trial and error procedure based on goodness-of-fit measures. On another side, model performance evaluations and selections of best-fitted distributions often demand precise investigations via comparing the relative sample reproducing capabilities otherwise, inconsistencies might reveal uncertainty. Also, the strength & weakness of different fitness statistics usually vary and having different extent during demonstrating gaps and dispensary among fitted distributions. In this literature, selections efforts of marginal distributions of flood variables are incorporated by employing an interactive set of parametric functions for event-based (or Block annual maxima) samples over the 50-years continuously-distributed streamflow characteristics for the Kelantan River basin at Gulliemard Bridge, Malaysia. Model fitness criteria are examined based on the degree of agreements between cumulative empirical and theoretical probabilities. Both the analytical as well as graphically visual inspections are undertaken to strengthen much decisive evidence in favour of best-fitted probability density.
이 논문에서는 한국의 대기질을 결정하는 중요한 수치인 미세먼지(PM10)에 대한 통계적 고찰을 한다. 2011년 매시 관찰된 자료 분석을 토대로 미세먼지가 매우 높은 시차에서도 강한 양의 상관관계를 가지는 장기 종속 시계열의 특징을 보임을 밝힌다. 또한 주변분포는 꼬리가 두터운 모형으로서 로그-정규분포보다는 일반화 파레토 분포가 훨씬 더 자료를 잘 적합함을 보인다. 하지만 이러한 높은 상관관계는 종종 단순한 평균변화 모형에 의한 그럴듯싸한 가짜 효과에 기인하기도 하여 통계모형을 세우는데 많은 혼동을 준다. 따라서 이 논문에서는 강한 종속성이 장기 종속 시계열에 의한 것인지 아니면 비정상 평균변화에 의한 것인지 근본적인 물리적 모형에 대한 논의를 통계적인 가설 검정을 통해 살펴본다. 그 결과 미세먼지의 강한 종속성은 구조변화에의한 착시 효과임을 밝힌다.
The distribution, external morphology, radula, chromosome numbers of Planorbidae snails were studied. 1. The specimens were collected at four stations in Nonsangun, Kongjugun, and Daedukgun which are located around Geum river. Three genera and three species of Planorbidae, Hippeutis cantorir Segmentina hemisphaerula and Gyraulus cenvexiusculus, were collected. H. cantori was the most abundant species among the three species. G. convexiusculus was the least abundant one. 2. Each species could be identified on the basis of its external characteristic, since the periphery of each species has a peculiar shape. H. cantori was the largest one among the three species. 3. The radula formula of each species was very similar to other species. The size of radula was proportional to the size of shell. The radula formulae of H. cantori, S. hemisphaerula, and G. convexiusculus were 29 : 1 : 29, 23 : 1 : 23, and 16 : 1 : 16 respectively. The difference of radula formula could be found in the total numbers of laternal and marginal teeth. 4. The haploid chromosome number of H. cantori was eighteen (n=18), S. hemisphaerula and G. convesiusculus were assumed to be same in their chromosome numbers (n: 18).
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권6호
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pp.736-747
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2006
Simultaneous Localization and Map Building(SLAM) is one of the fundamental problems in robot navigation. The Extended Kalman Filter(EKF), which is widely adopted in SLAM approaches, requires extensive computation. The conventional particle filter also needs intense computation to cover a high dimensional state space with particles. This paper proposes an efficient SLAM method based on the recursive unscented Kalman filtering in an environment including a large number of landmarks. The posterior probability distributions of the robot pose and the landmark locations are represented by their marginal Gaussian probability distributions. In particular, the posterior probability distribution of the robot pose is calculated recursively. Each landmark location is updated with the recursively updated robot pose. The proposed method reduces filtering dimensions and computational complexity significantly, and has produced very encouraging results for navigation experiments with noisy multiple simultaneous observations.
