Small area estimation is a statistical inference method to overcome the large variance due to the small sample size allocated in a small area. Recently some nonparametric estimators have been applied to small area estimation. In this study, we suggest a nonparametric mixed effect small area estimator using kernel smoothing and compare the small area estimators using labor statistics.
The present work presents condensation heat transfer and pressure drop data for the flow of R-12 in flat extruded aluminum tubes with small hydraulic diameters. The tube outside dimensions are $18mm(width){\times}1.7mm(height)$. Three types of internal geometry with the same outside dimensions are tested : sample 1 (7 tube holes), sample 2 (13 tube holes) and sample 3 (7 tube holes, micro-fin). The overall heat transfer coefficient is obtained for air-to-refrigerant heat transfer, and the Wilson plot method is used to determine the heat transfer coefficient for refrigerant flow. The sample 2 and sample 3 show significantly higher performance than sample 1. The heat transfer rates for the sample 2 and sample 3 are 9% and 12% higher, respectively, than sample 1. The friction factors for the sample 2 and sample 3 are 11.9% and 2.4% higher, respectively, than sample 1.
This research has been executed for maximization of lumber yield and more efficient use of small diameter logs. Sample logs from thinnings carne from densed artificial stands at the Kwangnung Experimental Forests situated in the central region of Korean peninsula. Species of sample logs were obtained to execute sawing and strength test for larch, and lumber strength test in full size for pitch pine and Korean pine. A survey on sawmills consuming domestic logs was carried out to know sawmill production, costs and utilization structure of lumber as a guide to business analysis. Results showed that sawing pattern from small logs less than 15cm in diameter was necessary to cut 9cm by 9cm square per one log in order to obtain high lumber recovery and provide for wide market needs. The total lumber yield of squares plus side boards was 56 percent to 58 percent from small logs and the yield for log sweep in 30 percent decreased by 24.5 percent in sawing production, compared to yield for straight logs. In sawing efficiency, production of lumber by twin band saw could be improved 238 percent higher than lumber of the same species produced by conventional sawmilling methods, and sawing accuracy with twin band saw was much higher at the lumber production than band saw. Lumber from the small larch logs has shown 70 knots per $m^2$ on its faces and also lumber showed lots of face checkings by air drying on the yard, compared to other species. MOR in bending of lumber in full size from small logs of larch was found ranging from 380kg/$cm^2$ to 460kg/$cm^2$, resulting in 40 percent less than the strength from clear small specimens. In lumber containing knots, cross grain, etc, longitudinal stress wave speed was delayed about 48 percent by defects in lumber from both larch and pitch pine logs. The surveyed sample sawmills consumed the domestic logs at the rate of 54 percent to 84 percent in the total timber consumption, showing high consumption at mills located in the mountains.
Classification of subjects with unknown distribution in small sample size setup may involve order-restricted constraints in multivariate parameter setups. Those problems makes optimality of conventional likelihood ratio based statistical inferences not feasible. Fortunately, Roy (1953) introduced union-intersection principle(UIP) which provides an alternative avenue. Redescending M-estimator along with that principle yields a considerably appropriate robust testing procedure. Furthermore, conditionally distribution-free test based upon exact permutation theory is used to generate p-values, even in small sample. Applications of this method are illustrated in simulated data and read data example (Lobenhofer et al., 2002)
The purpose of this paper is to propose the modified semiparametric estimators for survival function in the Cox's regression model with randomly censored data based on Tsiatis and Breslow estimators, and present their asymptotic variances estimates. The proposed estimators are compared to Tsiatis, Breslow, and Kaplan-Meier estimators through a small-sample Monte Carlo study. The simulation results show that the proposed estimators are preferred for small sample sizes.
A class of nonparametric estimators of the ratio of scale parameters is proposed. The estimators are based on the distribution-free rank-like test suggested by Fligner and Killeen (1976). An explicit form of the estimator is the median of the ratios of absolute deviations from the combined sample median. A small-sample Monte Carlo study shows that the proposed estimator is more efficient than the Bhattacharyya (1977) estimator. The proposed estimator is is reasonably insensitive to small failures in the assumption of equal medians. A modified estimator is also considered when the meidans are unequal.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권6호
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pp.527-538
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2019
This paper considers the issue of obtaining the optimal design in Poisson regression model when the sample size is small. Poisson regression model is widely used for the analysis of count data. Asymptotic theory provides the basis for making inference on the parameters in this model. However, for small size experiments, asymptotic approximations, such as unbiasedness, may not be valid. Therefore, first, we employ the second order expansion of the bias of the maximum likelihood estimator (MLE) and derive the mean square error (MSE) of MLE to measure the quality of an estimator. We then define DM-optimality criterion, which is based on a function of the MSE. This criterion is applied to obtain locally optimal designs for small size experiments. The effect of sample size on the obtained designs are shown. We also obtain locally DM-optimal designs for some special cases of the model.
We discussed a comparison of distribution-free two-sample procedures based on placements or ranks. Iterative asymptotic distribution of both two-sample procedures is studies and small sample Monte Carlo simulation results are presented. Also, we proposed the Hodges-Lehmann type location estimator based on linear placement statistics.
범주형 자료에서 순서화된 대립가설을 검정하는 경우는 의학 사회학 경영학 등 다양한 응용분야에서 발생한다. 이러한 검정 방법은 대부분 대표본이론에 근거하여 개발되었다. 하지만 표본크기가 작거나 표본크기가 매우 불균등한 경우 대표본이론에 근거한 검정방법의 제 1종 오류 확률은 목표로 하는 5%와 멀어지는 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 범주형 자료에서 순서화된 대립가설을 검정하는 경우 표본크기가 작거나 표본크기가 매우 불균등한 경우에 사용될 수 있는 정확검정방법을 소개하고 이에 대한 검정력 및 정확 p-value를 제시할 것이다.
표본조사에서는 일반적으로 지형학적 범위가 넓거나 흔히 우리가 알고 있는 지형적 범위 즉시 또는 도 단위로 표본설계가 이루어진다. 그러므로 지형학적 범위가 작은 소지역은 충분한 표본의 확보가 불가능하며 따라서 정확한 소지역 통계를 얻는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제로 정확한 소지역 통계를 얻기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 신기일과 이상은(2003)은 공간통계 모형을 이용한 소지역 추정을 연구하였다. 본 논문은 신기일과 이상은(2003)의 공간자기회귀(Spatial Autoregressive: SAR) 모형을 확장한 모형인 베이지안 자기 포아송 모형 (Bayesian Auto-Poisson Model: BAPM)을 이용한 소지역 추정에 관하여 연구하였다. 분석에 사용된 자료는 호주의 1998년 장애인 통계 (Survey of Disability, Aging and Cares:SDAC)이 며 MSE, MB 그러고 회귀 분석을 이용한 편의 분석기법이 비교에 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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