• 제목/요약/키워드: confidence probability

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Bootstrap 기법을 이용한 BOD 평균 농도 및 신뢰구간 분석 (Analysis of BOD Mean Concentration and Confidence Interval using Bootstrap Technique)

  • 김경섭
    • 한국물환경학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.297-302
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    • 2010
  • It is very important to know mean and confidence interval of water-quality constituents such as BOD for water-quality control and management of rivers and reservoirs effectively. The mean and confidence interval of BOD at Anseong2 and Hwangguji3 sampling stations which are located at the border of local governments in Anseong Stream were estimated and analyzed in this paper using Bootstrap technique which is one of non-parametric statistics. The results of Bootstrap were compared with arithmetic mean, geometric mean, Biweight method mean as a point estimator and distribution mean came from the appropriate probability distribution of Log-normal. In Bootstrap technique 12 data set was randomly selected in each year and 1000 samples was produced to get parameter of population. Visual Basic for Applications (VBA) of Microsoft Excel was utilized in Bootstrap. It was revealed that the Bootstrap technique can be used to explain more rigorously and robustly the achievement or violation of BOD target concentration in Total Maximum Daily Load (TMDL).

KOZIOL-GREEN 모형에서 생존함수에 대한 붓스트랩 구간추정 (Bootstrap confidence interval for survival function in the Koziol-Green model)

  • 조길호;정성화;최달우;최현숙
    • 응용통계연구
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    • 제11권1호
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    • pp.151-161
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    • 1998
  • 본 논문에서는 Koziol-Green 모형에서 생존함수에 대한 신뢰구간을 붓스트랩 방법을 이용하여 제안하고, 생존함수에 대한 붓스트랩 추정량의 일치성을 밝힌다. 또한 제안된 붓스트랩 신뢰구간들을 기존의 근사적 정규분포를 이용한 신뢰구간과 생존함수에 변수변환을 고려하여 구성한 신뢰구간들과 모의실험을 통하여 비교한 결과 제안된 붓스트랩 신뢰구간이 기존의 방법보다 포함확률 측면에서 더 좋은 결과를 보였고 중도절단율에 덜 민감한다는 것을 보여 주었다.

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Development of Matching Priors for P(X < Y) in Exprnential dlstributions

  • Lee, Gunhee
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제27권4호
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    • pp.421-433
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    • 1998
  • In this paper, matching priors for P(X < Y) are investigated when both distributions are exponential distributions. Two recent approaches for finding noninformative priors are introduced. The first one is the verger and Bernardo's forward and backward reference priors that maximizes the expected Kullback-Liebler Divergence between posterior and prior density. The second one is the matching prior identified by matching the one sided posterior credible interval with the frequentist's desired confidence level. The general forms of the second- order matching prior are presented so that the one sided posterior credible intervals agree with the frequentist's desired confidence levels up to O(n$^{-1}$ ). The frequentist coverage probabilities of confidence sets based on several noninformative priors are compared for small sample sizes via the Monte-Carlo simulation.

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스코어 기반 관측신뢰도를 이용한 잡음환경하 화자식별 (Speaker Identification Using Score-based Confidence in Noisy Environments)

  • 민소희;송민규;나승유;최승호;김진영
    • 음성과학
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    • 제14권4호
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    • pp.145-156
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    • 2007
  • The performance of speaker identification is severely degraded in noisy environments. Recently probability weighting method based on observation membership was proposed for overcoming the noise problem[1]. In the paper[1] the observation confidence was calculated from SNR with sigmoid function. However, estimating SNR needs additive calculation amount and estimated SNR is corrupted in dynamic noisy environments. In this paper we propose estimation methods of the observation confidence based on score-based reliabilities (SBR) of entropy and dispersion measures. Generally SBRs are obtained from speaker models' probabilities. The proposed methods are evaluated with ETRI speaker recognition DB. We compared the performances of the proposed methods with those in [1][8]. The experimental results show that the proposed methods can be successfully applied for the case where SNR is not available.

