Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.21-29
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2009
Engle과 Russell (1998)의 ACD 모형은 재무학에서 가격과 거래 시간의 밀접한 관계에 대한 관심을 불러 일으켰다. ACD 모형은 GARCH 모형과의 유사성을 바탕으로 Box-Cox 변환과 충격 함수 곡선(shocks impact curve)을 적용시켜 Log ACD, Power ACD, Box-Cox ACD 등과 같은 보다 유연한 모형으로 일반화될 수 있다. 본 연구에서는 이와 같이 일반화된 ACD 모형들을 국내 주식시장에서 거래되고 있는 주식의 price duration에 적용시켜 그 성능을 비교해보고자 한다.
본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.
Many technology investment projects can be considered as set of sequential options. A compound real option can be used for evaluating sequential technology investment decisions under significant uncertainty and measuring its value. In this paper, the formula developed by Geske and Johnson(1984) and Buraschi and Dumas(2001) was applied to evaluate the technology investment with related double real option. Also double real option was com-pared with net present value method and multiple linear regression model was used to assess the partial effects of risk free rate and log-term volatility on its value.
Bioconcentration factors (BCF) in fish of organic nonelectrolytes are well correlated by a linear solvation energy relationship (LSER) of the form : log BCF= -0.95 + 4.74 $V_I/100 - 4.39{\beta} + 0.88{\alpha}$ where $V_I$ is the intrinsic solute molecular volume and ${\beta}$ and ${\alpha}$ are the solvatochromic parameters that measure hydrogen bond acceptor basicity and donor acidity of the compound. The LSER model can not only correlate the property with an accuracy comparable to molecular connectivity model but also provide a quantitative informationon on the nature and relative strength of solute-target system interactions affecting the property of interest. Such an information can hardly be obtained from molecular connectivity model.
Marcos S Oliveira;Daniela CR Oliveira;Victor H Lachos
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권6호
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pp.605-629
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2023
This paper proposes some diagnostics procedures for the skew-t linear regression model with censored response. The skew-t distribution is an attractive family of asymmetrical heavy-tailed densities that includes the normal, skew-normal and student's-t distributions as special cases. Inspired by the power and wide applicability of the EM-type algorithm, local and global influence analysis, based on the conditional expectation of the complete-data log-likelihood function are developed, following Zhu and Lee's approach. For the local influence analysis, four specific perturbation schemes are discussed. Two real data sets, from education and economics, which are right and left censoring, respectively, are analyzed in order to illustrate the usefulness of the proposed methodology.
Cancer registration is an important component of a comprehensive cancer control program, providing timely data and information for research and administrative use. Capture-recapture methods have been used as tools to investigate completeness of cancer registry data. This study aimed to estimate the completeness of lung cancer cases registered in Ardabil Population Based Cancer Registry (APBCR) with a three-source capture-recapture method. Data for all new cases of lung cancer reported by three sources (pathology reports, death certificates, and medical records) to APBCR for 2006 and 2008 were obtained. Duplicate cases shared among the three sources were identified based on similarity of first name, last name and father's names. A log-linear model was used to estimate number of missed cases and to control for dependency among sources. A total of 218 new cases of lung cancer was reported by three sources after removing duplicates. The estimated completeness calculated by log-linear method was 26.4 for 2006 and 27.1 for 2008. The completeness differed according to gender. In men, the completeness was 26.0% for 2006 and 28.1 for 2008. In women, the completeness was 36.5% for 2006 and 46.9 for 2008. In conclusion, none of the three sources can be considered as a reliable source for accurate cancer incidence estimation.
표본조사는 비용과 시간을 절약하면서도 주어진 정확성을 만족하는 통계를 얻을 수 있다. 그러나 최근에는 다수의 무응답 발생으로 인해 조사의 정확성이 크게 떨어지고 있다. 무응답은 다양한 이유로 발생하고 있으나 무응답이 관심변수와 함수 관계가 있는 경우에는 이 정보를 이용하여 무응답을 적절히 처리해야 추정의 정확성이 유지될 수 있다. 최근 Chung과 Shin (2017, 2019), Min과 Shin (2018)은 응답률이 관심변수의 지수 또는 선형함수이고 초모집단모형의 오차가 정규분포를 따를 때 무응답으로 인해 발생한 편향을 제거함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 사업체조사에서 초모집단모형의 오차가 감마분포 또는 로그-정규분포를 따르는 경우에서의 무응답 편향보정 추정량을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 추정량의 우수성을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권4호
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pp.813-818
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2010
The least squares estimation method for model parameters under failure step-stress accelerated life tests is studied and a numerical example will be given to illustrate the proposed inferential procedures under the compound linear plans proposed as an alternative to the optimal quadratic plan, assuming that the exponential distribution with a quadratic relationship between stress and log-mean lifetime. The proposed compound linear plan for constant stress accelerated life tests and 4:2:1 plan are compared for various situations. Even though the compound linear plan was proposed under constant stress accelerated life tests, we found that this plan did well relatively in failure step-stress accelerated life tests.
The elliptic relaxation model(ERM) with the inhomogeneous correction intermediate between near wall with and far from the wall. The source of the ERM usually was appled quasi-homogeneous pressure-strain correlation in homogeneous situations. This formulation was easily applied to the linear model or non-linear pressure-strain model. It is observed that the boundary conditions of the relaxation operator dominate the homogeneous pressure-strain model in the near wall region. While looking at high-Reynolds number flows, it was found necessary to modify the effect of the relaxation operator throughout the log region by accounting for gradients of the flatness variable and turbulent length scales. These effects are kinematic blocking of the wall normal velocity fluctuation and pressure reflections from the surface. This model is wall distances and unit vectors which make the model applicable to flows boundary by a complex geometry. Inhomogeneous correction model is computed inertial and non-inertial channel flow These are compared DNS(Kim et at., Kristofffrsen & Andersson) for channel flow. The present model could be predicted well for rotating flows.
소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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