Al-Saleh, Mohammad Fraiwan;Alshboul, Hadeel Mohammad
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권3호
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pp.283-296
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2018
Ranked set sampling, as introduced by McIntyre (Australian Journal of Agriculture Research, 3, 385-390, 1952), dealt with the estimation of the mean of one population. To deal with two or more variables, different forms of bivariate and multivariate ranked set sampling were suggested. For a technique to be useful, it should be easy to implement in practice. Bivariate ranked set sampling, as introduced by Al-Saleh and Zheng (Australian & New Zealand Journal of Statistics, 44, 221-232, 2002), is not easy to implement in practice, because it requires the judgment ranking of each of the combination of the order statistics of the two characteristics. This paper investigates two modifications that make the method easier to use. The first modification is based on ranking one variable and noting the rank of the other variable for one cycle, and do the reverse for another cycle. The second approach is based on ranking of one variable and giving the second variable the same rank (Concomitant Order Statistic) for one cycle and do the reverse for the other cycle. The two procedures are investigated for an estimation of the means of some well-known distributions. It is show that the suggested approaches can be used in practice and can be more efficient than using SRS. A real data set is used to illustrate the procedure.
This paper presents comparative studies of reliability analysis and meta-modeling using the sampling method of Monte Carlo simulation for the structure design of an automatic ocean salt collector (AOSC). The thickness sizing variables of structure members are considered as random variables. Probabilistic performance functions are selected from strength performances evaluated via the finite element analysis of an AOSC. The sampling methods used in the comparative studies are simple random sampling and Sobol sequences with varied numbers of sampling. Approximation methods such as the Kriging model is applied to the meta-model generation. Reliability performances such as the probability failure and distribution are compared based on the variation of the sampling method of Monte Carlo simulation. The meta-modeling accuracy is evaluated for the Kriging model generated from the Monte Carlo simulation and Sobol sequence results. It is discovered that the Sobol sequence method is applicable to not only to the reliability analysis for the structural design of marine equipment such as the AOSC, but also to Kriging meta-modeling owing to its high numerical efficiency.
The purposes of this study were to develop standardized indices of staffing needs in each school, foodservice system through work sampling methodology . Conventional school foodservices were classified into 5 groups depending on size of meals served. Commissary school foodservices were also classified into 5 groups by cluster analysis using number of meals served, number of satellite schools, and time for transportation of food. Work measurement through work sampling methodology was conducted in 15 conventional and 21 commissary foodservices during 3 consecutive days from September to October in 1995. Statistical data analysis was completed using the SAS programs for descriptive analysis, cluster analysis, and simple linear regression. The results were as follows : Average points of leveling factors of conventional and commissary foodservices were 1.066 and 1.061 , respectively. Mean labor hours per work force was 328 minutes and 366 minutes in conventional and commissary foodservice , respectively. Standardized work time was calculated using leveling factor, ILO allowance rate (175) , and observational work time. The model for standardized indices of staffing needs was developed based on simple linear regression in each school foodservice system. In conventional school foodservice systems(for 100-1,900 meals per day) standardized staffing needs=3.2497 +0.005267$\times$number of meals served (F=273.1, R-square 0.9750, p<0.001). In commissary school foodservice systems (for 200-1,600 meals per day ) Standardized staffing needs=3.393384 +0.0063$\times$number of meals served (F=30.78, R-square 0.6580, p<0.001).
In this paper, we introduce the notion of intelligent communication by introducing a novel intelligent receiver model. This receiver is continually evolving and learns and improves in performance as it compiles its experience over time. In digital communication context, in a typical training mode, it jearns the concept of "1" as is deteriorated by arbitrary (not necessarily additive as is typically assumed) disturbance and /or modulation. After learning "1", in test mode, it classifies the received signal "1" and "0" almost completely. The intelligent receiver as implemented is grounded on the recently introduced Stochastic Morphological Sampling Theorem(SMST), a distribution-free result which gives theoretical bounds on the sample complexity(training size) needed for the required performance parameters such as accuracy($\varepsilon$) and confidence($\delta$). Based on this theorem, we demonstrate --almost irrespective of channel and modulation model-- the number of samples needed to learn the concept of "1" is not too "large" and the resulting universal receiver structure, that corresponding to classical Nearest Neighbor rule in Pattern Recognition Theory, is trivial. We check the surprising efficiency and validity of this model through some simple simulations. and validity of this model through some simple simulations.
