Erlang-truncated exponential distribution is widely used in the field of queuing system and stochastic processes. This family of distribution include exponential distribution. In this paper we establish some exact expression and recurrence relations satisfied by the quotient moments and conditional quotient moments of the upper record values from the Erlang-truncated exponential distribution. Further a characterization of this distribution based on recurrence relations of quotient moments of record values is presented.
In this paper we establish some recurrence relations for both single and product moments of order statistics from a doubly truncated linear- exponential distribution with increasing hazard rate. These recurrence relations would enable one to compute all the higher order moments of order statistics for all sample sizes from those of the lower order in a simple recursive way. In addition, percentage points of order statistics are also discussed. These generalize the corresponding results for the linear- exponential distribution with increasing hazard rate derived by Balakrishnan and Malik(1986)
In this paper, we obtain some recurrence relations for the quotient moments of the lower record values from the generalized extereme value(GEV) distribution. We also deduce some recurrence relations for the negative moments from the GEV distribution.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.189-193
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1996
In 1992. Boullion obtained the method of the calculus of the moments of discrete probability distributions using differential operator, and he published the method of calculus of the moments. The purpose of this paper is to introduce an idea that this method can be applied to calculate the moments of continuous probability distributions.
This study was conducted to estimate the design flood by the determination of best fitting order for LH-moments of the annual maximum series at fifteen watersheds. Parameters of GEV distribution and flood flows of return period n years were derived by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments. Frequency analysis of flood flow data generated by Monte Carlo simulation was performed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments using GEV distribution. Relative Root Mean Square Error (RRMSE), Relative Bias (RBIAS) and Relative Efficiency (RE) using methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments for GEV distribution were computed and compared with those resulting from Monte Carlo simulation. At almost all of the watersheds, the more the order of LH-moments and the return periods increased, the more RE became, while the less RRMSE and RBIAS became. Consequently, design floods for the applied watersheds were derived by the methods of L3 and L4-moments among LH-moments in view of high confidence efficiency.
This paper presents a method to estimate p.d.f.(probability density function) of harmonic phasor voltage. Because the quantity of harmonics is not fixed, stochastic analysis of harmonics is needed. Because it is impossible to obtain p.d.f. of voltage from p.d.f. of current directly, the moments of voltage and current are used. Firstly, the moments of current is calculated from p.d.f. of current. Secondly, the moments of voltage are calculated from the moments of current using the linearity of the moments. Finally, p.d.f. of voltage is estimated from the moments of voltage using Gram-Charlier Type A Series. [1] The moments of the p.d.f. obtained by the series and of the true p.d.f. is same up to given finite moments. Because current and voltage of harmonics are represented as not instantaneous values but phasors, the estimated value can be compared with the measured value and harmonic phasor voltage can be analyzed when the p.d.f. of phase is nonuniform as well as uniform.
Purpose: This study was conducted to identify ICU nurses' knowledge of the five moments of hand hygiene and the ambiguity of these moments when demonstrating hand hygiene. Methods: The subjects were 200 intensive care unit nurses at a university hospital. Data was collected using self-report questionnaires, translated according to the instructions of training films developed by WHO, and analyzed using descriptive statistics and ranking tests. Results: The highest number of correct answers was regarding the moment before contact with a patient and the lowest was regarding the moment after contact with a patient. The rate of providing wrong answers regarding required moments of hand hygiene was high. Conclusion: The study identified ICU nurses' knowledge of specific moments of hand hygiene; they had difficulty differentiating between the moments that happened simultaneously, i.e. after touching a patient, and that patient's surroundings, and there was ambiguity concerning patient areas and medical treatment areas. It was concluded that it is necessary to educate nurses regarding both required and unrequired moments of hand hygiene and to ensure that they can distinguish between these moments.
저니키 모멘트(Zernike moment)는 영상의 표현 능력이 뛰어나기 때문에 객체 인식 또는 내용기반 영상 검색 시스템에서 많이 사용되었으나, 정의식이 복잡하기 때문에 많은 연산량을 필요로 하는 단점이 있다. 저니키 모멘트를 빠르게 계산하는 기존의 방법들은 주로 1차원 실수 방사 다항식을 빠르게 계산하는 방법에 중점을 두었다. 본 논문에서는 저니키 복소 기저 함수의 대칭성을 유도하여 저니키 기저함수를 빠르게 계산하고 입력 영상으로부터 저니키 모멘트를 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 저니키 기저 함수 계산에 필요한 연산량을 기존 방법의 약 20%로 줄이고, 저니키 모멘트 추출에 필요한 곱셈 연산을 25%로 감소시킨다. 또한, 저니키 모멘트를 특징 벡터로 이용하는 시스템 구현 시 필요한 메모리 요구량도 기존 방법의 25%만을 필요로 한다. 제안하는 방법은 회전 모멘트, 의사 저니키 모멘트, ART(Angular Radial Transform) 등의 계산에도 같은 방식으로 적용될 수 있다.
This study was carried out to derive optimal design floods by Weibull-3 distribution with the annual maximum series at seven watersheds along Man, Nagdong, Geum, Yeongsan and Seomjin river systems. Adequacy for the analysis of flood data used in this study was acknowledged by the tests of Independence, Homogeneity, detection of Outliers. Parameters were estimated by the Methods of Moments and L-Moments. Design floods obtained by Methods of Moments and L-Moments using different methods for plotting positions in Weibull-3 distribution were compared by the rotative mean error and relative absolute error. It has shown that design floods derived by the method of L-moments using Weibull plotting position formula in Weibull-3 distribution are much closer to those of the observed data in comparison with those obtained by method of moments using different formulas for plotting positions in view of relative mean and relative absolute error.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제13권1호
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pp.55-72
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2009
A misclassified size-biased modified power series distribution (MSBMPSD) where some of the observations corresponding to x = c + 1 are misclassified as x = c with probability $\alpha$, is defined. We obtain its recurrence relations among the raw moments, the central moments and the factorial moments. Discussion of the effect of the misclassification on the variance is considered. To illustrate the situation under consideration some of its particular cases like the size-biased generalized negative binomial (SBGNB), the size-biased generalized Poisson (SBGP) and sizebiased Borel distributions are included. Finally, an example is presented for the size-biased generalized Poisson distribution to illustrate the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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