• 충청수학회지
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• 제14권2호
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• pp.47-54
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• 2001

Let {Xn, n = 1,2,${\cdots}$} be i.i.d. random variables with the only unknown parameters mean ${\mu}$ and variance a ${\sigma}^2$. We consider a sequential confidence interval C1 for the mean with coverage probability 1-${\alpha}$ and expected length of confidence interval $E_{\theta}$(Length of CI)/${\mid}{\mu}{\mid}{\leq}k$ (k : constant) and give some asymptotic properties of the stopping time in various limiting situations.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권6호
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• pp.625-639
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• 2020

The gamma distribution is a flexible right-skewed distribution widely used in many areas, and it is of great interest to estimate the probability of a random variable exceeding a specified value in survival and reliability analysis. Therefore, the study develops a fixed-accuracy confidence interval for P(X > c) when X follows a gamma distribution, Γ(α, β), and c is a preassigned positive constant through: 1) a purely sequential procedure with known shape parameter α and unknown rate parameter β; and 2) a nonparametric purely sequential procedure with both shape and rate parameters unknown. Both procedures enjoy appealing asymptotic first-order efficiency and asymptotic consistency properties. Extensive simulations validate the theoretical findings. Three real-life data examples from health studies and steel manufacturing study are discussed to illustrate the practical applicability of both procedures.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제23권1_2호
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• pp.479-488
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• 2007

A sequential procedure is proposed in order to construct one-sided confidence intervals for a normal mean with guaranteed coverage probability and ${\beta}-protection$ when the normal mean and variance are identical. First-order asymptotic properties on the sequential sample size are found. The derived results hold with uniformity in the total parameter space or its subsets.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제21권4호
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• pp.429-437
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• 2013

Let $X_1$, $X_2$, ${\cdots}$, $X_n$ be independent and identically distributed random variables having common exponential density with unknown mean ${\mu}$. In the sequential confidence interval estimation for the exponential hazard rate ${\theta}=1/{\mu}$, when the loss function is strictly convex, the following stopping rule is proposed with the half length d of prescribed confidence interval $I_n$ for the parameter ${\theta}$; ${\tau}$ = smallest integer n such that $n{\geq}z^2_{{\alpha}/2}\hat{\theta}^2/d^2+2$, where $\hat{\theta}=(n-1)\bar{X}{_n}^{-1}/n$ is the minimum risk estimator for ${\theta}$ and $z_{{\alpha}/2}$ is defined by $P({\mid}Z{\mid}{\leq}{\alpha}/2)=1-{\alpha}({\alpha}{\in}(0,1))$ Z ~ N(0, 1). For the confidence intervals $I_n$ which is required to satisfy $P({\theta}{\in}I_n){\geq}1-{\alpha}$. These estimated intervals $I_{\tau}$ have the asymptotic consistency of the sequential procedure; $$\lim_{d{\rightarrow}0}P({\theta}{\in}I_{\tau})=1-{\alpha}$$, where ${\alpha}{\in}(0,1)$ is given.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제19권2호
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• pp.113-121
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• 1990

Let ${X_n : n=1,2,\cdots}$ be iid random variables with distribution $P_{\theta}, \theta \in H$ where $H$ is some abstract parameter space. We consider a sequential confidence interval I for the mean $\mu = \mu(\theta)$ of $P_{\theta}$ satisfying $P_{\theta}(\mu \in I) \geq 1-\alpha$ and $P_{\theta}(\mu-\delta(\mu) \in I) \leq \beta$ for all $\theta \in H$ for any given an imprecision real valued function $\delta(\mu) > 0$ and error probabilities $0 < \alpha, \beta < 1$. A one-sided sequential confidence interval is constructed under some restriction of the family {P_{\theta} : \theta \in H}$ and the imprecision function $\delta$. This is extended to the two-sided cases.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제25권4호
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• pp.603-611
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• 1996

In this article we consider a sequential procedure for the fixed width interval estimation of the means of two mutually independent linear processes. It is shown that the proposed stopping rule is asymptotically efficient as in iid samples (cf. Robbins, Simons and Starr(l967)).

