In this paper, statistical approach is undertaken to investigate the classification of wear debris which is the key function of objective assessment of wear debris morphology. Wear tests are run to produce various kinds of wear debris. The images of wear debris from wear tests are captured with image acquisition equipment. By thresholding, two-dimensional binary images of wear debris are made and, then, morphological parameters are used to quantify the images of debris. Parametric and nonparametric discriminant method are employed to classify wear debris into predefined wear conditions. It is demonstrated that classification accuracy of parametric and nonparametric discriminant method is similar. The selected use of morphological parameters by stepwise discriminant analysis can generally improve the classification accuracy of parametric and nonparametric discriminant method.
In this paper we propose a goodness-of-fit test statistic for testing the (null) parametric model versus the (alternative) nonparametric model. Most of existing nonparametric test statistics are based on the residuals which are obtained by regressing the data to a parametric model. Our test is based on the bootstrap estimator of the probability that the smoothing parameter estimator is infinite when fitting residuals to cubic smoothing spline. Power performance of this test is investigated and is compared with many other tests. Illustrative examples based on real data sets are given.
To study the effect of collar-plate reinforcement on the static strength of tubular T-joints under axial loading, fundamental research work is carried out from both experimental test and finite element (FE) simulation. Through experimental tests on 7 collar-plate reinforced and 7 corresponding un-reinforced tubular T-joints under axial loading, the reinforcing efficiency is investigated. Thereafter, the static strengths of the above 14 models are analyzed by using FE method, and it is found that the numerical results agree reasonably well with the experimental data to prove the accuracy of the presented FE model. Additionally, a parametric study is conducted to analyze the effect of some geometrical parameters, i.e., the brace-to-chord diameter ratio ${\beta}$, the chord diameter-to-chord wall thickness ratio $2{\gamma}$, collar-plate thickness to chord wall thickness ratio ${\tau}_c$, and collar-plate length to brace diameter ratio $l_c/d_1$, on the static strength of a tubular T-joint. The parametric study shows that the static strength can be greatly improved by increasing the collar-plate thickness to chord wall thickness ratio ${\tau}_c$ and the collar-plate length to brace diameter ratio $l_c/d_1$. Based on the numerical results, parametric equations are obtained from curving fitting technique to estimate the static strength of a tubular T-joint with collar-plate reinforcement under axial loading, and the accuracy of these equations is also evaluated from error analysis.
In recent, the various methods to predict the hydrological impacts due to climate change have been developed and applied. Especially the trend analysis using observed and future hydrological data has been performed than ever. Parametric or non-parametric tests can be applied for a trend analysis. However, the non-parametric tests have been commonly used in the case of trend analysis using hydrological data. Therefore, the two types of non-parametric tests, Mann-Kendall (MK) test and Spearman Rho (SR) test, were used to detect the trend in the observed and future rainfall data that were collected from the Nakdong River basin. Also, the Pre-Whitening (PW) and the Trend Free Pre-Whitening (TFPW) as the pre-process of the trend analysis were performed. Also, the result of trend analysis suggest that those pre-processes have a statistically significant effect. Additionally, the Sequential Mann-Kendall (SMK) was used to reveal the beginning point of a trend in the observed and future rainfall data in the Nakdong River basin. The rainfall patterns in most rainfall gauges using the observed rainfall show the increasing trend and the abrupt changes in the specific months (from April to May and September to October). Also, the beginning point of the trend is brought forward by several months when climate change is accelerated. Finally, the results of this study can provide the useful background for the research related to climate change and water resources planning in the Nakdong River basin.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.4
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pp.1145-1155
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2007
In this paper, we consider the permutation tests for the multivariate data under the two-sample problem setting. We review some testing procedures, which are parametric and nonparametric and compare them with the permutation ones. Then we consider to try to apply the permutation tests to the multivariate data having the continuous and discrete components together by choosing some suitable combining function through the partial testing. Finally we discuss more aspects for the permutation tests as concluding remarks.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.4
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pp.847-856
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2013
In this paper, we deal with testing goodness-of-fit for normal distribution based on parametric and nonparametric entropy estimators. The minimum variance unbiased estimator for the entropy of the normal distribution is derived as a parametric entropy estimator to be used for the construction of a test statistic. For a nonparametric entropy estimator of a data-generating distribution under the alternative hypothesis sample entropy and its modifications are used. The critical values of the proposed tests are estimated by Monte Carlo simulations and presented in a tabular form. The performance of the proposed tests under some selected alternatives are investigated by means of simulations. The results report that the proposed tests have better power than the previous entropy-based test by Vasicek (1976). In applications, the new tests are expected to be used as a competitive tool for testing normality.
Objectives: This paper aims to serve as a useful guide for sample size determination for various correlation analyses that are based on effect sizes and confidence interval width. Materials and Methods: Sample size determinations are calculated for Pearson's correlation, Spearman's rank correlation, and Kendall's Tau-b correlation. Examples of sample size statements and their justification are also included. Results: Using the same effect sizes, there are differences between the sample size determination of the 3 statistical tests. Based on an empirical calculation, a minimum sample size of 149 is usually adequate for performing both parametric and non-parametric correlation analysis to determine at least a moderate to an excellent degree of correlation with acceptable confidence interval width. Conclusions: Determining data assumption(s) is one of the challenges to offering a valid technique to estimate the required sample size for correlation analyses. Sample size tables are provided and these will help researchers to estimate a minimum sample size requirement based on correlation analyses.
Stone masonry is one of the oldest construction types due to the natural and free availability of stones and the relatively easy construction. Since stone masonry is brittle, it is also very vulnerable and in the case of earthquakes damage, collapses and causalities are very likely to occur, as it has been seen during the last Italian earthquake in Amatrice in 2016. In the recent years, some researchers have performed experimental tests to improve the knowledge of the behaviour of stone masonry. Concurrently, there is the need to reproduce the seismic behaviour of these structures by numerical approaches, also in consideration of the high cost of experimental tests. In this work, an alternative simplified procedure to numerically reproduce the diagonal compression and shear compression tests on a rubble stone masonry is proposed within the finite element method. The proposed procedure represents the stone units as rigid bodies and the mortar as a plastic material with compression and tension inelastic behaviour calibrated based on parametric studies. The validation of the proposed model was verified by comparison with experimental data. The advantage of this simplified methodology is the use of a limited number of degrees of freedom which allows the reduction of the computational time, which leaves the possibility to carry out parametric studies that consider different wall configurations.
Symmetric estimation and recursive mean adjustment are considered to construct tests for the doble unit root hypothesis for both parametric and semiparametric time series models. It is shown that simultaneous application of symmetric estimation and recursive mean adjustment yields the most powerful test. Moreover, size property of the semiparametric test based on the simultaneous application is bet among all semiparametric tests.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.3
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pp.511-518
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2009
We consider the problem of testing for change and estimating the unknown change-point in a sequence of time-ordered observations from the binomial and Poisson distributions. Including the likelihood ratio test, Gombay and Horvath (1990) tests are studied and the proposed change-point estimator is derived from their test statistic. A power study of tests and a comparison study of change-point estimators are done via simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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