Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권5호
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pp.421-441
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2017
In this survey, estimation methods for structural vector autoregressive models are presented in a systematic way. Both frequentist and Bayesian methods are considered. Depending on the model setup and type of restrictions, least squares estimation, instrumental variables estimation, method-of-moments estimation and generalized method-of-moments are considered. The methods are presented in a unified framework that enables a practitioner to find the most suitable estimation method for a given model setup and set of restrictions. It is emphasized that specifying the identifying restrictions such that they are linear restrictions on the structural parameters is helpful. Examples are provided to illustrate alternative model setups, types of restrictions and the most suitable corresponding estimation methods.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권4호
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pp.647-658
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2009
It is already known from the previous study that flood seems to have heavier tail. Therefore, to make prediction of future extreme label, some agreement of tail behavior of extreme data is highly required. The LH-moments estimation method, the generalized form of L-moments is an useful method of characterizing the upper part of the distribution. LH-moments are based on linear combination of higher order statistics. In this study, we have formulated LH-moments of five distributions useful in hydrology such as, two types of three parameter kappa distributions, beta-${\kappa}$ distribution, beta-p distribution and a generalized Gumbel distribution. Using LH-moments reduces the undue influences that small sample may have on the estimation of large return period events.
본 연구에서는 연최대치 독립 호우사상의 결정에 사용되는 Freund 이변량 지수분포의 매개변수 추정과정을 구체적으로 검토하였다. 먼저, 모멘트법을 이용하는 경우를 구체적으로 검토하고, 그 결과를 최우도법을 적용한 결과와 비교하였다. 두 방법을 1961~2010년 서울지점의 시강우 자료에 적용하여 연최대치 독립 호우사상을 선정하고, 그 결과를 비교 검토하였다. 이러한 과정을 통해 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 매개변수 추정방법으로 모멘트법을 적용하는 경우에는 두변량의 평균과 분산뿐만 아니라 상관계수도 고려해 주어야 하는 것으로 나타났다. 둘째, 최우도법은 두변량의 평균에 대한 재현성이 우수하고, 모멘트법은 분산의 경년변동을 잘 나타내는 것으로 나타났다. 셋째, 모멘트법과 최우도법을 통해 선정한 연최대치 독립 호우사상들은 대체로 유사한 것으로 나타났다. 다르게 선정된 호우사상은 최우도법의 경우에는 총 강우량이 큰 것, 모멘트법의 경우에는 강우강도가 큰 것으로 나타났다.
Generally, an electric railroad feeding system has many problems due to the different characteristics in contrast with a load of general three-phase AC electric power system. One of them is harmonics problem caused by the switching device existing in the feeding system, and moreover, the time-varying dynamic loads of rail way is inherently another cause to increase this harmonics problem. In Korea power systems, the electric railroad feeding system is directly supplied from the substation of KEPCO. Therefore, if voltages fluctuation or unbalanced voltages are created by the voltage and current distortion or voltage drop during operation, it affects directly the source of supply. The trainloads of electric railway system have non-periodic but iterative harmonic characteristics as operating condition, because the electric characteristic of the electric railroad feeding system is changed by physical conditions of the each trainload. According to the traditional study, the estimation of harmonics has been performed by deterministic way using the steady state data at the specific time. This method is easy to analyze harmonics, but it has limits in some cases which needs an assessment of dynamic load and reliability. Therefore, this paper proposes the probabilistic estimation method, moments matching method(MW) in order to overcome the drawback of deterministic method. In this paper, distributions for each harmonics are convolved to obtain the moments and cumulants of TDD(Total Demand Distortion), and this can be generalized for any number of trains. For the case study, the electric railway system of LAT(Intra Airport Transit) in Incheon International Airport is modeled using PSCAD/EMTDC dynamic simulator. The raw data of harmonics for the moments matching method is acquired from simulation of the LAT model.
본 연구에서는 기존의 대수(對數)형태인 대수(對數)-Gumbel 확률분포함수를 변환하여 새로운 형태의 대수(對數)-Gumbel 확률분포함수를 정립하였다. 이 분포함수를 이용하여 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법(Probability weighted moments)에 기초한 매개변수 추정과정을 유도하였으며, 또한 재현기간별 신뢰한계를 구하기 위하여 각각의 매개변수 추정법에 대한 점근분산식(漸近分散式)을 유도하였다. 아울러 유도된 식들을 실제 자료에 적용하였다.
