Communications for Statistical Applications and Methods
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v.20
no.5
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pp.347-356
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2013
We propose a sequential method to construct approximate confidence limits for the ratio of two independent sequences of binomial variates with unequal sample sizes. Due to the nonexistence of an unbiased estimator for the ratio, we develop the procedure based on a modified maximum likelihood estimator (MLE). We generalize the results of Cho and Govindarajulu (2008) by defining the sample-ratio when sample sizes are not equal. In addition, we investigate the large-sample properties of the proposed estimator and its finite sample behavior through numerical studies, and we make comparisons from the sample information view points.
We consider use of Bootstrap calibration in the problem of setting a confidence interval for a linear combination of variance components. Based on the the modified large sample(MLS) method by Graybill and Wang(1980), Bootstrap Calibration is applied to improve the coverage probability of the MLS confidence bound when the experiment is balanced and coefficients of a linear combination are positive. Performance of the proposed confidence bound in small sample is investigated by simulation studies.
In this paper, a new method is developed for estimating the mean of a population which has a linear trend. This method involves drawing a sample by the modified systematic sampling, and then estimating the population mean with an adjusted estimator, not with the sample mean itself. We use the method of least squares in determining the adjusted estimator. The proposed method is shown to be more and more efficient as the linear trend becomes stronger. It turns out to be relatively efficient as compared with the conventional methods if $\sigma$$^2$the variance of the random error term in the infinite superpopulation model, is not very large.
Kyunga Kim;Shin-Jae Lee;Soo-Heang Eo;HyungJun Cho;Jae Won Lee
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.1
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pp.65-73
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2023
Contemporary biomedical data often involve an ill-posed problem owing to small sample size and large number of multi-collinear variables. Partial least squares (PLS) method could be a plausible alternative to an ill-conditioned ordinary least squares. However, in the case of a PLS model that includes a random-effect, how to deal with a random-effect or mixed effects remains a widely open question worth further investigation. In the present study, we propose a modified multivariate PLS method implementing mixed-effect model (PLSM). The advantage of PLSM is its versatility in handling serial longitudinal data or its ability for taking a randomeffect into account. We conduct simulations to investigate statistical properties of PLSM, and showcase its real clinical application to predict treatment outcome of esthetic surgical procedures of human faces. The proposed PLSM seemed to be particularly beneficial 1) when random-effect is conspicuous; 2) the number of predictors is relatively large compared to the sample size; 3) the multicollinearity is weak or moderate; and/or 4) the random error is considerable.
New algorithms are derived for nonlinear programming problems which are characterized by their large variables and equality and inequality constraints. The algorithms are based upon the introduction of the Dependent-Variable-Elimination method, Independent-Variable-Reduction method, Optimally-Ordered-Triangular-Factorization method, Equality-Inequality-Sequential-Satisfaction method, etc. For a case study problem relating to the optimal determination of load flow in a 10-bus, 13-line sample power system, several approaches are undertaken, such as SUMT, Lagrange's Multiplier method, sequential applications of linear and quadratic programming method. For applying the linear programming method, the conventional simplex algorithm is modified to the large-system-oriented one by the introduction of the Two-Phase method and Variable-Upper-Bounding method, thus resulting in remarkable savings in memory requirements and computing time. The case study shows the validity and effectivity of the algorithms presented herein.
Kim, Ji-Young;Jeong, Young Woo;Cho, Hye Young;Chang, Hye Jung
Applied Microscopy
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v.47
no.2
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pp.77-83
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2017
Drastic development of ubiquitous devices requires more advanced batteries with high specific capacitance and high rate capability. Large-area microstructure characterization across the stacks of cathode, electrolyte and anode might reveal the origin of the instability or degradation of batteries upon cycling charge. In this study, sample preparation methods to observe the cross-section view of the electrodes for battery in SEM and several imaging tips are reviewed. For an accurate evaluation of the microstructure, ion milling which flats the surface uniformly is recommended. Pros and cons of cross-section polishing (CP) with Ar ion and focused ion beam (FIB) with Ga ion were compared. Additionally, a modified but new cross-section milling technique utilizing precision ion polishing system (PIPS) which can be an alternative method of CP is developed. This simple approach will make the researchers have more chances to prepare decent large-area cross-section electrode for batteries.
The purpose of this paper was to investigate the effect of a high-energy milling (HEM) process on the particle morphology and the correlation between a thermal treatment and tetragonal/monoclinic nanostructured zirconia powders obtained by a precipitation process. To eliminate chloride residue ions from hydrous zirconia, a modified washing method was used. It was found that the used washing method was effective in removing the chloride from the precipitated gel. In order to investigate the effect of a pre-milling process on the particle morphology of the precipitate, dried $Zr(OH)_4$ was milled using a HEM machine with distilled water. The particle size of the $Zr(OH)_4$ powder exposed to HEM reduced to 100~150 nm, whereas that of fresh $Zr(OH)_4$ powder without a pre-milling process had a large and irregular size of 100 nm~1.5 ${\mu}m$. Additionally, modified heat treatment process was proposed to achieve nano-sized zirconia having a pure monoclinic phase. It was evident that two-step calcining process was effective in perfectly eliminating the tetragonal phase, having a small average particle of ~100 nm with good uniformity compared to the sample calcined by a single-step process, showing a large average particle size of ~300 nm with an irregular particle shape and a broad particle size distribution. The modified method is considered to be a promising process for nano-sized zirconia having a fully monoclinic phase.
A new MR angiography technique using a composite sequence for the suppression of static sample signals is proposed and verified with experiments. When the composite [$90^{\circ}-{\tau}-180^{\circ}-2{\tau}-180^{\circ}-{\tau}$] sequence is applied, the large signal from the static sample is sufficiently suppressed but the signal from fresh inflow sample of which amplitude. is observed without suppression. These properties are appropriate for angiographic applications. In this paper, a modified line scan method (Block line scan angiography) incorporated with the composite [$90^{\circ}-{\tau}-180^{\circ}-2{\tau}-180^{\circ}-{\tau}$] sequence is used to obtain flow-only images, i.e., angiograms. The block line scan method improves the resolution in the flow-direction at the expense of imaging time. With the composite sequence, there is no need for subtraction procedure as in the most conventional angiographic methods. Experimental results for a phantom and a normal volunteer with KAIS 2.0 Tesla MRI system are shown.
Kim Kang-Seog;Lee Chung Chan;Chang Moon Hee;Zee Sung Quun
Nuclear Engineering and Technology
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v.35
no.6
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pp.581-595
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2003
Transport lattice codes require the resonance integral tables for the resonant nuclides where the resonance integral is a function of the background cross section and can be prepared through a special program solving the slowing down equation. In case the cross section libraries do not include the resonance integral table for the resonant nuclides, the computational prediction produces a large error. We devised a new method using a Monte Carlo calculation for the effective resonance cross sections to solve this problem provisionally. We extended this method to obtain the resonance integral table for general purpose. The MCNP code is used for the effective resonance integrals and the LIBERTE code for the effective background cross sections. We modified the HELIOS library with the effective cross sections and the resonance integral tables obtained by the newly developed Monte Carlo method, and performed sample calculations using HELIOS and LIBERTE. The results showed that this method is very effective for the resonance treatment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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