We show that the Maximum Penalized Likelihood Estimate uniquely exits in a Sobolve spece which consists of bivariate density functions. The Maximum Penalized Likehood Estimate is represented as the square of the sum of the solutions of the Modified Helmholtz's equation on the compact subset of R$^{2}$.
The continual reassessment method (CRM) provides a Bayesian estimation of the maximum tolerated dose (MTD) in phase I clinical trials. The CRM has been proposed as an alternative design of the standard design. The CRM has been modified to improve practical feasibility and, recently, the likelihood approach CRM has been proposed. In this paper we investigate the consistency and asymptotic normality of the modified likelihood approach CRM in which the maximum likelihood estimate is used instead of the posterior mean. Small-sample properties of the consistency is examined using complete enumeration. Both the asymptotic results and their small-sample properties show that the modified CRML outperforms the standard design.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.7A
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pp.710-716
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2007
In this paper, a new scheme of downlink co-channel interference (CCI) cancellation in OFDM cellular networks is introduced for users at the cell-edge. Coordinated symbol transmission between base stations (BS) is operated where the same symbol is transmitted from different BS on different sub-carriers. At the mobile station (MS) receiver, we introduce a soft decision maximum likelihood CCI canceler and a modified maximum ratio combining (M-MRC) to obtain an estimate of the transmitted symbols. Weights used in the combining method are derived from the channels coefficients between the cooperated BSs and the MS. Simulations show that the proposed scheme works well under frequency-selective channels and frequency non-selective channels. A gain of 9 dB and 6 dB in SIR is obtained under multipath fading and flat-fading channels, respectively.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.1
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pp.38-44
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1998
The modified maximum likelihood estimation method is used to estimate the nondimensional aerodynamic derivatives of a single turbo-prop aircraft at a specified flight condition for the best deduction of the dynamic characteristics. In wind axes the six degree of freedom equations are algebraically linearized so that the linear state equation contains aerodynamic derivatives in a state-space form and is used in the maximum likelihood method. The simulated data added with the measurement noise is used as a flight test data which is necessary to the estimation of nondimensional aerodynamic derivatives. It is obtained by implementing the 6-DOF nonlinear flight simulation. In the flight simulation, the effects of several control input types, control deflection amplitudes, and the turbulence intensities on the statistical convergence criteria are also examined and quantitative analysis of the results is discussed.
This paper deals with the problem of estimating the autoregressive random coefficient of a first-order random coefficient autoregressive time series model applied to panel data of time series. The autoregressive random coefficients across individual units are assumed to be a random sample from a truncated normal distribution with the space (-1, 1) for stationarity. The estimates of random coefficients are obtained by an empirical Bayes procedure using the estimates of model parameters. Also, a Monte Carlo study is conducted to support the estimation procedure proposed in this paper. Finally, we apply our results to the economic panel data in Liu and Tiao(1980).
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.1
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pp.89-98
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2012
In this paper, the ratio of parameters in two independent Maxwell distributions is parameter of interest. We proposed test statistics, which converge to standard normal distribution, based on likelihood function. The exact distribution for testing the ratio is hard to obtain. We proposed the signed log-likelihood ratio statistic and the modified signed log-likelihood ratio statistic for testing the ratio. Through simulation, we show that the modified signed log-likelihood ratio statistic converges faster than signed log-likelihood ratio statistic to standard normal distribution. We compare two statistics in terms of type I error and power. We give an example using real data.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.3
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pp.919-925
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2006
Maximum likelihood estimate(MLE) is obtained from the partial log-likelihood function for the cell probabilities of two way incomplete contingency tables proposed by Chen and Fienberg(1974). The partial log-likelihood function is modified by adding lagrangian multiplier that constraints can be incorporated with. Variances of MLE estimators of population proportions are derived from the matrix of second derivatives of the loglikelihood with respect to cell probabilities. Simulation results, when data are missing at random, reveal that Complete-case(CC) analysis produces biased estimates of joint probabilities under MAR and less efficient than either MLE or MI. MLE and MI provides consistent results under either the MAR situation. MLE provides more efficient estimates of population proportions than either multiple imputation(MI) based on data augmentation or complete case analysis. The standard errors of MLE from the proposed method using lagrangian multiplier are valid and have less variation than the standard errors from MI and CC.
The objective of this paper is to estimate the aerodynamic derivatives of a single turbo-prop aircraft at a specified flight condition for the best deduction of the dynamic characteristics using modified maximum likelihood estimation method whcih is known to be unbiased, efficient, and consistent. The flight test data necessary to the estimation of aerodynamic derivatives is obtained by implementing the six degree of freedom nonlinear flight simulation to consider the effects of several control input types, control deflection amplitudes, and intensity of turbulence. The simulated data is added with the measurement noise, which is regarded as the actual flight test data.
Wind speed is the most important parameter in the design and study of wind energy conversion systems. The weibull distribution is commonly used for wind energy analysis as it can represent the wind variations with an acceptable level of accuracy. In this study, the wind data for 11 cities in Iran have been analysed over a period of one year. The Goodness of fit test is used for testing data fit to weibull distribution. The results show that this data fit to weibull function very well. The scale and shape factors are two parameters of the weibull distribution that depend on the area under study. The kinds of numerical methods commonly used for estimating weibull parameters are reviewed. Their performance for the cities under study was compared according to root mean square and wind energy errors. The result of the study reveals the empirical, modified maximum likelihood estimate of wind speed with minimum error. Also, that the moment and modified maximum likelihood are the best methods for estimating the energy production of wind turbines.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.1
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pp.44-53
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2009
In this paper, Recursive Least Squares (RLS) and Fourier Transform Regression (FTR) methods for estimating stability and control derivatives of small unmanned helicopter are evaluated together with MMLE technique. Flight data simulated by using a commercial small-scale helicopter model are exploited to estimate the parameters with accuracies for hover and cruise modes. The performances of the system identification methods are also compared by analyzing the responses of the reconstructed systems using estimated derivatives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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