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연관 단어 마이닝을 사용한 웹문서의 특징 추출 (Feature Extraction of Web Document using Association Word Mining)

  • 고수정;최준혁;이정현
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제30권4호
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    • pp.351-361
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    • 2003
  • 단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존의 방법은 주기적으로 프로파일을 갱신해야하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 색인어에 대한 화률을 계산해야 하는 문제점 등을 포함한다. 본 논문에서는 연관 단어 마이닝을 사용하여 문서의 특징을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 백터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 벡터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서로부터 추출된 연관 단어는 이를 구성하는 수와 신뢰도와 지지도에 따라 차이를 보인다. 따라서 본 논문에서는 문서 분류의 성능을 향상 시키기 위허ㅐ 연관 단어를 구성하는 단어의 수와 지지도를 결정하는 효율적인 방법을 제안한다. 연관 단어 마이닝을 이용한 특징 추출 방법은 프로파일을 사용하지 않으므로 프로파일 갱신의 필요성이 없으며, 색인어에 대한 확률을 계산하지 않고도, Apriori 알고리즘의 신뢰도와 지지도에 따라 자동으로 명사구를 생성하므로 단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존 방법에 대한 문제점을 해결한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 Naive Bayes 분류자를 이용한 문서 분류에 적용하여 정보이득, 역문헌빈도의 방법과 비교하며, 또한 색인어의 연관성과 확률 모델을 기반으로 단어의 연관성을 이용하여 문서 분류를 하는 기존의 방법과 각각 비교한다.

Sequential Confidence Interval with $\beta$-protection for a Linear Function of Two Normal Means

  • Kim, Sung-Lai
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제26권3호
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    • pp.309-317
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    • 1997
  • A sequential procedure for estimating a linear function of two normal means which satisfies the two requirements, i.e. one is a condition of coverage probability, the other is a condition of $\beta$-protection, is proposed when the variances are unknown and not necessarily equal. We give asymptotic behaviors of the proposed stopping time.

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Bootstrapping Logit Model

  • Kim, Dae-hak;Jeong, Hyeong-Chul
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제9권1호
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    • pp.281-289
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    • 2002
  • In this paper, we considered an application of the bootstrap method for logit model. Estimation of type I error probability, the bootstrap p-values and bootstrap confidence intervals of parameter were proposed. Small sample Monte Carlo simulation were conducted in order to compare proposed method with existing normal theory based asymptotic method.

Sequential Confidence Set of the Mean Vector of a Multivariate Distribution

  • Kim, Sung Lai
    • 충청수학회지
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    • 제5권1호
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    • pp.87-97
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    • 1992
  • Sequential procedure with ${\beta}$-protection for the mean vector ${\mu}(\theta)$ of a p(> 1)-variate multivariate distribution $P_{\theta}$, ${\theta}{\in}{\Theta}$, with covariance matrix ${\sum}(\theta)$ is considered when the only nuisance parameters is ${\sum}(\theta)$. We obtain a confidence set for ${\mu}(\theta)$ with coverage probability condition and ${\beta}$-protection at ${\mu}-{\delta}(\mu)$ for some imprecision function ${\delta}:\mathbb{R}^p{\rightarrow}\mathbb{R}^p$.

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베이지안 접근에 의한 모비율 선형함수의 신뢰구간 (Confidence Intervals for a Linear Function of Binomial Proportions Based on a Bayesian Approach)

  • 이승천
    • 응용통계연구
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    • 제20권2호
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    • pp.257-266
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    • 2007
  • 모비율에 대한 신뢰구간의 구축에 있어 정규근사에 의한 Wald 신뢰구간이 표준으로 인식되어 왔으나, 최근 여러 학자들에 의해 Wald 신뢰구간은 근사성에서 심각한 문제가 있다는 것이 밝혀지고 있어 Agresti와 Coull(1998)에 의해 제안된 방법이 새로운 표준이 되어 가고 있다. Agresti-Coull 방법은 간편하면서도 근사성 문제를 획기적으로 개선하였으나 모비율에 대한 여러 가지 문제에서 보수적인 신뢰구간을 제시하고 있다. 본 연구에서는 베이지안 접근 방법에 의해 Agresti-Coull 방법의 보수성을 개선한 모비율 선형 함수의 신뢰구간을 제시한다.

Probability of Rejection Curve for Equivalence Testing Procedure

  • Sung, Nae Kyung
    • 품질경영학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.102-110
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    • 1994
  • We investigate the small-sample behavior of the probability of rejection curves and its performance for a equivalence testing procedure based on confidence intervals which was developed with a motivation from bioequivalence studies. This type of equivalence studies are conducted frequently in pharmaceutical industries to compare the relative bioavailabilty of two formulations of a drug and can be applied various fields where assurance of quality equivalence is needed. From the Monte-Carlo simulation results we suggest proper sample sizes for the equivalence testing procedure.

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