Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.2
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pp.175-189
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2019
The problem of the estimation of quantitative sensitive variable using the item sum technique (IST) on successive occasions has been discussed. IST difference, IST regression, and IST general class of estimators have been proposed to estimate quantitative sensitive variable at the current occasion in two occasion successive sampling. The proposed new estimators have been elaborated under Trappmann et al. (Journal of Survey Statistics and Methodology, 2, 58-77, 2014) as well as Perri et al. (Biometrical Journal, 60, 155-173, 2018) allocation designs to allocate long list and short list samples of IST. The properties of all proposed estimators have been derived including optimum replacement policy. The proposed estimators have been mutually compared under the above mentioned allocation designs. The comparison has also been conducted with a direct method. Numerical applications through empirical as well as simplistic simulation has been used to show how the illustrated IST on successive occasions may venture in practical situations.
양적 확률응답을 이용한 민감사안에 대한 평균이나 분석의 추정시 보조정보를 활용한 회귀추정법에 대해서 언급하고, 유도된 회귀추정량과 Greenberg et al.의 추정량 그리고 비추정량과의 비교의 통하여 회귀추정량이 효율적일 수 있는 조건을 찾았다. 또한 각 질문에 대한 응답의 분포가 포아송 분포인 경우 회귀추정량의 효율이 증대될 수 있는 조건에 대해서도 논하였다.
Simulation is a widely used functional verification method for FBD programs of PLC-based digital I&C system in nuclear power plants. It is difficult, however, to estimate the thoroughness (i.e., effectiveness or quality) of a simulation in the absence of any clear measure for the estimation. This paper proposes two sets of structural coverage adequacy criteria for the FBD simulation, toggle coverage and modified condition/decision coverage, which can estimate the thoroughness of simulation scenarios for FBD programs, as recommended by international standards for functional safety. We developed two supporting tools to generate numerous simulation scenarios and to measure automatically the coverages of the scenarios. The results of our experiment on five FBD programs demonstrated that the measures and tools can help software engineers estimate the thoroughness and improve the simulation scenarios quantitatively.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.488-493
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2013
Accurate initial cost estimates are essential to effective management of construction projects where many decisions are made in the course of project management by referencing the estimates. In practice, the initial estimates are frequently derived from historical actual cost data, for which standard distribution-based techniques are widely applied in the construction industry to account for risk associated with the estimates. This approach assumes the same probability distribution of estimate errors for any selected estimates. This assumption, however, is not always satisfied. In order to account for the probabilistic nature of estimate errors, an alternative method for measuring the risk associated with a selected initial estimate is developed by applying the Bayesian probability approach. An application example include demonstrates how the method is implemented. A hypothesis test is conducted to reveal the robustness of the Bayesian probability model. The method is envisioned to effectively complement cost estimating methods that are currently in use by providing benefits as follows: (1) it effectively accounts for the probabilistic nature of errors in estimates; (2) it is easy to implement by using historical estimates and actual costs that are readily available in most construction companies; and (3) it minimizes subjective judgment by using quantitative data only.
One of the most widely used methods to estimate core damage during a nuclear power plant accident is containment radiation measurement. The evolution of severe accidents is extremely complex, leading to uncertainty in the containment dose rate (CDR). Therefore, it is difficult to accurately determine core damage. This study proposes to conduct uncertainty analysis of CDR for core damage assessment. First, based on source term estimation, the Monte Carlo (MC) and point-kernel integration methods were used to estimate the probability density function of the CDR under different extents of core damage in accident scenarios with late containment failure. Second, the results were verified by comparing the results of both methods. The point-kernel integration method results were more dispersed than the MC results, and the MC method was used for both quantitative and qualitative analyses. Quantitative analysis indicated a linear relationship, rather than the expected proportional relationship, between the CDR and core damage fraction. The CDR distribution obeyed a logarithmic normal distribution in accidents with a small break in containment, but not in accidents with a large break in containment. A possible application of our analysis is a real-time core damage estimation program based on the CDR.
