Construction labor productivity, which is the greatest source of variation in overall construction productivity, is the critical factor for determining the project performance in terms of time and cost, especially during scheduled overtime when extra time and cost are invested. The objective of this research is to select an appropriate type of probability distribution function representing the variability of daily labor productivity during overtime. Based on the results of statistical data analysis of labor performance during different weekly work hours, lognormal distribution is selected in order to take advantage of easiness of generating correlated random numbers. The selected lognormal distribution can be used for development of a simulation model in construction scheduling, cost analysis, and other applications areas where representation of the correlations between variables are essential.
임계값을 기준으로 그 보다 작은 값은 로그정규분포(lognormal distribution; LN)를, 큰 값은 일반화파레토분포(generalized Pareto distribution; GPD)를 따르는 합성 분포를 LN-GPD 합성분포라 한다. Scollnik (2007)은 LN-GPD 합성분포가 로그정규분포와 GPD를 합성 시킴으로써 자료의 손실 없이 꼬리가 두꺼운 분포에서 좋은 적합력을 가진다고 밝혔다. 본 논문에서는 시간에 따라 변하는 LN-GPD 평균모형을 다루었으며 방법론으로는 국소 다항최대우도법을 기반으로 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 시간에 따라 변하는 분포를 추정함으로써 자료에 대한 훨씬 자세한 이해가 가능하며 이는 곧 상담원 배치나 자원배분과 같은 운영관리에 큰 도움을 줄 수 있다. 본 연구는 GPD 분포만을 고려한 Beirlant와 Goegebeur (2004)를 확장하여 절삭한 로그정규분포를 추가하여 자료의 손실 없이 자료의 특징을 살펴볼 수 있다는데도 의의가 있다. 모의실험을 통해 제안한 방법론의 적절함을 살펴 보았고 실증 자료 분석으로 이스라엘 은행의 콜센터 서비스 시간에 대해 분석하여 상담원 배치와 관련된 흥미로운 결과를 찾을 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제1권
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pp.35-45
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1990
The problem of estimating the reliability using the Bayesian approach and the prior information about tile reliability of a lognormal distribution is considered. Some Bayes estimators are proposed and studied under the squared error loss and tile Harris loss. Also Monte Carlo simulations are carried out to examine the performances of the proposed estimators and results are provided in the tables.
Deposition of flame-synthesized silica particles onto a target is utilized in optical fiber preform fabrication processes. The particles are convected and deposited onto the target. Falkner-Skan wedge flow was chosen as the particle laden flow. Typically the particles are polydisperse in size and follow a lognormal size distribution. Brownian diffusion, thermophoresis, and coagulation of the particles were considered and effects of these phenomena on particle deposition were studied. A moment model was developed in order to predict the particle number density and the particle size distribution simultaneously. Particle deposition with various wedge configurations was examined for conditions selected for a typical VAD process. When coagulation was considered, mean particle size and its standard deviation increased and particle number density decreased, compared to the case without coagulation. These results proved the fact that coagulation effect expands particle size distribution. The results were discussed with characteristics of thermal and diffusion boundary layers. As the boundary layers grow in thickness, overall temperature and concentration gradients decrease, resulting in decrease of deposition rate and increase of particle residence time in the flow and thus coagulation effect.
LN-GPD 합성 분포는 몸통부분은 로그-정규분포를 두터운 꼬리에 대해서는 GPD분포를 따르도록 합성한 분포로 두터운 몸통과 꼬리를 동시에 가지는 자료를 절삭없이 효율적으로 다룰 수 있는 분포이다. 하지만 임계점을 포함하고 있기에 최대우도추정량은 매우 불안정함이 잘 알려져 있어 본 논문이서는 이를 극복하기 위해서 임계점을 먼저 추정하고 나머지 모수들에 대해서 따로 추정하는 2단계 추정 방법들에 대해서 살펴보고 그 성능을 비교해 보았다. 그 결과 동시 추정하는 최대우도추정량의 경우 불안정한 추정이 GPD 분포의 꼬리 지수에서 두드러 졌으며 임계점에 대해서는 비교적 잘 추정함을 알 수 있었다. 이와 반대로 여러 비모수적인 방법들은 꼬리 지수는 만족스럽게 잘 추정하였으나 임계점의 경우 편의가 있음을 관찰할 수 있었다. 실증자료 분석을 위해 2단계 추정법을 이스라엘 은행의 콜센터에서 수집한 서비스 시간에 대한 자료에 적합해 보았으며 그 결과 LN-GPD 합성 분포를 사용하는 것이 로그-정규분포 혹은 GPD 분포 단독으로 사용하는 것보다 자료의 손실도 없이 더 좋은 적합도를 보임을 알 수 있었다.
