• 제목/요약/키워드: integrated mean squared error(IMSE)

검색결과 3건 처리시간 0.015초

Sequential Shape Modification for Monotone Convex Function: L2 Monotonization and Uniform Convexifiation

  • Lim, Jo-Han;Lee, Sung-Im
    • Communications for Statistical Applications and Methods
    • /
    • 제15권5호
    • /
    • pp.675-685
    • /
    • 2008
  • This paper studies two sequential procedures to estimate a monotone convex function using $L_2$ monotonization and uniform convexification; one, denoted by FMSC, monotonizes the data first and then, convexifis the monotone estimate; the other, denoted by FCSM, first convexifies the data and then monotonizes the convex estimate. We show that two shape modifiers are not commutable and so does FMSC and FCSM. We compare them numerically in uniform error(UE) and integrated mean squared error(IMSE). The results show that FMSC has smaller uniform error(UE) and integrated mean squared error(IMSE) than those of FCSC.

Selection of Canonical Factors in Second Order Response Surface Models

  • Park, Sung H.;Seong K. Han
    • Journal of the Korean Statistical Society
    • /
    • 제30권4호
    • /
    • pp.585-595
    • /
    • 2001
  • A second-order response surface model is often used to approximate the relationship between a response factor and a set of explanatory factors. In this article, we deal with canonical analysis in response surface models. For the interpretation of the geometry of second-order response surface model, standard errors and confidence intervals for the eigenvalues of the second-order coefficient matrix play an important role. If the confidence interval for some eigenvalue includes 0 or the estimate of some eigenvalue is very small (near to 0) with respect to other eigenvalues, then we are able to delete the corresponding canonical factor. We propose a formulation of criterion which can be used to select canonical factors. This criterion is based on the IMSE(=Integrated Mean Squared Error). As a result of this method, we may approximately write the canonical factors as a set of some important explanatory factors.

  • PDF

다항회귀모형에 대한 최소편의 실험계획 (Minimum Bias Design for Polynomial Regression)

  • 장대흥;김영일
    • 응용통계연구
    • /
    • 제28권6호
    • /
    • pp.1227-1234
    • /
    • 2015
  • 전통적으로 최적실험을 위한 실험기준들은 기본적으로 가정된 모형에 의존한다. 따라서 모형에 대한 완벽한 정보를 가지지 않는 경우 실험자는 곤란에 빠질 수 밖애 없다. Box와 Draper (1959) 이런 상황에 대비해 적분된 평균제곱오차의 편의부분에 해당하는 적분된 편의를 최소화하는 실험기준을 제안하고 필요충분조건을 명시하였다. 그러나 간단한 예제를 제외하고는 문헌에서는 이러한 필요충분조건을 만족하는 실험에 대한 구채적인 예제는 계산상의 문제로 예상외로 많이 연구가 되어 있지 않다. 비록 수치적인 해이긴 하지만 다항회귀모형을 중심으로 최소편의를 만족하는 실험의 성격을 파악하였는데 결론적으로 양극단에서 안쪽 방향으로 이탈되는 위치에서 받힘점이 형성되는 것을 알 수 있었다.