International Journal of Reliability and Applications
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제7권2호
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pp.187-201
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2006
In this paper, we derive recurrence relations for the single and product moments of progressively Type-II right censored order statistics from half logistic distribution. Next, we derive the maximum likelihood estimators (MLEs) of the location and scale parameters of the half logistic distribution. In addition, we use the setup proposed by Balakrishnan and Aggarwala (2000) to compute the approximate best linear unbiased estimates (ABLUEs) of the location and scale parameters. Finally, we point out a simulation study to compare between the efficiency of the techniques considered for the estimation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권6호
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pp.641-653
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2022
Penalized least squares methods are important tools to simultaneously select variables and estimate parameters in linear regression. The penalized maximum likelihood can also be used for the same purpose assuming that the error distribution falls in a certain parametric family of distributions. However, the use of a certain parametric family can suffer a misspecification problem which undermines the estimation accuracy. To give sufficient flexibility to the error distribution, we propose to use the symmetric log-concave error distribution with LASSO penalty. A feasible algorithm to estimate both nonparametric and parametric components in the proposed model is provided. Some numerical studies are also presented showing that the proposed method produces more efficient estimators than some existing methods with similar variable selection performance.
본 논문에서는 각 음원이 시간적 구조를 가졌을 경우 음원들을 분리해내는 확률적 음원분리 방법을 제안한다. 이를 위해 각 음원의 시간적 구조를 가우시안 프로세스(Gaussian process)로 모델링하고 기존의 음원분리 문제를 유사-가능도 최대화 문제(pseudo-likelihood maximization)로 공식화한다. 본 알고리즘을 통해 얻어진 데이타의 유사-가능도는 정규 분포이며 이는 가우시안 프로세스 회귀방법(Gaussian process regression)을 통해 쉽게 계산이 가능하다. 음원분리의 역혼합 행렬은 경도(gradient) 기반최적화 기법을 통해 데이타의 유사-가능도를 최대화하는 해를 찾음으로써 구해진다. 여러 실험을 통하여 제안 알고리듬이 몇 가지 특정 상황에서 기존의 분리 알고리듬들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 일반화우도비검정(generalized likelihood ratio test: GLRT)에 있는 모르는 파라미터(표적의 크기, 클러터의 파라미터)를 최대우도추정(maximum likelihood estimation: MLE) 방법 또는 Newton-Raphson method를 통해 추정하는 방법에 대해서 제안하였다. 클러터 환경에서 표적을 탐지할 경우, 실제 환경과 유사하게 클러터의 수식적인 모델을 세우는 것이 중요하다. 이러한 서로 상관된 클러터 모델은 SIRV(Spherically Invariant Random Vector)를 이용하여 생성할 수 있다. 생성된 클러터 모델에 대한 일반화우도비검정 식을 세우고, 추정된 파라미터에 대한 일반화우도비검정의 탐지확률을 모의실험을 통해 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1309-1317
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2013
일반화 지수분포 (generalized exponential distribution)를 따르는 점진 제 1종 구간 중도절단 (progressive type-I interval censoring) 표본에서 모수 추정은 Chen과 Lio (2010)가 최대우도 추정법 (maximum likelihood estimation), 중간점 근사법 (mid-point approximation method), EM 알고리즘 (expectation maximization algorithm), 적률 추정법 (method of moments estimation; MME)으로 하였으며, 그 방법들 중 평균제곱오차 (mean square error; MSE)가 가장 작은 추정법은 중간점 근사법이다. 하지만 중간점 근사법을 바탕으로 최대우도 추정법을 이용하여 모수를 추정하려고 한다면 모수에 대한 해를 전개할 수 없기 때문에 수치 해석적인 방법을 이용하여 추정하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 근사 최대우도 추정법 (approximate maximum likelihood estimation)을 이용하여 두 종류의 모수를 추정하고, 모의실험을 통하여 수치해석학적인 방법을 이용한 중간점 근사법의 해 (estimate of mid-point approximation method; MP)와 제시한 두 가지 추정량을 평균제곱오차 측면에서 비교한다.