The main objective of this study was to investigate the awareness and perception of young professionals in Malaysia, Indonesia, and Vietnam countries on the ASEAN Economic Community (hereafter, AEC). Data from a survey of 575 young professionals, with approximately equal distribution from each country, were collected in June and July 2015. Research findings revealed that the knowledge and understanding of the AEC among the Gen Y professionals were still marginal. Although they lack awareness, young professionals had a good impression and perception of the AEC in connection with important benefits for them individually as well as for their country. Finally, the study revealed that the Gen Y professionals showed some level of optimistic attitude that they could succeed in the AEC as they thought that they were quite well prepared, having sufficient skills to work or to do business in other ASEAN countries.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권4호
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pp.971-984
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2015
Imputation procedures fill-in missing values, thereby enabling complete data analyses. Fully efficient fractional imputation (FEFI) and multiple imputation (MI) create multiple versions of the missing observations, thereby reflecting uncertainty about their true values. Methods have been described for hypothesis testing with multiple imputation. Fractional imputation assigns weights to the observed data to compensate for missing values. The focus of this article is the development of tests of independence using FEFI for partially classified two-way contingency tables. Wald and deviance tests of independence under FEFI are proposed. Simulations are used to compare type I error rates and Power. The partially observed marginal information is useful for estimating the joint distribution of cell probabilities, but it is not useful for testing association. FEFI compares favorably to other methods in simulations.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.545-552
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2003
Let X$_1$, X$_2$, … be real valued random variables under linearly negatively quadrant dependent (LNQD). In this paper, we discuss the probability inequality of ennett(1962) and Hoeffding(1963) under some suitable random variables. These results are to extend Theorem A and B to LNQD random variables. Furthermore, let ζdenote the pth quantile of the marginal distribution function of the $X_i$'s which is estimated by a smooth estima te $ζ_{pn}$, on the basis of X$_1$, X$_2$, …$X_n$. We establish a convergence of $ζ_{pn}$, under Hoeffding-type probability inequality of LNQD.
Kim, Choong-Rak;Lee, Kee-Won;Chung, Youn-Shik;Park, Kook-Lyeol
Journal of the Korean Statistical Society
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제21권2호
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pp.187-200
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1992
Samples are often found to be too heterogeneous to be explained by a one-parameter family of models in the sense that the implicit mean-variance relationship in such a family is violated by the data. This phenomenon is often called over-dispersion. The most frequently used method in dealing with over-dispersion is to mix a one-parameter family creating a two parameter marginal mixture family for the data. In this paper, we investigate performance of estimators such as maximum likelihood estimator, method of moment estimator, and maximum quasi-likelihood estimator in negative binomial and beta-binomial distribution. Simulations are done for various mean parameter and dispersion parameter in both distributions, and we conclude that the moment estimators are very superior in the sense of bias and asymptotic relative efficiency.
This article is concerned with the selecting predictor variables to be included in building a class of binary response t-link regression models where both probit and logistic regression models can e approximately taken as members of the class. It is based on a modification of the stochastic search variable selection method(SSVS), intended to propose and develop a Bayesian procedure that used probabilistic considerations for selecting promising subsets of predictor variables. The procedure reformulates the binary response t-link regression setup in a hierarchical truncated normal mixture model by introducing a set of hyperparameters that will be used to identify subset choices. In this setup, the most promising subset of predictors can be identified as that with highest posterior probability in the marginal posterior distribution of the hyperparameters. To highlight the merit of the procedure, an illustrative numerical example is given.
Various analyses were made to investigate the stochastic structure of the daily rainfall in Korea. Records of daily rainfall amounts from 1951 to 1984 at Chinju Metesrological Station were used for this study. Obtained results are as follows : 1. Time series of the daily rainfall at Chinju were positively, serially correlated for the lag as large as one day. 2. Rainfall events, defined as a sequence of consecutive wet days separated by one or more dry days, showed a seasonal variation in the occurrence frequency. 3. The marginal distribution of event characteristics of each month showed significant dif- ferences each other. Events occurred in summer had longer duration and higher magnitude with higher intensity than those of events occurred in winter. 4. There were significant positive correlations among four event characteristics ; dura- tion, magnitude, average intensity, and maximum intensity. 5. Correlations among the daily rainfall amounts within an event were not significant in general. 6. There were no consistant significancy in identity or difference between the distribu- tions of daily rainfall amounts for different days within events. 7. Above mentioned characteristics of daily rainfall time series must be considered in building a stochastic model of daily rainfall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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