• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1581-1589
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• 2014

In this paper, we consider maximum likelihood estimators of the location and scale parameters for the half-logistic distribution when samples are multiply Type I hybrid censored. The scale parameter is estimated by approximate maximum likelihood estimation methods using two different Taylor series expansion types ($\hat{\sigma}_I$, $\hat{\sigma}_{II}$). We compare the estimators in the sense of the root mean square error (RMSE). The simulation procedure is repeated 10,000 times for the sample size n=20 and 40 and various censored schemes. The approximate MLE of the second type is better than that of the first type in the sense of the RMSE. Further an illustrative example with the real data is presented.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권3호
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• pp.227-240
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• 2017

In this paper, we introduce the inverted exponentiated Weibull (IEW) distribution which contains exponentiated inverted Weibull distribution, inverse Weibull (IW) distribution, and inverted exponentiated distribution as submodels. The proposed distribution is obtained by the inverse form of the exponentiated Weibull distribution. In particular, we explain that the proposed distribution can be interpreted by Marshall and Olkin's book (Lifetime Distributions: Structure of Non-parametric, Semiparametric, and Parametric Families, 2007, Springer) idea. We derive the cumulative distribution function and hazard function and calculate expression for its moment. The hazard function of the IEW distribution can be decreasing, increasing or bathtub-shaped. The maximum likelihood estimation (MLE) is obtained. Then we show the existence and uniqueness of MLE. We can also obtain the Bayesian estimation by using the Gibbs sampler with the Metropolis-Hastings algorithm. We also give applications with a simulated data set and two real data set to show the flexibility of the IEW distribution. Finally, conclusions are mentioned.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제15권2호
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• pp.97-106
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• 1986

Assume that $X_1, X_2, \cdots, X_N$ are iid p-dimensional normal random vectors ($p \geq 3$) with unknown covariance matrix. The problem of estimating multivariate normal mean vector in an empirical Bayes situation is considered. Empirical Bayes estimators, obtained by Bayes treatmetn of the covariance matrix, are presented. It is shown that the estimators are minimax, each of which domainates teh maximum likelihood estimator (MLE), when the loss is nonsingular quadratic loss. We also derive approximate credibility region for the mean vector that takes advantage of the fact that the MLE is not the best estimator.

• 품질경영학회지
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• 제19권1호
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• pp.28-42
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• 1991

For a series or parallel system, though the component lifetimes have the absolutely continuous bivariate exponential distributions(ACBVE) by Block and Basu(1974), the common assumption that the component lifetimes are independent is used. The purpose of this paper, in this case, is to investigate the magnitude of the error caused by erroneous assumption, using the measure proposed by Klein and Moeschberger(1986). Estimation of the measure is conducted by maximum likelihood estimator(MLE) and those estimators are compared with corresponding jackknifed MLE through the Monte Carlo study.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제6권1호
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• pp.97-103
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• 1995

In this paper, we propose estimators of Gini index of the exponential distribution. We also obtain the distribution and the moments of the proposed estimators. The moments of the proposed estimators are derived by special function. We compare the maximum likelihood estimator (MLE) of Gini index with the proposed estimator of Gini index in the sense of MSE through Monte Carlo Method.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권5A호
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• pp.409-416
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• 2007

In cellular orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) networks, co-channel interference (CCI) leads to severe degradation in the BER performance. To solve this problem, maximum-likelihood estimation (MLE) CCI cancellation scheme has been proposed in the literature. MLE CCI cancellation scheme generates weighted replicas of the transmitted signals where weights represent the estimated channel transfer functions. The replica with the smallest Euclidean distance from the received signal is selected and data are detected. When the received power of the desired and interference signals are nearly the same, the BER performance is degraded. In this paper, we propose a closed-loop power control (PC) scheme capable of detecting the equal received power situation at the mobile station (MS) receiver by using the newly introduced parameter power ratio (PR). When this situation is detected, the MS sends a feedback to the desired base station (BS) which boosts the transmission power in the next frame. At cell edge where signal to interferer ratio (SIR) is considered to have average value between -5 dB and 10 dB, computer simulations show that the proposed CCI cancellation scheme has a gain of 7 dB at 28 Km/h.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.645-652
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• 2016

