Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.154-154
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2022
The frequency of natural disasters, including floods and drought events, driven by climate change has increased in recent times. Investigating the climate regimes and the roles of climate variables are indispensable to forestall future climate change-related disasters. This study compares the variability of two popular and widely used climate indices i.e., the United Nations Environment Programme (UNEP) aridity index and the Modified De-Martonne (MDM) index to assess the trend of climate change in the Chungcheong provinces of South Korea. The trend of annual and monthly climate indices was conducted using a non-parametric Mann-Kendall test and Kolmogorov-Smirnov normality test with daily climate data of 48 years (1978-2020) from 10 synoptic stations. The findings indicate that UNEP and MDM indices had a wet climate regime for the annual trend, with the UNEP index indicating a relatively humid trend of 60% humid, 20% semi-arid, and 10% sub-humid for the 48-years study period. However, the MDM index showed a high frequency of a severe wet climatic condition followed by the semi-arid condition. The months of July and August had the highest occurring frequency of the wet climatic condition (90%) for both UNEP and MDM indices. Comparing the two provinces, Chungnam showed a relatively wetter climatic condition using the UNEP index, while the MDM index indicated no significant regional difference in climate regime between the two provinces. The Kolmogorov-Smirnov normality test showed that all the 10 stations are normally distributed for monthly climate conditions at a 5% significant level in the two provinces except five stations for UNEP index and four stations for MDM index in the month of January.
International Journal of Reliability and Applications
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v.7
no.2
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pp.89-99
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2006
A new classes of life distribution, namely harmonic used better than aged in expectation in upper tail (HUBAEUT) is introduced. Testing exponentiality against this class is investigated using kernel method. The limiting null and nonnull distribution of the test statistics is normal and the null variance is calculated exactly. Selected critical values are tabulated for sample sizes of 5(1)40. Power of the test are estimated by simulation. the efficacies of the test statistics used for testing against HUBAEUT are calculated for som common alternatives and are compared to some other procedures. It is shown that proposed test is simple, has high relative efficiency and power for some commonly used alternatives. The set of real data are used as an examples to elucidate the use of the proposed test statistics for practical reliability.
International Journal of Reliability and Applications
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v.13
no.2
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pp.57-69
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2012
Our goal in this paper is to establish inequalities for the moments of new better than used in the moment generating function class ($NBU_{mgf}$). Using these inequalities we propose a new test for exponentiality versus $NBU_{mgf}$ class. Pitman's asymptotic relative efficiency, power and critical values of this test are calculated to assess the performance of the test. We proposed also a new test for exponentiality versus $NBU_{mgf}$ in the right censored data. Sets of real data are used as an example to elucidate the use of the proposed test for practical problems.
The purpose of the present study is to compare the differences in levels per group of high school students regarding the self-regulated learning factors for mathematics. For this purpose, a self-regulated learning measurement tool was developed and surveys were conducted. And the statistical analysis was completed using the frequency analysis, Kolmogorov-Smirnov normality test, Mann-Whitney U test and the Kruskal-Wallis H test. As a result, it is found that self-efficacy is of statistically significant differences in self-regulated learning levels regardless of the group classifications but test anxiety does not show statistically significant differences in self-regulated learning levels regardless of the group classifications.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.3
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pp.471-478
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2012
In this paper, we present a permutation test to select the number of pairs of canonical variates in canonical correlation analysis. The existing chi-squared test is known to be limited to normality in use. We compare the existing test with the proposed permutation test and study their asymptotic behaviors through numerical studies. In addition, we connect canonical correlation analysis to regression and we we show that certain inferences in regression can be done through canonical correlation analysis. A regression analysis of real data through canonical correlation analysis is illustrated.
In this paper we propose a robust Wald-type test which is based on an efficient Mallows-type one-step GM-estimator. The proposed estimator based on the weight function of Song, Park and Nam (1996) has a bounded influence function and a high breakdown point. Under some regularity conditions, we compute the finite-sample breakdown point, and drive asymptotic normality of the proposed estimator. The level and power breakdown points, influence function and asymptotic distribution of the proposed test statistic are main points of this paper. To compare the performance of the proposed test with other tests, we perform some Monte Carlo simulations.
International Journal of Reliability and Applications
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v.17
no.2
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pp.107-119
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2016
A new concept of aging classes namely new better (worse) than used at age $t_0$ in moment generating function order, $NBU_{mgf}-t_0$ ($NWU_{mgf}-t_0$) is introduced. For the classes $NBU_{mgf}-t_0$ ($NWU_{mgf}-t_0$), preservation under convolution, mixture, mixing and the homogeneous Poisson shock model are studied. In the sequel, nonparametric test is proposed, the asymptotic normality of the class is established and the asymptotic null variance is estimated. The percentiles and powers of this test are tabulated. The asymptotic efficiencies for some alternatives distributions are derived. Finally sets of real data are used as examples to elucidate the use of the proposed test in practical application.
A generalized likelihood ratio test is developed to detect an outlier associated with monitoring nuclear proliferation. While the classical outlier detection methods consider continuous variables only, our approach allows both continuous and discrete variables or a mixture of continuous and discrete variables to be used. In addition, our method is free of the normality assumption, which is the key assumption in most of the classical methods. The proposed test is constructed by applying the bootstrap to a generalized likelihood ratio. We investigate the performance of the test by studying the power with simulations.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.7
no.2
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pp.179-188
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1996
Accelerated life testing(ALT) of products quickly yields information on life. In this paper, we investigate asymptotic normalities of maximum likelihood(ML) estimators of parameters for ALT model under Type II censored data using results of Bhattacharyya(1985). Further illustrations include the treatment of asymptotic of the exponential and Weibull regression models.
The objective of this paper is to propose a nonparametric distribution-free test for ordered alternatives in k crossed factor designs by using the concepts of combined factor and within-blocks ranks. We investigate the asymptotic normality of the proposed test statistic and the Pitman efficiencies. We also compared the small empirical powers of the tests considered in this paper by Monte Carlo study. Thus we can conclude that the proposed test is efficient and robust for the underlying distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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