Field test was conducted in Chungbuk province to evaluate the soil fertility using landscape and soil attributes by application of geographic information system(GIS) in 48 tobacco fields during 2 years(1996 ; 23 fields, 1997 ; 25 fields). The soil fertility factors and fertilizer effects were estimated by twenty five independent variables including 13 chemical properties and 12 GIS databases. Twenty five independent variables were classified by two groups, 15 quantitative indexes and 10 qualitative indexes and were analyzed by multiple linear regression (MLR) of SAS, REG and GLM models. The estimation model for evaluation of soil fertility and fertilizer effect was made by giving the estimate coefficient for each quantitative index and for each group of qualitative index significantly selected by MLR. Estimation for soil fertility factors and fertilizer effects by independent variables was better by MLR than single regression showing gradually improvement by adding chemical properties, quantitative indexes and qualitative indexes of GIS. Consequently, it is assumed that this approach by MLR with quantitative and qualitative indexes was available as an evaluation model of soil fertility and recommendation of optimum fertilization for tobacco field.
The purpose of this study is to suggest the methodology of $CO_2$ Emission Factor Verification and Quantitative Assessment in Ethylene Product Processes. At first, this study compare the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 1996 Guideline and 2006 Guideline. And analyse methodology for estimating $CO_2$ emission and $CO_2$ emission factor in Ethylene product process. Also analyse cases of estimating $CO_2$ emission factor based on material balance. Methodology of $CO_2$ Emission Factor Verification and Quantitative Assessment are following the categories proposed by GIR (Greenhouse Gas Inventory and Research Center). There are total 12 factors in 8 categories and give 5 or 10 points according to their importance. Also this study suggests necessary data of document to meet the conditions. The result would help estimate accuracy Greenhouse Gas Inventory. Also contribute to establish policy on environmental assessment, air conservation, etc.
We augment an unrelated quantitative attribute to Bar-Lev et al.'s model (2004) which is composed of sensitive quantitative variable and scrambled one to present a multiplicative unrelated quantitative randomized response model(MUQ RRM). We also establish theoretical grounds to estimate the sensitive quantitative attribute according to circumstances irrespective of known or unknown unrelated quantitative attribute. Finally, we explore the relationship among the suggested model, Eichhorn-Hayre model, Bar-Lev et al.'s model and Gjestvang-Singh's model, and compare the efficiency of our model with Bar-Lev et al.'s model.
For a sensitive survey in which the population is composed by several strata with quantitative attributes, we present an additive stratified quantitative attribute randomized response model which applied stratified random sampling instead of simple random sampling to the models of Himmelfarb-Edgell's additive quantitative attribute model and Gjestvang-Singh's. We also establish theoretical grounds to estimate the stratum mean of sensitive quantitative attributes as well as the over all mean. We deal with the proportional and optimal allocation problems in each suggested model and compare the relative efficiency of the suggested two models; subsequently, Himmelfarb-Edgell's model is more efficient than Gjestvang-Singh's model under the condition of stratified random sampling.
As an intracellular degradation system, autophagy is an essential and defensive cellular program required for cell survival and cellular metabolic homeostasis in response to various stresses, such as nutrient deprivation and the accumulation of damaged organelles. In general, autophagy flux consists of four steps: (1) initiation (formation of phagophore), (2) maturation and completion of autophagosome, (3) fusion of autophagosomes with lysosomes (formation of autolysosome), and (4) degradation of intravesicular components within autolysosomes. The number of genes and reagents that modulate autophagy is increasing. Investigation of their effect on autophagy flux is critical to understanding the roles of autophagy in many physiological and pathological processes. In this review, we summarize and discuss ways to analyze autophagy flux quantitatively and qualitatively with the use of imaging tools. The suggested imaging method can help estimate whether each modulator is an inhibitor or a promoter of autophagy and elucidate the mode of action of specific genes and reagents on autophagy processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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