Variables, x and y are said to have a linear relation if $y={\beta}_0+{\beta}_1\;x$, and ${\beta}_0$ and ${\beta}_1$ are constants. The relationship is called a structural relationship if x has positive variance (i.e., x is not fixed) and only error-prone measurements of x and y can be obtained. This paper derives (to order $n^{+1/2}$) an approximate distribution of the Studentized test statistic for testing hypotheses about the slope parameter, ${\beta}_1$ in a simple linear structural model. A simulation study suggests our approximate distribution is more accurate approximation to the exact distributions of the Studentized statistic than is the limiting distribution.
This paper considers two sided tests for exponential null distribution against NBUE or NWUE alternative in life testing. The main results concern the strong consistency of two proposed statistics, one being similar to Kolmogorov - Smirnov statistic, the other similar to Cramer-Von Mises statistic. Also obtained are the asymtotic null distribution and the exact Bahadur slope of the statistic similar to Kolmogorov-Smirnov.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2010.09a
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pp.727-735
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2010
The collapse of cut slope near national roads in Korea mostly occurs in every summer when typhoon or localized heavy rain comes. Such collapse brings about a loss of many lives and property and recently the damage is on rapidly increasing trend. Therefore, we may reduce the loss of many lives and property in great deals if we can predict and prepare for the collapse of cut slope. However, it is not easy to predict collapse because there are many factors causing collapse in combination and all they have different levels of contribution. Therefore, this study completed prediction formula by using a statistic technique for quantitative analysis on the interaction of those factors so as to predict the stability of slopes. Consequently, it is judged that effective slope management will be possible by selecting dangerous slopes quantitatively among cut slopes near national roads and by preparing for the collapse in advance.
Limiting distributions of Studentized test statistics have been shown for testing the slope parameter in a simple linear structural model. Since the limiting distribution of Studentized one appears to yield inaccurate inference, this paper suggests adjustment of critical value and normalization of the Studentized one. As results, we can have procedures for refined inference based on our approximate distrbution instead of the limiting distribution.
The influence of observations the on the goodness-of-fit test in maximum likelihood factor analysis is investigated by using the local influence method. under an appropriate perturbation the test statistic forms a surface. One of main diagnostics is the maximum slope of the perturbed surface the other is the direction vector cor-responding to the curvature. These influence measures provide the information about jointly influence measures provide the information about jointly influential observations as well as individ-ually influential observations.
A new technique is presented to detect unstable slope behavior, based on Hotelling's T2 analysis of pore pressure and water content obtained during flume tests using granitic and gneissic weathered soils. Three sets of pore pressure-water content values were simultaneously obtained during each test, and T2 statistics at the 90.0% and 95.0% confidence levels were calculated based on the correlations between values. The results show that unsuccessful detection of some local failures of the flume slope depended on the sensor position. In the case of global slope failures, anomalous behavior was detected between several hundred and several thousand seconds before the event as T2 statistics exceeded the confidence interval 90%. Hotelling's T2 analysis provides a single control criterion because it enables correlations between diverse measured values within the same slope; the criterion also includes stepwise criteria for a forecasting and warning system based on confidence levels.
A nonparametric test for the parallelisim of k regression lines against ordered alternatives is proposed. The test statistic is weighted Jonckheere-type statistic applied to slope estimators obtained from each lines. The distribution of the proposed test statistic is asymptotically distribution-free. From the viewpoint of efficiencies, the proposed test desirable properties and is more efficient than the other nonparametric tests.
In this study, an aging deformation statistical model for a unique high and steep rock slope was proposed, and the aging characteristic of the slope deformation was better reflected. The slope displacement was affected by multiple-environmental factors in multiple scales and displayed the same tendency with a rising water level. The statistical model of the high and steep rock including non-aging factors was set up based on previous analyses and the study of the deformation and residual tendency. The rule and importance of the water level factor as a non-aging unit was analyzed. A partitioned statistical model and mutation model were established for the comprehensive cumulative displacement velocity with the monitoring study under multiple factors and multiple parameters. A spatial model was also developed to reflect and predict the whole and sectional deformation character by combining aging, deformation and space coordinates. A neural network model was built to fit and predict the deformation with a high degree of precision by mastering its feature of complexity and randomness. A three-dimensional finite element model of the slope was applied to approach the structure character using numerical simulations. Further, a three-dimensional finite element model of the slope and dam was developed, and the whole deformation state was analyzed. This study is expected to provide a powerful and systematic method to analyze very high, important and dangerous slopes.
Yu, Jungwon;Jang, Jaeyel;Yoo, Jaeyeong;Park, June Ho;Kim, Sungshin
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.11
no.4
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pp.848-859
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2016
System failures in thermal power plants (TPPs) can lead to serious losses because the equipment is operated under very high pressure and temperature. Therefore, it is indispensable for alarm systems to inform field workers in advance of any abnormal operating conditions in the equipment. In this paper, we propose a clustering-based fault detection method for steam boiler tubes in TPPs. For data clustering, k-means algorithm is employed and the number of clusters are systematically determined by slope statistic. In the clustering-based method, it is assumed that normal data samples are close to the centers of clusters and those of abnormal are far from the centers. After partitioning training samples collected from normal target systems, fault scores (FSs) are assigned to unseen samples according to the distances between the samples and their closest cluster centroids. Alarm signals are generated if the FSs exceed predefined threshold values. The validity of exponentially weighted moving average to reduce false alarms is also investigated. To verify the performance, the proposed method is applied to failure cases due to boiler tube leakage. The experiment results show that the proposed method can detect the abnormal conditions of the target system successfully.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.9
no.1
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pp.100-111
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2006
This study was carried out to increase the efficiency of site investigation through the evaluation of the applicable methods of investigation for cutting slope design. In an effort to find out the applicability of the method employed during the slope investigation, some tests were carried out on 6 subjects i.e location of weak zones, characteristics of discontinuities, distribution of strata, in situ tests for geo-technical properties, laboratory test and estimation of weathering. The method was highly applicable and produced expected results during the test of weak zones, discontinuities and distribution of strata. In order to apply the method to in- situ test for geo-technical properties and laboratory test on soil and rock slope, a statistic analysis of the existing data were required in advance. However its design applicability on rock slope was good although actual cases of application were not many due to limitation of the cases for investigation. The method was frequently referenced but not actually applied for anti seismic design test and estimation of weathering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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