In this paper, we propose PID type direct control method using single neuron neural network. The proposed method has an output error and 2 time-delay as inputs and is designed to have input weights composed of P, I, D parameters to be controlled through teaming. We could verify the better performance of this system than the conventional method through simulations. And the reduced calculation, due to single neuron, makes it possible the real time processing, and the simple implementation.
In a two-stage two-level balanced nested design, type I error rates for the parametric tests and the rank transformed tests for the main effects and the nested effects are in overall similar to each other. Furthermore, powers for the rank transformed statistic for the main effects and the nested effects in a two-stage two-level balanced nested design are generally superior to powers for the parametric statistic When the effect size and the sample size are increased, we can find that powers increase for the parametric statistic and the rank transformed statistic are dramatically improved. Especially for the case of the fixed effects in the asymmetric distributions such as an exponential distribution, powers for the rank transformed tests are quite high rather than powers for the parametric tests.
The main purpose of this study is to investigate the effect of departures from normality and equal variance on the two-sample test when the variances are unknown. We have found that type I error brought about a little bit change which is ignorable in relation to kurtosis. But the change of type I error was mainly based on the skewness of the parent population. In introductory statistics classes where data analysis includes techniques for detecting skewness of two populations, we recommend the two-sample t-test when maximal skewness of two populations is smalter than the value 4 when the variances seem equal. Furthermore, our simulations reveal that the two-sample t-test appears somewhat more robust than that of z-test if the assumption of equal variance is satisfied. In the case of unequal variance, the two-sample t-test appears somewhat more robust provided the t-statistic using Satterthwaite's approximate degrees of freedom.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.5
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pp.697-704
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2012
The maximum likelihood(ML) estimation of the scale parameters of an exponential distribution based on progressive Type II censored samples is given. The sample is multiply censored (some middle observations being censored); however, the ML method does not admit explicit solutions. In this paper, we propose multiply progressive Type II censoring. This paper presents the statistical inference on the scale parameter for the exponential distribution when samples are multiply progressive Type II censoring. The scale parameter is estimated by approximate ML methods that use two different Taylor series expansion types ($AMLE_I$, $AMLE_{II}$). We also obtain the maximum likelihood estimator(MLE) of the scale parameter under the proposed multiply progressive Type II censored samples. We compare the estimators in the sense of the mean square error(MSE). The simulation procedure is repeated 10,000 times for the sample size n = 20 and 40 and various censored schemes. The $AMLE_{II}$ is better than MLE and $AMLE_I$ in the sense of the MSE.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2003.10a
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pp.319-324
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2003
본 논문에서는 matched-pair design에서의 두 처리간 동등성/ 비열등성 검정에 대해 고려하였다. 기존에 비율차이나 risk ratio관점에서 동등성/비열등성 검정을 시행한 것과는 달리, 본 논문에서는 odds ratio에 기초하여 두 가지 검정통계량을 유도하였다. (1) constrained maximum likelihood estimator(mle)를 이용한 fieller type 통계량 (2) 제약없이 구한 mle를 사용한 wald-type 통계량). 비율 차이나 risk ratio에 기초한 기존의 통계적 방법들(비율차이에 근거한 (3) score-type 통계량과 (4) wald-type 통계량, risk ratio에 기초한 (5) fieller-type 통계량과 (6) wald-type 통계량)과 본 논문에서 제시한 두가지 통계량의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 시행하였다. 모의실험 결과, 본 논문에서 제안한 constrained mle를 사용한 fieller type 통계량은 empirical type I error 측면에서 매우 만족스러운 결과를 보이고 있으며, 특히 비대각 셀의 확률이 작아질 경우에도 안정적인 성능을 보여준다.
A force sensor of 30 MN capacity using build-up technique in which three load cells of 10 MN capacity are arranged in parallel was fabricated. A column spring element was adopted as a shape of a strain gage type load cell. Temperature compensation circuits were used to reduce the error of a load cell. It was estimated that the total error of the fabricated force sensor is less than 0.1 %. The force sensor may be used to calibrate or test material testing machines above 4.5 MN capacity in industries.