본 논문에서는 OFDM 셀룰라 네트워크에서 셀 가장자리에 위치한 사용자를 위한 다운링크 동일채널간섭(CCI) 제거 기법을 소개한다. 기지국간의 협력적 심볼 전송은 동일 심볼을 다른 기지국에서 상이한 부반송파를 사용하여 전송함으로서 이루어진다. 단말기에서는 전송된 심볼을 추정하기 위하여 연판정 최대우도 동일채널간섭 제거기(soft decision maximum likelihood CCI canceler)와 수정된 최대비 합성법 (modified maximum ratio combining (M-MRC))을 적용하며, 합성법에 사용된 가중치는 협력 기지국과 단말기 사이의 채널 상수에 의해서 유도된다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 기법이 주파수 선택적 페이딩 채널과 주파수 비선택적 페이딩 채널에서 각기 9 dB와 6dB의 SIR 이득을 보임을 알 수 있다.
International Journal of Reliability and Applications
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제14권1호
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pp.27-39
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2013
In this article, a new model based on the Rayleigh distribution is introduced. This model is useful and practical in physics, reliability, and life testing. The statistical and reliability properties of this model are presented, including moments, the hazard rate, the reversed hazard rate, and mean residual life functions, among others. In addition, it is shown that the distributions of the new model are ordered regarding the strongest likelihood ratio ordering. Four estimating methods, namely, method of moment, maximum likelihood method, Bayes estimation, and uniformly minimum variance unbiased, are used to estimate the parameters of this model. Simulation is used to calculate the estimates and to study their properties. Finally, the appropriateness of this model for real data sets is shown by using the chi-square goodness of fit test and the Kolmogorov-Smirnov statistic.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권3호
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pp.193-209
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2017
The power Lindley distribution with some of its properties is considered in this article. Maximum likelihood, least squares, maximum product spacings, and Bayes estimators are proposed to estimate all the unknown parameters of the power Lindley distribution. Lindley's approximation and Markov chain Monte Carlo techniques are utilized for Bayesian calculations since posterior distribution cannot be reduced to standard distribution. The performances of the proposed estimators are compared based on simulated samples. The waiting times of research articles to be accepted in statistical journals are fitted to the power Lindley distribution with other competing distributions. Chi-square statistic, Kolmogorov-Smirnov statistic, Akaike information criterion and Bayesian information criterion are used to access goodness-of-fit. It was found that the power Lindley distribution gives a better fit for the data than other distributions.
본 논문에서는 다중 안테나 구조 중 일부 송신 안테나만 활성화하고 활성 안테나의 인덱스를 통해 정보를 전송하는 일반화 공간변조(Generalized Spatial Modulation)시스템을 위한 최대우도 신호 검파 방법을 제안한다. 제안 최대 우도 수신기는 기존의 채널 정보 오차에 강인한 최대 우도 수신기와 비교하여 공분산 행렬을 추정할 때 후보 해 집합을 확률적으로 추출하여 공분산 행렬을 추정함으로써 시스템 복잡도를 크게 줄이도록 한다. 모의 실험을 통해 제안 최대 우도 수신기가 기존의 채널 정보 오차를 고려하지 않는 수신기보다 높은 수신 성능을 가지며, 기존 강인 최대우도 수신기와 비교하여 동일한 비트 오류율 성능을 가지면서도 큰 폭으로 계산 복잡도를 낮춤을 확인하였다.
객체 위치추적은 칼만필터나 루엔버거 추적기와 같은 다양한기법을 통해 연구되고 있는데, 시스템 모델이 명확하게 규정되지 않는경우와 같이 기존의 신호처리 기법을 성공적으로 적용하기 어려운 상황에서도 객체의 위치를 추적해 낼 수 있는 인공신경망을 설계하는 것이 가능하다. 본 논문에서는, 불규칙하게 운동 상태가 변화하는 객체의 위치를 지속적으로 추적하기 위해, 다양한 길이의 최대우도기법 객체위치 추정깂들을 도출한 뒤 신경망을 통해 이들을 적응적으로 가중평균하는 방법을 사용하는 '최대우도 가중평균 신경망'을 제안한다. 해당 신경망은 객체의 위치를 직접 추정하지 않고 데이터 길이가 다른 다양한 최대우도기법 추적 결과들을 가중평균하여 위치 추정을 수행한다. 우리는 제안하는 시스템의 추적성능을 칼만필터 및 최대우도기법들과 비교하여, 제안하는 기법이 물체의 움직임 특성에 잘 대처하여 우수한 성능을 나타내 줌을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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