When X and Y have independent two parameter exponential distributions, we develop a Bayesian testing procedures for the equality of two location parameters. Under the noninformative prior, we propose a Bayesian test procedures for the equality of two location parameters using fractional Bayes factor and intrinsic Bayes factor. Simulation study and some real data examples are provided.
The purpose of this paper was to evaluate hypothesized alternative models for the factor structure of the Korean Version of the Aberrant Behavior Checklist(K-ABC) using standardized samples. Confirmatory factor analyses of correlated factor models using the Jeroskog method were carried out. Analyses supported the two-factor processing model. When the achievement scale was added, a three factor model (two processing factors and an achievement factor) emerged. When factorially uncorrelated models were analyzed, fit indices proved to be improper.
Park, Joo-Hwan;Jun, Ji-Sun;Suk, Ho-Chun;Dimmick, G.R.;Bullock, D.E.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1998.05a
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pp.532-537
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1998
Friction factor and two-phase flow frictional multiplier for a CANFLEX bundle are newly developed and presented in this paper. CANFLEX as a 43-element fuel bundle has been developed jointly by AECL/KAERI to provide greater operational flexibility for CANDU reactor operators and designers. Friction factor and two-phase flow frictional multiplier have been developed by using the experimental data of pressure drops obtained from two series of Freon-l34a (R-134a) CHF tests with a string of simulated CANFLEX bundles in a single phase and a two-phase flow conditions. The friction factor for a CANFLRX bundle is found to be about 20 % higher than that of Blasius for a smooth circular pipe. The pressure drop predicted by using the new correlations of friction factor and two-phase frictional multiplier are well agreed with the experimental pressure drop data of CANFLEX bundle within ${\pm}\;5\;%$ error.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.3
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pp.833-845
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2007
When X and Y have independent exponential distributions, we develop a Bayesian testing procedure for the ratio of two quantiles under reference prior. The noninformative prior such as reference prior is usually improper which yields a calibration problem that makes the Bayes factor to be defined up to a multiplicative constant. So we develop a Bayesian testing procedure based on fractional Bayes factor and intrinsic Bayes factor. We show that the posterior density under the reference prior is proper and propose the Bayesian testing procedure for the ratio of two quantiles using fractional Bayes factor and intrinsic Bayes factor. Simulation study and a real data example are provided.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2012.10a
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pp.258-264
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2012
The overall aim of this paper is to determine coupling loss factor of welding point between shell and cylinder using loss factor and structural loss factor. For this purpose, two kinds of loss factor were adopted. One is loss factor of each sub structure, another is structural loss factor based on the complex welded or assembled structure. Using these two parameters, it is possible to derive the coupling loss factor which represents characteristic condition of SEA theory. Coupling loss factor of conjunction in complex structure was expressed as power balance equation. The derived equation for a coupling loss factor has been simplified on the assumption of one way (uni-directional) power flow between multi-sub structures. Using these conditions, it is possible to find the equation of coupling loss factor expressed as above two loss factors. To check the effectiveness of above equation, this paper used two-stage application. The first approach was application between simple cylinder and shell. The next was adopted rotary compressor. Rotary compressor has three main conjunctions between shell and internal vibration part. This equation was applied to find out the optimum welding point with respect to reduce the noise propagation. It shows the effective tool to evaluate the coupling loss factor in complex structure.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.5
no.3
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pp.895-904
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1998
Two stage shrinkage testimator is a kind of adaptive estimators based on a test on an initial estimate of parameter. Since weighing factor plays an important roll in assessing the properties of testimator, its choice is extremely crucial in two stage testimation. Adke, Waikar and Schuurmann(1987) proposed a testimator for the mean of an exponential distribution defined with their own weighing factor. Two alternative testimators obtained using changed weighing factors are presented, and their Mean squared error(MSE) formulae are provided in this paper. Their properties are compared with those of existing one by means of MSE.
Kim Chert-Jin;Yoo Byeong-Kyu;Kim Choong-Sik;Kim Young-Tae
Proceedings of the KIEE Conference
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summer
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pp.1214-1216
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2004
Conventional Switched Mode Power Supplies(SMPS) with diode-capacitor rectifier have distorted input current waveform with high harmonic contents. Typically, these SMPS have a power factor lower than 0,65. To improve with this problem the power factor correction(PFC) circuit of power supplies has to be introduced. PFC circuit have tendency to be applied in new power supply designs. The input active power factor correction circuits can be implemented using either the two-stage or the single-stage approach. In this paper, the comparative analysis of power factor correction circuit using feedforward control with average current mode single-stage flyback method converter and two-stage converter which is combination of boost and flyback converter. The two prototypes of 50W were designed and tested a laboratory experimental. Also, the comparative analysis is confirmed by simulation and experimental results.
