Communications for Statistical Applications and Methods
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제1권1호
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pp.87-93
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1994
Consider the problem of estimating the parameter of the model in which an observable random variable is represented by a unknown scalar parameter plus another random variable and the parameter, sample, and decision spaces consist of all integers. We first characterize the class of all admissible estimators and then characterize the class of all finitely admissible estimators. Finally, we show that two classes are identical.
This paper concentrates on models useful for analyzing the error performance of ML(Maximum Likelihood) estimators of a single unknown signal parameter: that is the error intensity model. We first develop the point process representation for the estimation error and the conditional distribution of the estimator as well as the distribution of error candidate point process. Then the error intensity function is defined as the probability dessity of the estimate and the general form of the error intensity function is derived. We then develop several intensity models depending on the way we choose the candidate error locations. For each case, we compute the explicit form of the intensity function and discuss the trade-off among models as well as the extendability to the case of multiple parameter estimation.
A new method is introduced for the parametrization in B-spline surface interpolation. THis method uses the basis function to assign the parameter values to the arbitrary set of geometric data. This method gives us several important advantages in geometric modeling.
Necessary conditions of optimal distributed parameter control systems, Hamiltons coanonical equations, welerstress condition, transversality condition and boundary condition are obtained, when the control function is constrained and the performance index takes on the general form. Also it is concluded that the lumped parameter system is the special case of the distributed parameter system.
In order to design storage-based non-point source management facilities, the aspect of statistical features of the entire precipitation time series should be considered since non-point source pollutions are delivered by continuous rainfall runoffs. The 3-parameter mixed exponential probability density function instead of traditional single-parameter exponential probability density function is applied to represent the probabilistic features of long-term precipitation time series and model urban stormwater runoff. Finally, probability density functions of water quality control basin overflow are derived under two extreme intial conditions. The 31-year continuous precipitation time series recorded in Busan are analyzed to show that the 3-parameter mixed exponential probability density function gives better resolution.
This paper presents the conceptual framework for estimating and predicting system's susceptibility to failure as function of condition parameter value which is representing the current status of performance measure using on-line performance reliability. The performance of such system depends on one parameter with a probability distribution that degrades with time gracefully. Performance reliability represents the probability that physical performance will remain satisfactory over a finite period of time or usage cycles in the future. An empirical physical performance function is constructed to incorporate explanatory variables (operating and environmental conditions) over a time or usage dimension. This function enables one to model device performance and the associated classical reliability measures simultaneously, in the performance domain and time domain. The conditional performance reliability structure developed represents a tool to predict system performance over time or usage for next usage period. By enabling such a framework, it can bring us more efficient planning and execution in system's operation control as well as maintenance to reduce costs and/or increase profits.
The current study examines the effect of the analytical parameter values on the theoretical forming limit diagram (FLD) based on the Marciniak-Kuczynski model (M-K model). Tensile tests were performed to obtain stress-strain curves and determine the anisotropic properties in the rolling, transverse and diagonal direction of SPCC sheet materials. The experimental forming limit curve for SPCC sheet material was obtained by limiting dome stretching tests. To predict the theoretical FLD based on the M-K model, the Hosford 79 yield function was employed. The effects of three analytical parameters - the exponent of the yield function, the initial imperfection parameter and the fracture criterion parameter - on the M-K model, were examined and the results of the theoretical FLD were compared to the experimentally measured FLD. It was found that the various analytical parameters should be carefully considered to reasonably predict the theoretical FLD. The comparison of the acceptable forming limit area between the theoretical and experimental FLD is used to compare the two diagrams.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제4B권4호
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pp.206-210
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2004
This paper deals with a parameter estimation of the DC-DC converter system for its diagnosis. Especially, we present the results of parameter estimation for the DC-DC converter model by the system identification method. The parameter estimation for the DC-DC converter system aims at the diagnosis of its operating status. For the operating status diagnosis of the DC-DC converter system, we assume that the DC-DC converter system is an equivalent model of the Buck converter and estimate the main parameter for on-line diagnosis. In addition, for verification of an estimated parameter, we compare a bode plot of the estimated system transfer function and measurement results of the HP4194 instrument. It is a control system analyzer for system transfer function measurement. Our results confirm that the main parameter for diagnosis of the DC-DC converter system can be estimated by the system identification method and that the aging status of the system can be predicted by these results on operating status.
Based on the method of determination for relative stability of each phase from the difference among the interaction parameters of the phases consisting the mixed layer, the types of interactions between layers were specified and interaction parameter between layers in ordered domain was analytically derived as a function parameter between layers in ordered domain was analytically derived as a function of not only temperature and mole fraction of layers but also ordering parameter. Interaction parameter between the different layers in ordered phase, L is as follows:{{{{ {L }_{1 } (X,Q,T)= { C} over { Q} -4(1-2Q) { L}^{2 } - { RT} over {2} ln { 1} over {2 } - { 2RT} over { { X}_{ s} } ln { { 4QX}`_{s } ^{2 } } over {(1- { X}_{s }- { QX}_{s })( { X}_{s }- {QX }_{s } ) } }}}}L2 is the interaction parameter between ordered and disordered phase in domain and is the mole fraction of the domain which represent the infinite length of mixed layer mineral and Q and C are the reaction progress parameter and arbitrary constant, respectively. This equation was used for the I/S mixed layer clay minerals to infer the relative stability of R1 type I/S mixed layer in the temperature range from 373K to 450K. The result of calculation suggest that, owing to the decrease in interaction parameter with increasing temperature. The interaction parameter decreases more rapidly with decreasing mole fraction of smectite in domain, which is consistent with the fact that the probability of finding the series smectite layer is lo in the domain with small mole fraction of smectite layers in natural system.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.341-352
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2003
Collecting data through experiment, the observers are an import source of measurement error and the inference on the measure of agreement, say kappa, is necessary. The models commonly used are complicated general mixture model, which have many nuisance parameters. Orthogonalization of parameters reduce the effect of nuisance parameter. Orthogonalization of estimating function gives the same effect as the parameter orthogonalization. In this study, the method for orthogonalization of estimating equation is studied and applied to the Beta-binomial model to examine the properties of the estimate of kappa. As a result, the likelihood function is insensitive to the change of the nuisance parameter and bias is smaller than the result of m.1.e. when kappa has extreme values
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[게시일 2004년 10월 1일]
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