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제26권3호
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• pp.309-317
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• 1997

A sequential procedure for estimating a linear function of two normal means which satisfies the two requirements, i.e. one is a condition of coverage probability, the other is a condition of $\beta$-protection, is proposed when the variances are unknown and not necessarily equal. We give asymptotic behaviors of the proposed stopping time.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2008년도 추계학술대회A
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• pp.1169-1175
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• 2008

The validation technique is classified with two methods whether to demand of additional experimental points. The method which requires additional experimental points such as RSME is actually impossible in engineering field. Therefore, the method which only use experimented points such as the cross validation technique is only available. But the cross validation not only requires considerable computational costs for generating metamodel each iterations, but also cannot measure quantitatively the fidelity of metamodel. In this research we propose a new validation technique for representative metamodels using an variance of metamodel and confidence interval information. The proposed validation technique computes confidence intervals using a variance information from the metamodel. This technique will have influence on choosing the accurate metamodel, constructing ensemble of each metamodels and advancing effectively sequential sampling technique.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.86-98
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• 2018

장소추천시스템은 시간과 장소가 주어졌을 때, 사용자에게 가장 흥미로운 장소를 추천해주는 시스템을 말한다. 스마트폰과 사물인터넷(IoT), 장소기반 소셜네트워크(LBSN)의 발달에 힘입어 사용자들의 방대한 양의 장소 방문 데이터를 축적하게 되었고, 이를 통해 특정한 시점에 사용자들이 원하는 장소를 적절히 추천해줄 수 있는 장소추천시스템의 중요성이 부각되었다. 장소추천시스템은 사용자의 방문(Check-in) 횟수라는 암시적 피드백(Implicit feedback) 데이터에서 사용자의 시퀀스 선호(Sequential preference)를 이끌어내어 높은 성능을 내기 위한 연구들이 제안되었다. 하지만 시퀀스 선호 정보를 활용하여 모델을 구성하는 경우, 데이터의 밀도가 더욱 희박해지고 이에 따라 적은 수의 데이터에 기반하여 구축되는 모델의 성능이 왜곡될 가능성이 존재한다. 본 연구에서는 신뢰도(Confidence)에 기반하여 방문 주기를 보정하는 방법론을 제안한다. 사용자의 시퀀스 선호 정보로부터 도출된 장소 간 방문 시간전이간격(temporal transition interval)을 활용하여 추천시스템을 구성할 때, 해당 방법론을 통하여 데이터의 왜곡을 보정함으로써 추천시스템의 성능을 향상하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위하여, Foursquare와 Gowalla의 데이터셋을 이용한 비교실험을 통해 제안하는 방법론의 우수성을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.219-228
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• 2004

지금까지 비율(proportion)에 대한 신뢰구간의 근사적 추정량(approximate estimator)에 대한 여러 기법들이 제안되었으나, 시뮬레이션 결과에 대한 coverage 분석을 수행할 경우에는 정규분포에 기반 한 신뢰구간 추정량이 주로 이용되었다. 그 이유는 정규분포에 대한 근사법이 다른 근사법들 보다 실제 구현하는데 쉽게 여겨졌기 때문이다. 하지만, 최근에 arcsin 변환에 기반한 coverage 분석을 위한 근사법이 [12]에서 시뮬레이션 수행 시에 최종결과에 요구되는 정확도의 조절과 비율을 추정하기 위해서 사용되었다. 본 논문에서는 세 개의 신뢰구간 추정량 근사법(정규분포 기반 근사법, arcsin 변환 기반 근사법, 그리고 F-분포 기반 근사법)을 비교 분석하였다. 세 신뢰구간에 대한 추정량을 단일 프로세서와 다중 프로세서 상에서 참조모델(reference model)로 M/M/1/$\infty$와 W/D/l/$\infty$ 큐잉 시스템을 활용하여 정상상태(steady-state)에서의 평균치를 추정하는 시뮬레이션에 적용하였다.