Autologistic lattice process is used to model binary spatial data. A conditional probability is derived for the incomplete data where the lattice consists of partially yet systematically observed sites. This result, which is interesting in its own right, is in turn applied to area prediction in the plane.
This paper proposes methods of estimating lifetime distribution from incomplete field data under parametric regression models. Failure-record data-failure times and covariates-reported to the manufacturer can be seriously incomplete for satisfactory inference since only reported failures are recorded. This paper assumes that within-warranty data are reported with probability $P_1$ ($\leq1$) and after-warranty data are reported with Methods of obtaining pseudo and after-warranty data are reported with $P_2$ (< $P_1$). Methods of obtaining pseudo maximum likelihood estimators(PMLEs) are outlined, their asymptotic properties are studied, and specific formulas for Weibull distribution are obtained. Simulation studies are perfumed to investigate the effects of follow-up percentage on the PMLEs.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권5호
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pp.467-483
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2023
In this research, a conversion function and a distortion associated with the conversion function are defined and used to derive a unit power Gompertz distortion. A new family of copulas is built using the global distorted function. Four base copulas, namely Clayton, Gumbel, Frank, and Gaussian, are distorted into the family. Some properties including tail dependence coefficients and tail order are examined. Kendall's tau formula is derived for new copulas when the base copula is Clayton, Gumbel, or Frank. The maximum pseudo-likelihood estimation method is employed, and a simulation study was performed. The log-likelihood and AIC are reported to compare the performance of the fitted copulas. According to the applied data, the results indicate that new distorted copulas with additional parameters improve the fit.
지진파로 인하여 발생되는 지진하중은 발생 특성상 예측이 불가능한 불확실성이 존재한다. 또한 비탈면과 같은 지반구조물에는 지반정수의 불확실성이 존재한다. 따라서 이러한 불확실성들을 확률론적 해석으로 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 깎기비탈면에 대하여 확률론적 해석으로 구조물의 안전성을 평가하는 대표적인 방법인 취약도 곡선을 작성하는 방법을 제시하였다. 지반정수의 불확실성을 고려한 취약도 곡선은 Monte Carlo Simulation 기법을 이용해 유사정적 해석으로 작성하였다. 지진파의 불확실성을 고려한 취약도 곡선은 30개의 실제 발생한 지진파로 시간이력해석을 실시하여 Newmark-Type 변위 해석으로 작성하였으며, 취약도 곡선은 최대 우도 추정법을 이용하여 대수정규분포를 갖는 누적 확률분포 함수로 나타내었다.
고장원인이 여럿인 수리불가능한 제품에 대하여 사용환경에서 얻어진 고장데이터와 추적조사에 의해 얻어진 설명변수에 관한 데이터를 이용하여 제품의 고장원인별 수명분포를 추정한 배도선 등(1995)의 연구를 수리가능한 제품의 경우로 확장하였다. 수명분포의 모수와 설명변수가 대수선형 관계일 때 비동질성 포아송과정을 이용하여 의사우도함수를 유도하고, 고장원인별 수명이 와이블 분포를 따를 때의 의사 최우추정량과 점근분산을 구하였다. 추적조사 방법으로는 보증기간동안 고장이 발생하지 않은 제품의 일정비율을 추적조사하는 경우와 총 시험제품의 일정비율을 랜덤하게 선택하고 이들 중에서 보증기간동안 한번도 고장이 발생하지 않은 제품에 대해서만 추적조사하는 경우를 고려하였다.
Distinct from the Markov random field or pseudo 2D HMM models for image analysis, this paper proposes a new model of 2D hidden Markov mesh chain(HMMM) model which subsumes the definitions of and the assumptions underlying the conventional HMM. The proposed model is a new theoretical realization of 2D HMM with the causality of top-down and left-right progression and the complete lattice constraint. These two conditions enable an efficient mesh decoding for model estimation and a recursive maximum likelihood estimation of model parameters. Those algorithms are developed in theoretical perspective and, in particular, the training algorithm, it is proved, attains the optimal set of parameters.
Degradation data can provide more reliability information than traditional failure-time data, especially products with few or no failures. This paper is concerned with a method of estimating lifetime distribution from field data with supplementary information on degradation data and covariates. When a distribution of degradation rate obtained by follow-up study for a portion of products that survive after-warranty follows a reciprocal-Weibull or lognormal distribution. A time-to-failure distribution of the product follows Weibull or lognormal distribution, respectively. A method of estimating lifetime parameters for this kind of data and their asymptotic properties are studied. Effects of after-warranty report probability, follow-up rate, and proportion of degradation data on pseudo maximum likelihood estimators of these parameters are investigated.
This paper studies the effects of economic development and cultural proximity as common determinants of trade in cultural goods in a dynamic preference selection model. For the empirical analysis, this paper utilizes the gravity framework with importer fixed effects and Poisson pseudo-maximum likelihood estimators. This paper applies the model to Korean export of broadcasting contents to Asian countries. The relative economic development of the export country and the market size of the import country are important determinants of cultural trade, the results of which are generally consistent with traditional goods trade. However, the distance variable does not show much significance, reflecting the unique characteristics of trade in cultural goods.
본 논문에서는 단일 반송파 MIMO 시스템 기반의 PN 부호열을 이용한 반송파 주파수 오차 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 송신되는 각각의 PN 부호열들의 위상을 회전시켜 전송하여, 일부 PN 부호열들이 서로 상쇄되어 버리는 것을 방지한다. 수신한 PN 부호열과 수신기에서 자체 생성한 PN 부호열의 공액곱셈 연산을 통해 변조를 제거한 뒤, 다수의 자기 상관기를 이용한 ML (Maximum Likelihood) 알고리듬을 이용하여 반송파 주파수 오차를 추정한다. 또한 시변채널에서의 정확한 주파수 오차 추정을 위해 채널 정보를 이용한 주파수 오차 추정 구조를 제안하였다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 송신 및 수신 안테나가 두 개인 $2{\times}2$ MIMO 시스템에 제안하는 기법을 적용하고 L&R 알고리듬을 이용하여 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 환경 및 시변 Rayleigh 채널에서의 MSE (Mean Square Error) 성능을 측정하였다. 그 결과 AWGN 환경 상에서 MIMO 시스템에 적용한 제안된 기법의 MSE 성능이 SISO 시스템에서의 성능과 거의 동일함을 보였다. 또한 시변 Rayleigh 채널에서 제안된 채널 정보를 이용한 추정 기법의 MSE 성능이 기존 방법 및 SISO 시스템에 비해 높음을 보였다.
최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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