Communications for Statistical Applications and Methods
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v.3
no.2
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pp.197-204
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1996
We consider a two sample rank test for a bivariate mixture distribution based on Johnson's quantile score. The test statistic is simple to calculate and the exact distribution under the null hypothesis is obtained. A numerical example is given.
The asymptotic distribution of the sample partial autocorrelation terms after lag p of an AR(p) model has been shown by Dixon(1944). The derivation is based on multivariate analysis and looks tedious. In this paper we present an interesting contour-integral derivation.
This paper describes evaluation procedures and experimental results for the estimation of Cumulative Distribution Functions (CDF) giving best-fit to the sample data in the Probability based risk Evaluation Techniques (PET) which is to assess the risks of a small-sized sea floater. The CDF in the PET is to provide the reference values of risk acceptance criteria which are to evaluate the risk level of the floater and, it can be estimated from sample data sets of motion response functions such as Roll, Pitch and Heave in the floater model. Using Maximum Likelihood Estimates and with the eight kinds of regulated distribution functions, the evaluation tests for the CDF having maximum likelihood to the sample data are carried out in this work. Throughout goodness-of-fit tests to the distribution functions, it is shown that the Beta distribution is best-fit to the Roll and Pitch sample data with smallest averaged probability errors $\bar{\delta}(0{\leq}\bar{\delta}{\leq}1.0)$ of 0.024 and 0.022, respectively and, Gamma distribution is best-fit to the Heave sample data with smallest $\bar{\delta}$ of 0.027. The proposed method in this paper can be expected to adopt in various application areas estimating best-fit distributions to the sample data.
In Korea, marine fish landed at ports are randomly sampled on a periodic basis (e.g., daily or weekly), and body sizes (e.g., lengths and weights) of those sampled fish are measured. The motivation for our study is whether or not such measurements reflect the size distribution, especially the length distribution of fish landed (= a population), because such length measurements are key data for a length-based assessment model. The current sampling method is to sample fish landed at ports by body size group (e.g., very small, small, medium, large, very large), using the sampling weights as the number of boxes by body size group. In this study, we showed that length composition data about fish sampled by the current method did not represent the length frequency distribution of the fish landed, and suggested that an alternative sampling method should be applied of using the sampling weights as the number of fish landed by body size group. We also introduced a method for determining an appropriate sample size.
Jun, Jae Kwan;Kim, Mi Jin;Choi, Kui Son;Suh, Mina;Jung, Kyu-Won
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.13
no.9
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pp.4661-4664
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2012
Mammographic breast density is a known risk factor for breast cancer. To conduct a survey to estimate the distribution of mammographic breast density in Korean women, appropriate sampling strategies for representative and efficient sampling design were evaluated through simulation. Using the target population from the National Cancer Screening Programme (NCSP) for breast cancer in 2009, we verified the distribution estimate by repeating the simulation 1,000 times using stratified random sampling to investigate the distribution of breast density of 1,340,362 women. According to the simulation results, using a sampling design stratifying the nation into three groups (metropolitan, urban, and rural), with a total sample size of 4,000, we estimated the distribution of breast density in Korean women at a level of 0.01% tolerance. Based on the results of our study, a nationwide survey for estimating the distribution of mammographic breast density among Korean women can be conducted efficiently.
AWANG MARIKAN, Dayang Affizzah;RAMBELI, Norimah;AZMAN, Nur Ain;RAMDAN, Mohamad Rohieszan
Journal of Distribution Science
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v.20
no.10
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pp.19-29
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2022
Purpose: This study was conducted to gauge the economic evaluation and sample distribution of conserving the Belum Royal State Park (BRSP) in Perak, Malaysia and to identify factors influencing its use by the community. This study aims to examine community perception on the conservation of the Belum Royal State Park (BRSP) and maximum community's willingness to pay for park entry permits fees. Research design, data and methodology: A questionnaire survey was conducted involving a total of 280 respondents. The study adopted the Dichotomous Choice Contingent Valuation Approach (DC-CVM) and the Logistic Model, to estimate the maximum community's willingness to pay for park entry permits fees. Results: The results established that the factors of respondent's occupation, income, ecotourism influence on the BRSP and maximum entry price, significantly influenced visitors' decision on community's willingness to pay. The average community's willingness to pay was RM9.68 per person. Conclusions: In conclusion, surveillance and patrols in protected areas should be expanded. The extra expense for ensuring safety can be offset through income from ecotourism that should also benefit the local community on economic evaluation and equal distribution on the BRSP.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.3
no.1
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pp.207-217
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1996
The problem of detecting change with independent data is considered. The asymptotic distribution of the sample change process with the sample Fourier coefficients is shown as a Brownian Bridge process. We suggest to use dynamic statistics such as a sample Brownian Bridge and graphs as statistical animation. Graphs including change PP plots are given by way of illustration with the simulated data.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2002.05a
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pp.133-137
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2002
A powerful and easily computed goodness-of-fit test for Pareto distribution which does not depend on the unknown location and scale parameters is proposed based on the transformed sample Lorenz curve. We compare the power of the proposed test statistic with the other goodness-of-fit tests for Pareto distribution against various alternatives through Monte Carlo methods.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.13
no.1
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pp.113-119
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2002
A powerful and easily computed goodness-of-fit test for Pareto distribution which does not depend on the unknown location and scale parameters is proposed based on the transformed sample Lorenz curve. We compare the power of the proposed test statistic with the other goodness-of-fit tests for Pareto distribution against various alternatives through Monte Carlo methods.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.8
no.2
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pp.239-245
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1997
By assuming a general progressive Type-II censored sample, we propose the minimum risk estimator (MRE) and the approximate maximum likelihood estimator (AMLE) of the scale parameter of the one-parameter exponential distribution. An example is given to illustrate the methods of estimation discussed in this paper.
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