입력 랜덤 변수(input random variable)의 통계 모델링은 기계시스템의 신뢰성 해석(reliability analysis), 신뢰성 기반 설계(reliability-based design optimization), 해석모델의 통계적 검정(validation) 및 보정(calibration)을 위해 반드시 필요하다. 대표적인 통계모델링 기법에는 Akaike Information Criterion (AIC), AIC correction (AICc), Bayesian Information Criterion, Maximum Likelihood Estimation (MLE), Bayesian 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 기본적으로 주어진 데이터로부터 후보 모델의 우도함수값을 이용하여 후보 모델 중 가장 적합한 모델을 선택하는 방법이며, 방법에 따라 데이터 수 혹은 파라미터의 수를 고려하여 모델을 선정한다. 하지만 실제 현장에서 데이터의 통계모델링을 하는 엔지니어는 각 방법의 장단점에 대한 이해가 부족하여 어떤 방법이 정확한 방법인지 몰라 통계모델링 수행 시 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양한 통계모델링 방법들을 비교하고 각 방법의 장단점 분석을 통해 가장 적합한 모델링 기법을 제안하고자 한다. 각 방법의 검증을 위해 다양한 모분포를 가정하고 다양한 사이즈의 샘플을 임의로 생성하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 공학 데이터를 사용하여 통계모델링 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권1호
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• pp.49-63
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• 2008

본 연구에서는 Bayesian MCMC 방법과 2차 근사식을 이용한 최우추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)방법 방법을 이용하여 낙동강 유역의 본류지점인 낙동, 왜관, 고령교, 진동지점에 대한 점 빈도분석을 수행하고 그 결과로써 불확실성을 포함한 빈도곡선을 작성하였다. 통계적 실험을 통한 두 가지 추정방법의 분석을 위하여 먼저 자료의 길이가 100인 8개의 합성 유량자료 셋을 생성하여 비교 연구를 수행하였으며, 이를 자료길이 36인 실측 유량 자료의 추정결과와 비교하였다. Bayesian MCMC 방법에 의한 평균값과 2차 근사식을 이용한 취우추정방법에 의한 모드에서의 2모수 Weibull 분포의 모수 추정값은 비슷한 결과를 보였으나, 불확실성을 나타내는 하한값과 상한값의 차이는 Bayesian MCMC 방법이 2차 근사식을 이용한 취우추정방법보다 불확실성을 감소시켜 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한 실측 유량자료를 이용한 결과, 2차 근사식을 이용한 취우추정방법의 경우 자료의 길이가 감소됨에 따라 불확실성의 범위가 합성유량자료를 사용한 경우에 비해 상대적으로 증가되지만, Bayesian MCMC 방법의 경우에는 자료의 길이에 대한 영향이 거의 없다는 결론을 얻을 수 있었다. 그러므로 저수량 빈도분석을 수행하기 위해 충분한 자료를 확보할 수 없는 국내의 상황을 감안할 때, 위와 같은 결론으로부터 Bayesian MCMC 방법이 불확실성을 표현하는데 있어서 2차 근사식을 이용한 최우추정방법에 비해 합리적일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권12C호
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• pp.1200-1208
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• 2003

비디오 데이터에 존재하는 감정을 처리하는 것은 지능적인 인간과 컴퓨터와의 상호작용을 위해서 매우 중요한 일이다. 이러한 감정을 추출하기 위해서는 비디오로부터 감정에 관련된 특징들을 검출하기 위한 컴퓨팅 모델을 구축하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 비디오 셧에 존재하는 저급 특징들의 확률적인 분포를 이용하여 감정 이벤트 발생에 관련된 통계학적인 모델을 제안한다. 즉, 비디오 셧의 기본적인 특징을 추출하고 그 특징을 통계적으로 모델화 하여 감정을 유발하는 셧을 찾아낸다. 비디오 셧의 특징으로는 칼라, 카메라 모션 및 셧 길이의 변화를 이용한다. 이러한 특징들을 EM(Expectation Maximization) 알고리즘을 이용하여 GMM(Gaussian Mixture Model) 으로 모델링하고, 감정과 시간과의 관계를 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 이용하여 시간에 따른 확률분포 모델로 구성한다. 이런 두 개의 통계적인 모델들을 융합하여 베이시안 분류법을 적용하여 비디오 데이터로부터 감정에 관련된 셧을 찾아낸다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.67-77
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• 2010

단계별로 얻어진 $I{\times}J$ 이차원 범주형 자료에서 분할표 일부의 칸에서 도수가 붕괴(collapse)된 상태로 조사가 이루어진 것을 단계별추출(step-wise sampling)이라 한다. 단계별추출로 얻어진 자료를 분석할 경우 단계별추출법을 사용하여 분석하면 분석의 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단계별추출법 중에서 최대우도추정법을 이용하여 얻어진 정확최대우도추정량(exact maximum likelihood estimator)과 단계별추출최대우도추정량을 연구하였다. 또한 MSE와 편향(bias)을 기준으로 모의실험을 통하여 두 추정법을 비교하였다.