본 연구는 5년간의 세탁기 및 화장실 용수의 실측 자료를 기반으로 표본가구의 가구 및 주택, 월 특성들을 나타내는 변수들을 조사하여 위의 두 가지 용수에 대한 수요예측모형을 개발하는 것이다. 그러나 반응변수인 세탁기 및 화장실 용수의 분포를 확인한 결과 양의 왜도, 즉, 왼쪽으로 치우친 형태로 정규분포를 따르지 않기 때문에 다중회귀모형 적용 시 추정치가 편의되는 문제가 있다. 따라서 이에 대한 대안으로 세탁기 및 화장실 용수 수요 예측모형을 와이블 및 대수정규회귀모형으로 가정하고, 3가지 모형을 적용하여 최적모형을 제시하고 이에 대한 해석을 제시하였다. 그 결과 와이블 분포를 가정한 회귀모형이 가장 적합하다고 나타났으며, 이에 대한 각 용수별 예측모형을 제시하고 해석하였다. 그 결과 두 용수 모두 공통적으로 실거주인원이 용수사용에 가장 큰 영향을 주는 인자로 나타났다. 분석결과를 토대로 세탁기 및 화장실 용수의 수요를 예측시 실거주인원에 대한 고려가 필요하다는 점을 시사하며, 예측모형을 통한 관리부서에서 장기적으로 물 수요관리에 대한 정책 수립, 수도 관련 시설 규격 및 기자재 결정 등의 기초자료로 활용 할 수 있을 것이라 판단된다. 추후 연구에서는 1인 가구 등과 같은 실태를 반영한 독립변수들을 고려한 실측연구 등이 필요할 것이다.
본 연구에서는, Markov 연쇄 모형에 의해 산정된 모의 일 강우량을 일 유출모형인 Tand 모형에 입력시켜 모의 일유출량을 산정함으로써 저수유량계열을 확장하는 방법을 개발하였다. 또한, 모의된 일 유량계열로부터 지속기간별 연 최저치 계열을 작성하였으며, 지속기간별 연 최저치계열에 대한 빈도분석을 시행하였다. 분석에 사용된 분포형은 Lognormal-2, Lognormal-3, Gamma-2, Gamma-3, LogGamma-3, Gumbel-2, Weibull-2 분포이었으며, 모수추정은 모멘트법과 최우도법을 사용하였다. Kolmogorov - Sminorv 검정방법으로 지속기간별 연 최저치 계열에 적합한 확률분포형을 결정하고, 용담댐 지점을 대상으로 하여 지속기간별 갈수 빈도곡선을 산정하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 적용하면 과거 저수 유량계열의 통계적 특성을 잘 나타내는 일 유량의 모의가 가능 하여, 갈수유량계열 자료가 빈곤한 유역에서 확률 갈수량을 추정하는데 유용하리라고 판단된다.
In this paper, statistically optimal accelerated life test(ALT) plans considering statistical efficiency only and new compromise ALT plans to sacrifice some statistical efficiency in return for improved overall properties including estimobility probability and robustness for the model assumptions are developed under the assumptions of constant stress, intermittent inspection, Type I censoring and lognormal failure distribution which has been one of the popular choices of failure distributions in the extensive engineering applications of ALT. Computational experiments are conducted to compare with four ALT plans including two proposed ones under continuous and intermittent inspections over a range of parameter values in terms of asymptotic variance, sensitivities for guessed input values, and proportion of estimable samples, etc. The small and moderate sample properties for the proposed ALT plans designed under asymptotic criterion are also investigated by Monte Carlo simulation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권6호
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pp.837-847
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2012
Inverse Gaussian distribution is widely used in applications to analyze and model right-skewed data. To assess the appropriateness of the distribution prior to data analysis, Mudholkar and Tian (2002) proposed an entropy-based test of fit. The test is based on the entropy power fraction(EPF) index suggested by Gokhale (1983). The simulation results report that the power of the entropy-based test is superior compared to other goodness-of-fit tests; however, this observation is based on the small-scale simulation results on the standard exponential, Weibull W(1; 2) and lognormal LN(0:5; 1) distributions. A large-scale simulation should be performed against various alternative distributions to evaluate the power of the entropy-based test; however, the use of a theoretical method is more effective to investigate the powers. In this paper, utilizing the information discrimination(ID) index defined by Ehsan et al. (1995) as a mathematical tool, we scrutinize the power of the entropy-based test. The selected alternative distributions are the gamma, Weibull and lognormal distributions, which are widely used in data analysis as an alternative to inverse Gaussian distribution. The study results are provided and an illustrative example is analyzed.
The use of single component distribution to describe the irregular stand structure of degraded forest often lead to bias. Such biasness can be overcome by the application of finite mixture distribution. Therefore, in this study, finite mixture distribution was used to characterise the irregular stand structure of the Gmelina arborea plantation in Omo forest reserve. Thirty plots, ten each from the three stands established in 1984, 1990 and 2005 were used. The data were pooled per stand and fitted. Four finite mixture distributions including normal mixture, lognormal mixture, gamma mixture and Weibull mixture were considered. The method of maximum likelihood was used to fit the finite mixture distributions to the data. Model assessment was based on negative loglikelihood value ($-{\Lambda}{\Lambda}$), Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC) and root mean square error (RMSE). The results showed that the mixture distributions provide accurate and precise characterisation of the irregular diameter distribution of the degraded Gmelina arborea stands. The $-{\Lambda}{\Lambda}$, AIC, BIC and RMSE values ranged from -715.233 to -348.375, 703.926 to 1433.588, 718.598 to 1451.334 and 3.003 to 7.492, respectively. Their performances were relatively the same. This approach can be used to describe other irregular forest stand structures, especially the multi-species forest.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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