Here an efficient regression type estimator for a stratified population mean is proposed under the two-phase sampling scheme. While constructing the proposed estimator, it is assumed that the first auxiliary variable x is directly and highly correlated with the study variable y, and the second auxiliary variable z is directly and highly correlated with the first auxiliary variable x. However the variable z is not directly correlated with the variable y, but they are just correlated with each other only due to their direct and high correlation with the variable x. The proposed regression type estimator is found to be always more efficient than the existing estimators defined under the same situation.
The synthetic control chart (SCC) proposed by Wu and Spedding (2000) is to detect shifts in the process mean. The performance was re-evaluated by Davis and Woodall (2002), and the steady-state average run length (ARL) performance was shown to be inferior to cumulative sum (CUSUM) or exponentially weighted moving average (EWMA) chart This paper proposes a simple adaptive scheme to improve the performance of the synthetic control chart. That is, once a non-conforming (NC) sample occurs, we investigate the next L-consecutive samples with larger sample sizes and shorter sampling intervals. We employ a Markov chain model to derive the ARL and the average time to s19na1 (ATS). We also propose a statistical design procedure for determining decision variables. Comprehensive comparative study shows that the proposed control chart is uniformly superior to the original SCC or double sampling (DS) Χ chart and comparable to the EWMA chart in ATS performance.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권1호
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pp.47-55
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2016
Stratified cluster sampling has been widely used for effective parameter estimations due to reductions in time and cost. The probability proportional to size (PPS) sampling method is used when the number of cluster element are significantly different. However, simple random sampling (SRS) is commonly used for simplicity if the number of cluster elements are almost the same. Also it is known that the ratio estimator produces a good performance when the total number of population elements is known. However, the two stage cluster estimator should be used if the total number of elements in population is neither known nor accurate. In this study we suggest a composite estimator by combining the ratio estimator and the two stage cluster estimator to obtain a better estimate under a certain population circumstance. Simulation studies are conducted to compare the superiority of the suggested estimator with two other estimators.
In successive sampling on two occasions the problem of estimating a finite population quantile has been considered. The theory developed aims at providing the optimum estimates by combining (i) three double sampling estimators viz. ratio-type, product-type and regression-type, from the matched portion of the sample and (ii) a simple quantile based on a random sample from the unmatched portion of the sample on the second occasion. The approximate variance formulae of the suggested estimators have been obtained. Optimal matching fraction is discussed. A simulation study is carried out in order to compare the three estimators and direct estimator. It is found that the performance of the regression-type estimator is the best among all the estimators discussed here.
This paper is concerned with the International Standard ISO 2859-1 (1989), Sampling Plans Indexed by Acceptable Quality Level (AQL) for Lot-by-Lot Inspection, his standard is AQL type sampling scheme, and incorporates switching rules to move among normal, tightened, and reduced inspections. Sample size code letters and inspection levels of ISO 2859-1 are the same as those of other attributes standards MIL-STD-105D, ANSI Z1.4, and KS A 3109. But ISO 2859-1 has more simple switching rules than KS A 3109 has. The sampling procedures of the ISO 2859-1 are matched to the variables international standard ISO 3951 to enable us to move between them. Composite OC and ASN curves are given for AQL 2.5% and code letter F.
Semiconductor processes need measurement to confirm where there are problems in quality after progresses manufacturing process. This paper suggests equipment and automatic measure sampling method that control monitoring ratio according to change point occurrence availability of process that is not measure method by the existent simple ratio rate. This paper defines measure section as ailment section, metastable section and stability section by change point standard and create statistical model of each section and developed suitable measure rate model by section. As a result, we have accomplished maximum throughput and minimum sampling number that needs to maintain constant level of quality. Proposed method minimizes load of measure process by brings production quality sophistication and decrease of process badness and lowers measure rate in stable section making perception about problem occurrence quick heightening measure rate at change point occurrence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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