Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.773-779
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2015
We study a statistical analysis about the fifth wave data of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey based on linear regression models with measurement errors. The data is obtained from a national population-based complex survey. To demonstrate the availability of measurement error models, two results between the general linear regression model and measurement error model are compared based on the model selection criteria which are Akaike information criterion and Bayesian information criterion. For our study, we use the simulation extrapolation algorithm for measurement error model and the jackknife method for the estimation of standard errors.
We have examined how sensitively the extinction value determined by the method of star-count depends on such factors as the plate limit, the size of counting reseau, the non-linearity in the number distribution of stars with magnitude, and the angular resolution demanded by the given problem. We let the Poisson distribution portray the statistical nature of the countings, and chose the region containing the globule Barnard 361 as an example field. Uncertainties due to various combinations of the factors are presented in graphic forms: (1) Dynamic range in the extinction measurements is evaluated as a function of reseau size for varying plate limits. (2) Statistical errors involved in the star-count are analized in terms of the signal-to-noise ratio, the plate limit and the reseau size. (3) Systematic error due to the non-linearity in the number distribution are thoroughly analized. (4) Finally, a methodology is presented for correcting the systematic error in the observed radial density gradient. These graphs are meant to be used in selecting proper size of the reseau and in estimating errors inherent to the star-count analysis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.243-255
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1996
The number of neutron signals from a neutral particle beam(NPB) at the detector, without any errors, obeys Poisson distribution, Under two assumptions that NPB scattering distribution and aiming errors have a circular Gaussian distribution respectively, an exact probability distribution of signals becomes a Poisson-power function distribution. In this paper, we show that the error rate in simple hypothesis testing for the limiting Poisson-power function distribution is not zero. That is, the limit of ${\alpha}+{\beta}$ is zero when Poisson parameter$\kappa\rightarro\infty$, but this limit is not zero (i.e., $\rho\ell$>0)for the Poisson-power function distribution. We also give optimal decision algorithms for a specified error rate.
We consider the following type of general semi-parametric non-linear regression model : $y_i = f_i(\theta) + \epsilon_i, i=1, \cdots, n$ where ${f_i(\cdot)}$ represents the set of non-linear functions of the unknown parameter vector $\theta' = (\theta_1, \cdots, \theta_p)$ and ${\epsilon_i}$ represents the set of measurement errors with unknown distribution. Under suitable finite-sample, small-dispersion asymptotic framework, we derive a general lower bound for the asymptotic mean squared error (AMSE) matrix of the Gauss-consistent estimator of $\theta$. We then prove the fundamental result that the general non-linear least squares estimator (NLSE) is an optimal estimator within the class of all regular Gauss-consistent estimators irrespective of the type of the distribution of the measurement errors.
Ku, Bon-Jun;Ahn, Do-Seob;Lee, Seong-Pal;Shishlov, A.V.;Reutov, A.S.;Ganin, S.A.;Shubov, A.G.
ETRI Journal
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제24권3호
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pp.197-204
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2002
This paper presents the results of the numerical simulation of a multibeam active phased array antenna for a High Altitude Platform Station (HAPS). The simulation takes into account the random errors caused by the non-identity of the array elements and the inaccuracy of the antenna calibration. The results of our statistical simulation show that the strict requirements on the sidelobe envelope for HAPSs can be met when the amplitude and phase distribution errors are minor, a condition which may be achieved by using digital beamforming.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권4호
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pp.349-359
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2015
We study a semiparametric Bayesian approach to small area estimation under a nested error linear regression model with area level covariate subject to measurement error. Consideration is given to radial basis functions for the regression spline and knots on a grid of equally spaced sample quantiles of covariate with measurement errors in the nested error linear regression model setup. We conduct a hierarchical Bayesian structural measurement error model for small areas and prove the propriety of the joint posterior based on a given hierarchical Bayesian framework since some priors are defined non-informative improper priors that uses Markov Chain Monte Carlo methods to fit it. Our methodology is illustrated using numerical examples to compare possible models based on model adequacy criteria; in addition, analysis is conducted based on real data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권1호
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pp.143-154
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2024
This paper considers a combined model of exponential smoothing (ETS) and autoregressive integrated moving average (ARIMA) models that are commonly used to forecast time series data. The combined model is constructed through an innovational state space model based on the level variable instead of the differenced variable, and the identifiability of the model is investigated. We consider the maximum likelihood estimation for the model parameters and suggest the model selection steps. The forecasting performance of the model is evaluated by two real time series data. We consider the three competing models; ETS, ARIMA and the trigonometric Box-Cox autoregressive and moving average trend seasonal (TBATS) models, and compare and evaluate their root mean squared errors and mean absolute percentage errors for accuracy. The results show that the combined model outperforms the competing models.
As menu structure of household appliance is complicated, user's cognitive workload frequently occurs errors. In existing studies, errors didn't present that interpretation for cognitive factors and alternatives, but are only considered as statistical frequency. Therefore, error classification and analysis in tasks is inevitable in usability evaluation. This study classified human error throughout information process model and navigation behavior. Human error is defined as incorrect decision and behavior reducing performance. And navigation is defined as unrelated behavior with target item searching. We searched and analyzed human errors and its causes as a case study, using mobile phone which could control appliances in near future. In this study, semantic problems in menu structure were elicited by SAT. Scenarios were constructed by those. Error analysis tests were performed twice to search and analyze errors. In 1st prototype test, we searched errors occurred in process of each scenario. Menu structure was revised to be based on results of error analysis. Henceforth, 2nd Prototype test was performed to compare with 1st. Error analysis method could detect not only mistakes, problems occurred by semantic structure, but also slips by physical structure. These results can be applied to analyze cognitive causes of human errors and to solve their problems in menu structure of electronic products.
The purpose of this study is to analyze error patterns third-year middle school students make on quadratic function graph problems and to examine about the possible correct them by providing supplementary tutoring. To exam the error patterns that occur during problem solving processes, to 82 students, We provided 25 quadratic function graph problems in the preliminary-test. The 5 types of errors was conceptual errors, false intuition errors, incorrect use of conditions in problems, technical errors, and errors from slips or carelessness. Statistical analysis of the preliminary-test and post-test shows that achievement level was higher in the post-test, after supplementary tutoring, and the t-test proves this to be meaningful data. According to the per subject analyses, the achievement level in the interest of symmetry, parallel translation, and general graph, respectively, were all higher in the post-test than the preliminary-test and this is meaningful data as well. However, no meaningful relation could be found between the preliminary-test and the post-test on other subjects such as graph remodeling and relations positions of the parabola. For the correction of errors, try the appropriate feedback and various teaching and learning methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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