In Bayesian model selection or testing problems of different dimensions, the conventional Bayes factors with improper noninformative priors are not well defined. The intrinsic Bayes factor and the fractional Bayes factor are used to overcome such problems by using a data-splitting idea and fraction, respectively. This article addresses a Bayesian testing for the comparison of two normal means with unknown variance. We derive proper intrinsic priors, whose Bayes factors are asymptotically equivalent to the corresponding fractional Bayes factor. We demonstrate our results with two examples.
The study of the validity test on the self-monitoring scale for nurses In this study, both the literary survey as well as empirical research has been executed to test the validity of the scales that measure the construct of the self-monitoring scale. The self-monitoring scale could not be classified into five factors as Snyder suggested. Many other scholars (Briggs, Cheek and Buss, 1980) suggested 3 different classifications which was accepted by Snyder and Gangestad (1986). John, Cheek and Klohnen(1996) claimed a two-factor classification. As has been discussed, factor analysis is used to prove convergent validity within the factor and discriminant validity between the factors. However, depending on the researchers, many variations in classification of the factors were found and a lack of content and discriminant validity were found in the previous research findings. It is also important to note that Snyder's self-monitoring scale did not factor-load at over. 30 for all 25 items, regardless of how many factors could be classified. According to findings of this study, the self-monitoring scale neither classified as five, three or two factors nor factor loaded as hypothesized. It is also clear that Snyder's self-monitoring scale lacks convergent validity as the sub-factors of the scale failed to prove its uni-dimensionality. The A self-monit oring scale not only fail to overcome the problems of Snyder's self-monitori ng scale but even lost the attractiveness of the self-monitoring scale. In this study it was also found that the A self-monitoring scale was not classified in either in a two or three-factor classification as hypothesized. It is, of course, not desirable to use any scale that lacks convergent and discriminant validity even though it has been widely used and has held a great deal of influence on the field of social psychology. To overcome the shortcomings of Snyder's self-monitoring scale, Lennox and Wolfe(1984) suggested 13 items. This study was dedicated to test the validity and reliability of the scale, in which we found that the data presented in validity as the two factors were class ified and loaded as expected. Reliability was also proven by checking Cronbach's α for each factor and for the total items. In addition, a confirmatory factor analysis was executed for the 13 items using LISREL 8.12 program to confirm convergent validity in a two-factor classification. The model was fitting and sound : however, the self-monitoring scale was unfitted and not validated. Thus, it is recommended to use not the original nor the abbreviated self-monitoring scale but the 13 items in future studies. It should also be noted that items 7 and 13 should be removed to obtain better uni-dimensionality for the 13 items. These items loaded at over. 30, too high for the two factors in the test results of Factor analysis. In addition, it is necessary to double-check the cause of two-hold loading at over .30 for the two factors. It could be a problem caused by data or by the scale itself. Therefore, additional studies should follow to better clarify this matter.
In this study, both the literary survey as well as empirical research has been executed to test the validity of the scales that measure the construct of self-monitoring scale could not be classified into five factors as Snyder suggested. Many other scholars (Briggs, Cheek and Buss, 1980) suggested 3 different classifications which was accepted by Snyder and Gangestad (1986). John, Cheek and Klohnen (1996) claimed a two-factor classification. As has been discussed, factor analysis is used to prove convergent validity within the factor and discriminant validity between the factors. However, depending on the researchers, many variations in classification of the factors were found and a lack of content and discriminant validity was found in the previous research findings. It is also important to note that Snyder's self-monitoring scale, did not factor-load at over 30 for all 25 items, regardless of how many factors could be classified. According to findings of this study, the self-monitoring scale neither classified as five, three or two factors nor factor loaded as hypothesized. It is also clear that Snyder's self-monitoring scale lack convergent validity as the sub-factors of the scale fail to prove its uni-dimensionality. The A self-monitoring scale not only fail to overcome the problems of Snyder's self-monitoring scale but even lost the attractiveness of the self-monitoring scale. In this study, it was also found that the A self-monitoring scale was not classified as hypothesized in either in a two or three-factor classification. It is, of course, not desirable to use any scale that lacks convergent and discriminant validity even though it has been widely used but also has held a great deal of influence on the field of social psychology. To overcome the shortcomings of Snyder's self-monitoring scale, Lennox and Wolfe(1984) suggested 13 items. This study 1. was dedicated to test the validity and reliability of the scale, in which we found that the data presented in validity as the two factors were classified and loaded as expected. Reliability was also proven by checking Cronbach's alpha for each factor and for the total items. In addition, a confirmatory factor analysis was executed for the 13 items using LISREL 8.12 program to confirm convergent validity in a two-factor classification. The model was fitting and sound ; however, the self-monitoring scale was unfitted and not validated. Thus, it is recommended to use not the original or the abbreviated self-monitoring scale but the 13 items in future studies. It should also be noted that items 7 and 13 should be removed to obtain better uni-dimensionality for the 13 items. These items loaded at over .30, too high for the two factors in the test results of factor analysis. In addition, it is necessary to double-check the cause of two-hold loading at over .30 for the two factors. It could be a problem caused by data or by the scale itself. Therefore, additional studies should follow to better clarify this matter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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