In this study, fatigue properties and crack growth characteristics of a polycarbonate (PC) were examined during cyclic loading at various mean stress (${\sigma}_{amp}$) and stress amplitude (${\sigma}_{mean}$) conditions. Different S vs. N and da/dN vs. ${\Delta}K$ relations were obtained depending on the loading condition. The higher fatigue strength and the higher resistance of crack growth are seen for the PC samples cyclically loaded at the higher mean stress and lower stress amplitude due to the low crack driving force. Non-linear S - N relationship was detected in the examination of the fatigue properties with changing the mean stress. This is attributed to the different crack growth rate (longer fatigue life): the sample loaded at the high mean stress with lower stress amplitude. Even if the higher stress amplitude, the low fatigue properties are obtained for the sample loaded at the higher mean stress. This was due to the accumulated strain energy to the sample, where severe plastic deformation occurs instead of crack growth (plasticity-induced crack closure). Shear bands and discontinuous crack growth band (DGB) are observed clearly on the fracture surfaces of the sample cyclically loaded at the high stress amplitude, where the lower the ${\sigma}_{mean}$, the narrower the shear band and DGB. On the other hand, final fracture occurred instantly immediately after the short crack growth occurs in the PC sample loaded at the high mean with the low ${\sigma}_{amp}$, i.e., tear fracture, in which the shear bands and DGB are not seen clearly.
Weights can be made and imposed in both sample design stage and analysis stage in a sample survey. While in design stage weights are related with sample data acquisition quantities such as sample selection probability and response rate, in analysis stage weights are connected with external quantities, for instance population quantities and some auxiliary information. The final weight is the product of all weights in both stage. In the present paper, we focus on the weight in analysis stage and investigate the effect of such weights imposed on the weighted mean when estimating the population mean. We consider a finite population with a pair of fixed survey value and weight in each unit, and suppose equal selection probability designs. Under the condition we derive the formulas of the bias as well as mean square error of the weighted mean and show that the weighted mean is biased and the direction and amount of the bias can be explained by the correlation between survey variate and weight: if the correlation coefficient is positive, then the weighted mein over-estimates the population mean, on the other hand, if negative, then under-estimates. Also the magnitude of bias is getting larger when the correlation coefficient is getting greater. In addition to theoretical derivation about the weighted mean, we conduct a simulation study to show quantities of the bias and mean square errors numerically. In the simulation, nine weights having correlation coefficient with survey variate from -0.2 to 0.6 are generated and four sample sizes from 100 to 400 are considered and then biases and mean square errors are calculated in each case. As a result, in the case or 400 sample size and 0.55 correlation coefficient, the amount or squared bias of the weighted mean occupies up to 82% among mean square error, which says the weighted mean might be biased very seriously in some cases.
Victoria J. Nedder;Mary A. Breslin;Vanessa P. Ho;Heather A. Vallier
Journal of Trauma and Injury
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v.37
no.1
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pp.67-73
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2024
Purpose: Posttraumatic stress disorder (PTSD) is prevalent and is associated with protracted recovery and worse outcomes after injury. This study compared PTSD prevalence using the PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5) with the prevalence of PTSD risk using the Injured Trauma Survivor Screen (ITSS). Methods: Adult trauma patients at a level I trauma center were screened with the PCL-5 (sample 1) at follow-up visits or using the ITSS as inpatients (sample 2). Results: Sample 1 (n=285) had significantly fewer patients with gunshot wounds than sample 2 (n=45) (8.1% vs. 22.2%, P=0.003), nonsignificantly fewer patients with a fall from a height (17.2% vs. 28.9%, P=0.06), and similar numbers of patients with motor vehicle collision (40.7% vs. 37.8%, P=0.07). Screening was performed at a mean of 154 days following injury for sample 1 versus 7.1 days in sample 2. The mean age of the patients in sample 1 was 45.4 years, and the mean age of those in sample 2 was 46.1 years. The two samples had similar proportions of female patients (38.2% vs. 40.0%, P=0.80). The positive screening rate was 18.9% in sample 1 and 40.0% in sample 2 (P=0.001). For specific mechanisms, the positive rates were as follows: motor vehicle collisions, 17.2% in sample 1 and 17.6% in sample 2 (P>0.999); fall from height, 12.2% in sample 1 and 30.8% in sample 2 (P=0.20); and gunshot wounds, 39.1% in sample 1 and 80.0% in sample 2 (P=0.06). Conclusions: The ITSS was obtained earlier than PCL-5 and may identify PTSD in more orthopedic trauma patients. Differences in the frequency of PTSD may also be related to the screening tool itself, or underlying patient risk factors, such as mechanism of injury, or mental or social health.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.3