This paper considers a generalized method of moments(GMM) estimation for seasonal cointegration as the extension of Kleibergen (1999). We propose two iterative methods for the estimation according to whether parameters in the model are simultaneously estimated or not. It is shown that the GMM estimator coincides in form to a maximum likelihood estimator or a feasible two-step estimator. In addition, we derive its asymptotic distribution that takes the same form as that in Ahn and Reinsel (1994).
International Journal of Reliability and Applications
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제9권1호
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pp.31-52
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2008
In this paper generalized version of the geometric distribution is introduced. This distribution can be considered as a two-parameter generalization of the discrete geometric distribution. The main statistical and reliability properties of this distribution are discussed. Two methods of estimation, namely maximum likelihood method and the method of moments are used to estimate the parameters of this distribution. Simulation is utilized to calculate these estimates and to study some of their properties. Also, asymptotic confidence limits are established for the maximum likelihood estimates. Finally, the appropriateness of this new distribution for a set of real data, compared with the geometric distribution, is shown by using the likelihood ratio test and the Kolmogorove-Smirnove test.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권3호
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pp.463-477
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2009
극단치 분포의 모수 추정방법으로 최우추정법, 확률가중적률법, 회귀분석법은 기존 연구에서 활발하게 적용되어져 왔다. 그러나 이들 세 가지 추정방법 가운데, 회귀분석법의 우수성은 엄격하게 평가되어진 적이 없다. 본 논문에서는 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 Generalized Extreme Value(GEV) 분포와 Generalized Pareto(GP) 분포의 모수 추정에 회귀분석법 및 다른 추정방법을 적용하여 비교 연구한다. 시뮬레이션 결과, 표본의 크기가 작은 경우 회귀분석 법은 GEV 분포의 위치모수 추정시 편의 측면과 효율성 측면에서 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다. GP 분포의 규모모수 추정시에는 표본의 크기 가 작을 경우 회귀분석법이 다른 방법보다 작은 편의를 나타내었다. 회귀분석법은 표본의 크기 가 작거나 적당히 큰 경우에도 GEV 분포나 GP 분포의 형태모수 추정시에 형태모수의 값이 -0.4일 경우, 다른 방법보다 우수한 경향을 나타내었다.
The ground and excited state dipole moments of Coumarin 450 (C 450) laser dye were measured at room temperature in several solvents of varying dipole moments. The ground state dipole moment (${\mu}_g$) is estimated by using the modified Onsagar model and the excited state dipole moments (${\mu}_e$) were estimated by the method of solvatochromism as well as by utilizing the microscopic solvent polarity parameter ($E^N_T$). Further, the deviation of some of the points from the linearity of the $E^N_T$ versus Stokes shift indicates the existence of specific type of solute-solvent interaction. The excited state dipole moment of C 450 were found to be higher than those of the ground state and is interpreted in terms of the resonance structure of the molecule. A reasonable agreement has been observed between the values obtained by the method of solvatochromism and modified Onsagar model. It is observed that, corresponding to cyclohexane solution, the fluorescence maxima shift towards the red region with increasing the polarity of the solvents, hence the transition involved are of ${\pi}-{\pi}^*$ type.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권1호
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pp.15-27
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2018
Parametric method of flood frequency analysis involves fitting of a probability distribution to observed flood data. When record length at a given site is relatively shorter and hard to apply the asymptotic theory, an alternative distribution to the generalized extreme value (GEV) distribution is often used. In this study, we consider the beta-P distribution (BPD) as an alternative to the GEV and other well-known distributions for modeling extreme events of small or moderate samples as well as highly skewed or heavy tailed data. The L-moments ratio diagram shows that special cases of the BPD include the generalized logistic, three-parameter log-normal, and GEV distributions. To estimate the parameters in the distribution, the method of moments, L-moments, and maximum likelihood estimation methods are considered. A Monte-Carlo study is then conducted to compare these three estimation methods. Our result suggests that the L-moments estimator works better than the other estimators for this model of small or moderate samples. Two applications to the annual maximum stream flow of Colorado and the rainfall data from cloud seeding experiments in Southern Florida are reported to show the usefulness of the BPD for modeling hydrologic events. In these examples, BPD turns out to work better than $beta-{\kappa}$, Gumbel, and GEV distributions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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