Meta-analysis refers to quantitative methods for combining results from independent studies in order to draw overall conclusions. We consider hierarchical models including selection models under a skewed heavy tailed error distribution and it is shown to be useful in such Bayesian meta-analysis. A general class of skewed elliptical distribution is reviewed and developed. These rich class of models combine the information of independent studies, allowing investigation of variability both between and within studies, and weight function. Here we investigate sensitivity of results to unobserved studies by considering a hierarchical selection model and use Markov chain Monte Carlo methods to develop inference for the parameters of interest.
In this paper, we derive the approximate maximum likelihood estimators of the scale and location parameters of the skewed exponential distribution based on multiply Type-II censored samples. We compare the proposed estimators in the sense of the mean squared error for various censored samples.
본 논문은 호주 금융시장의 두 가지 시계열(ASX200 주가지수와 AUD/USD 환율)의 수익률 자료에 존재할 수 있는 장기기억 변동성 특성을 모형화하는 데 skewed Student-t 분포가 유용한지를 연구한다. 이러한 연구목적을 위하여 FIGARCH 및 FIAPARCH Value-at-Risk (VaR) 모형을 교란항에 대한 정규분포, Student-t 분포 및 치우친 Student-t 분포 가정하에서 평가한다. 실증분석 결과 skewed Student-t 분포 모형이 정규분포 모형이나 Student-t 분포 모형보다 호주 금융시장의 VaR을 더 정확하게 추정한다는 발견하였다. 따라서 자산 수익률 분포의 왜도 및 첨도를 고려하는 것은 호주 주식시장과 외환시장의 장기기억 변동성 모형을 검토할 때 적절한 모형선택 기준을 제공한다는 것을 알 수 있다.
With the rapid development of urban underground traffic, the study of soil deformation induced by subway tunnel construction and its settlement prediction are gradually of general concern in engineering circles. The law of soil displacement caused by shield tunnel construction of adjacent buildings is analyzed in this paper. The author holds that ground surface settlement based on the Gauss curve or Peck formula induced by tunnel excavation of adjacent buildings is not reasonable. Integrating existing research accomplishments, the paper proposed that surface settlement presents cork distribution curve characters, skewed distribution curve characteristics and normal distribution curve characteristics when the tunnel is respectively under buildings, within the scope of the disturbance and outside the scope of the disturbance. Calculation formulas and parameters on cork distribution curve and skewed distribution curve were put forward. The numerical simulation, experimental comparison and model test analysis show that it is reasonable for surface settlement to present cork distribution curve characters, skewed distribution curve characteristics and normal distribution curve characteristics within a certain range. The research findings can be used to make effective prediction of ground surface settlement caused by tunnel construction of adjacent buildings, and to provide theoretical guidance for the design and shield tunnelling.
강상자형사교의 경우 국내의 도로교 설계기준이 갖추어지지 않아, 미국의 AASHTO 및 AASHTO LRFD 설계기준을 적용할 경우에는 실제의 거동과 다른 하중분배계수를 산출하게 되어 과대설계 및 과소설계를 초래할 가능성을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 실제 거동을 바탕으로 한 강상자형 사교의 둔각부 지점에서의 전단력 산정을 위한 하중분배계수식을 제시하는 데 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 강상자형 사교의 다양한 구조모델들에 대해 유한요소해석을 수행하고, 각 매개변수들이 강상자형사교의 하중분배계수에 미치는 영향을 분석한 후, 다중회귀분석을 수행하여 강상자형사교의 전단력 산정을 위한 하중분배계수식을 제시한다.
This article proposes a variable sampling interval (VSI) $\bar{X}$ control chart using weighted standard deviation (WSD) method for skewed populations. The WSD method decomposes the standard deviation of a quality characteristic into upper and lower deviations and adjusts control limits and warning limits of a control chart in accordance with the direction and degree of skewness. A control chart constant is derived for estimating the standard deviation of skewed distributions with the mean of sample standard deviations. The proposed chart is compared with the conventional VSI $\bar{X}$ control chart under some skewed distributions. Simulation study shows that the proposed WSD VSI chart can control the in-control average time to signal (ATS) as an adequate level better than the conventional VSI chart, and the proposed chart can detect a decrease in the process mean of a quality characteristic following a positively skewed distribution more quickly than the standard VSI chart.
In this paper, the torque characteristics and the bar loss distribution are analyzed when a general cage induction motor with skewed slots is fed by a 6-step inverter. For the electromagnetic analysis, time-stepping finite element method is used. And the multi-slice technique and sliding surface technique are respectively utilized to consider the skew effect and the rotation of the rotor. As a result, the effects of skewed rotor bar and the inverter output voltage on the characteristics of the torque and bar loss in the rotor are investigated. The simulation results are verified by measurement of flux density distribution axially in the stator teeth.
Purpose: This study develops heuristic process capability indices (PCIs) using distribution-decomposition methods and evaluates the performances. The heuristic methods decompose the variation of a quality characteristic into upper and lower deviations and adjust the value of the PCIs using decomposed deviations in accordance with the skewness. The weighted variance(WV), new WV(NWV), scaled WV(SWV), and weighted standard deviation(WSD) methods are considered. Methods: The performances of the heuristic PCIs are investigated under the varied situations such as various skewed distributions, sample sizes, and specifications. Results: WV PCI is the best under the normal populations, WSD and SWV PCIs are the best under the low skewed populations, NWV PCI is the best under the moderate and high skewed populations. Conclusion: Comprehensive analysis shows that the NWV method is most adequate for a practical use.
For modeling skewed semicircular data, we derive new family of the exponential distributions. We extend it to the l-axial exponential distribution by a transformation for modeling any arc of arbitrary length. It is straightforward to generate samples from the f-axial exponential distribution. Asymptotic result reveals two things. The first is that linear exponential distribution can be used to approximate the l-axial exponential distribution. The second is that the l-axial exponential distribution has the asymptotic memoryless property though it doesn't have strict memoryless property. Some trigonometric moments are also derived in closed forms. Maximum likelihood estimation is adopted to estimate model parameters. Some hypotheses tests and confidence intervals are also developed. The Kolmogorov-Smirnov test is adopted for goodness of fit test of the l-axial exponential distribution. We finally obtain a bivariate version of two kinds of the l-axial exponential distributions.
It is well known that the distributional properties of financial asset returns exhibit fatter-tails and skewer-mean than the assumption of normal distribution. The correct assumption of return distribution might improve the estimated performance of the Value-at-Risk(VaR) models in financial markets. In this paper, we estimate and compare the VaR performance using the RiskMetrics, GARCH and FIGARCH models based on the normal and skewed-Student-t distributions in two daily returns of the Korean Composite Stock Index(KOSPI) and Korean Won-US Dollar(KRW-USD) exchange rate. We also perform the expected shortfall to assess the size of expected loss in terms of the estimation of the empirical failure rate. From the results of empirical VaR analysis, it is found that the presence of long memory in the volatility of sample returns is not an important in estimating an accurate VaR performance. However, it is more important to consider a model with skewed-Student-t distribution innovation in determining better VaR. In short, the appropriate assumption of return distribution provides more accurate VaR models for the portfolio managers and investors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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