In this paper, a model is presented which incoporates the possibility of quality control at each of the production stages. We consider the TYPE I error and the TYPE II error in inspection procedures. In addition to alternative quality control configurations, the model integrates the carrying costs of in-process and finished inventory, quality of production process, reprocessing including fixed and variable cost. Our policy determines the value of optimal lot-size and reprocessing batch size in reducing the total costs. A numerical example illustrates the model framework and highlights the role of the decision variables.
Sohn, Young Bae;Lee, Hae-Sang;Lee, Jang Hoon;Hwang, Jin Soon
Journal of The Korean Society of Inherited Metabolic disease
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v.12
no.2
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pp.99-103
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2012
Tyrosinemia type I is an autosomal recessive inborn error of tyrosine metabolism that caused a mutation. Clinical symptoms include progressive liver damage with liver failure, coagulopathy, hypophosphataemic rickets, renal tubular dysfunction and a high risk of hepatocellular carcinoma. If left untreated, the affected infants may die from liver failure within the first year of life. PharmacoloIcal therapy with 2-(2-nitro-4-trifluoromethylbenzoyl)-1,3-cyclohexanedione (NTBC) has offered an effective therapeutic option in addition to dietary restriction of tyrosine and phenylalanine. As prognosis of tyrosinemia type I is improving with early diagnosis and early treatments, it meets the criteria for a condition that would benefit from newborn screening. We report a case of tyrosinemia type I diagnosed by newborn screening and successive biochemical analysis of plasma and urine, treated by dietary restriction and NTBC.
In P300-based concealed information test (P300 CIT), it evaluates whether the P300 amplitude for the probe is significantly greater than that of the irrelevant to determine if the suspect is telling a lie. An independent sample t-test or a bootstrap method can be used as a statistical test to make that decision. Rosenfeld et al. (2004) used the bootstrap method, claiming that "t tests on single sweeps are too insensitive to use to compare mean probe and irrelevant P300s within individuals" and their method has been accepted to date. The purpose of the study is to evaluate whether the power of t-test is lower than that of the bootstrap method in the P300 CIT. The Monte Carlo study was conducted by using EEG collected from 39 participants. The results showed that the type I error rates of the t-test and the percentile bootstrap method were similar and the power of the percentile bootstrap method was slightly higher than that of the t-test. The type I error rates of the t-test and the percentile bootstrap method were slightly lower than the significance level and the powers of the two tests were also slightly lower than that of the theoretical t-test. On the other hand, the type I error rate and power of the standard error Bootstrap method were the same as those of the theoretical t-test and its power was .012 ~ .081 higher than that of t-test depending on experimental conditions.
This article evaluates the accuracy of noise measurements for 37 noise measurement applications for iPhone 4 and iPhone 3Gs. Noise levels were measured using simultaneously a precision sound level meter and iPhones installed noise measurement applications at the levels of 70 dB, 80 dB and 90 dB at 1,000 Hz. Measurement errors were estimated by subtracting two measurements between iPhone and sound level meter. It was found that measurement errors of 34 applications(89.2%) were greater than ${\pm}2$ dB which is the maximum allowable error range for the Type II sound level meter. It was only 4 applications that measurement errors lie within ${\pm}2$ dB error range. There was no significant differences among measurements with four iPhone 4s. However, there were significant differences between the measurements with iPhone 4 and iPhone 3Gs using the same application. It was due to the different hardware specifications such as microphone. Therefore, noise measurement applications, for example, which has to utilize hardware of the smartphone, should be programmed to identify hardware specifications and to adopt appropriate correction factors upon hardware specifications. In conclusion, it is necessary to check accuracy and validity before using the noise measurement applications for iPhones. Also, it was suggested that it should develop an evaluation guideline or protocol on accuracy testing for the measurement applications using a smartphone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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