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pp.667-677
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2007
In this paper, we propose a method for estimating the mean of a population which has a linear trend, when both n, the sample size, and k, the reciprocal of the sampling fraction, are odd numbers. The proposed method, not having the drawbacks of centered systematic sampling, centered modified sampling and centered balanced sampling, consists of selecting a sample by balanced systematic sampling and estimating the population mean by using interpolation. We compare the efficiency of the proposed method and existing methods under the criterion of the expected mean square error based on the infinite superpopulation model.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.12
no.3
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pp.30-36
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1975
Distortions are analyzed and compared for two TDM channel expansion methods- periodic sample skipping and sampling frequency reduction. Signal is assumed to be stationary random signal with zero.mean. Channel noise and interference are not considered in the analysis. For speech signal, it is shown that the periodic sample skipping method could be a better choice under practical design constraints.
In Korea, mathematics education has been taken according to the 7th national mathematics curriculum renovated by the Ministry of Education and Human Resources Development announcement in 1997. The education of probability and Statistics has been carried out as a part of this curriculum. We analyze and compare mathematics 1 textbooks for 11-12 grade students. Descriptions of random variable, sample variance and sample standard deviation, distribution of sample mean, and etc. which are on some textbooks, are misleaded in school education. We suggest the unbiased estimator of sample variance in accordance with textbooks and central limit theorem of sample mean under normal population.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.6
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pp.1271-1277
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2012
In this paper, we propose an estimation method of the parameter in an exponential distribution based on a progressive Type I interval censored sample with semi-missing observation. The maximum likelihood estimator (MLE) of the parameter in the exponential distribution cannot be obtained explicitly because the intervals are not equal in length under the progressive Type I interval censored sample with semi-missing data. To obtain the MLE of the parameter for the sampling scheme, we propose a method by which progressive Type I interval censored sample with semi-missing data is converted to the progressive Type II interval censored sample. Consequently, the estimation procedures in the progressive Type II interval censored sample can be applied and we obtain the MLE of the parameter and survival function. It will be shown that the obtained estimators have good performance in terms of the mean square error (MSE) and mean integrated square error (MISE).
Consider the problem of estimating a $p{\times}1$ mean vector ${\theta}(p-r{\geq}3)$, r = rank(K) with a projection matrix K under the quadratic loss, based on a sample $Y_1$, $Y_2$, ${\cdots}$, $Y_n$. In this paper a James-Stein type estimator with shrinkage form is given when it's variance distribution is specified and when the norm ${\parallel}{\theta}-K{\theta}{\parallel}$ is constrain, where K is an idempotent and symmetric matrix and rank(K) = r. It is characterized a minimal complete class of James-Stein type estimators in this case. And the subclass of James-Stein type estimators that dominate the sample mean is derived.
The fibrogram theory is newly derived from the superposition principle of the conventional staple diagram, in which the left-hand ends of the fibers have to share a common starting point in order for the fiber length distribution to be measured, and the right-hand ends of the fibers form points. It is shown that the fibrogram is the staple diagram of the fiber sample having different random starting points, as well as the double cumulative distribution function of the frequency length function in the length biased sample. Also, the various means, viz. the numerical mean length, numerical mean length in median, length biased mean length, and length biased mean length in median, and the various upper half means, viz. the numerical upper half mean length, numerical upper half mean length in median, length biased upper half mean length, and length biased upper half mean length in median, are discussed in relation to the cotton blending process.
This article finds smoothed perturbation analysis estimates for the derivatives of mean performance measures in a Markovian queue with batch arrivals. We show that those estimates can be observed from a single sample path.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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