We consider the problem of testing cell probabilities in sparse multinomial data. Aerts et al. (2000) presented T=${{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2$ as a test statistic with the local least square polynomial estimator ${{p}_{i}}^{*}$, and derived its asymptotic distribution. The local least square estimator may produce negative estimates for cell probabilities. The local maximum likelihood polynomial estimator ${{\hat{p}}_{i}}$, however, guarantees positive estimates for cell probabilities and has the same asymptotic performance as the local least square estimator (Baek and Park, 2003). When there are cell probabilities with relatively much different sizes, the same contribution of the difference between the estimator and the hypothetical probability at each cell in their test statistic would not be proper to measure the total goodness-of-fit. We consider a Pearson type of goodness-of-fit test statistic, $T_1={{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2/p_{i}$ instead, and show it follows an asymptotic normal distribution. Also we investigate the asymptotic normality of $T_2={{\Sigma}_{i=1}}^{k}{[{p_i}^{*}-E{(p_{i}}^{*})]^2/p_{i}$ where the minimum expected cell frequency is very small.
This study takes a quantitative approach to the influence of TTF (Task-Technology Fit) on the individual's use and performance of GSS (Group Support Systems), while traditional studies on TTF have taken the experimental approach to explore the characteristic fit between diverse tasks and technologies. We have the following two research inquires: Are the IS use and performance maximized when information technologies are provided by the exact amount of demand?; and, Does TTF at the high level between task and IT produce better IS use (or performance) than at the low level? To investigate these issues, we use the polynomial regression analysis and response surface methodology of Edwards (1993) instead of traditional direct measure of TTF. This method measures the degree of desired and actual level of information technologies in conducting tasks, and traces the dynamic changes of dependent variables (IS use and performance) according to the variances of each independent variable. Our results conclude that user's IS use and performance are maximized when information technologies are actually provided by no more or less than the desired level. We also found that TTF at the high level promotes better IS use and performance than TTF at the low level.
Tipsuwanporn, V.;Piyarat, W.;Witheephanich, K.;Gulpanich, S.;Paraken, Y.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 1999년도 제14차 학술회의논문집
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pp.92-95
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1999
The design problem of the control system is the ability to synthesize controller that achieve robust stability and robust performance. The paper explains the Finite Inclusions Theorem (FIT) by the procedure namely FIT synthesis. It is developed for synthesizing robustly stabilizing controller for parametrically uncertain system. The fundamental problem in the study of parametrically uncertain system is to determine whether or not all the polynomials in a given family of characteristic polynomials is Hurwitz i.e., all their roots lie in the open left-half plane. By FIT it can prove a polynomial is Hurwitz from only approximate knowledge of the polynomial's phase at finitely many points along the imaginary axis. An example shows the simplicity of using the FIT synthesis to directly search for robust controller of parametrically uncertain system by way of solving a sequence of systems of linear inequalities. The systems of inequalities are solved via the projection method which is an elegantly simple technique fur solving (finite or infinite) systems of convex inequalities in an arbitrary Hilbert space. Results from example show that the controller synthesized by FIT synthesis is better than by H$\sub$$\infty$/ synthesis with parametrically uncertain system as well as satisfied the objectives for a considerably larger range of uncertainty.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권1호
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pp.229-240
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2002
Whether to use linear or quadratic model in the analysis of regression data is one of the important problems in classical regression model and measurement error model (MEM). In MEM, four goodness of fit test statistics are available In solving that problem. Two are from the derivation of estimators of quadratic MEM, and one is from that of the general $k^{th}$-order polynomial MEM. The fourth one is derived as a variation of goodness of fit test statistic used in linear MEM. The purpose of this paper is to find the most powerful test statistic among them through the small-scale simulation.
조직연구에서 개인 직무, 개인-조직, 개인-환경 사이의 부합수준은 성과에 대한 주요한 영향요인으로 다루어져 왔다. 개인-조직이 추구하는 가치부합수준은 조직의 구성원으로 하여금 동기유발의 주요한 요인으로 조명되고 있다. 그러나 이런 부합수준 성과관련 연구에서 부합수준별 성과, 혹은 성과의 극대화률 설명하는 만족적 부합수준을 경정하기 위해 적용가능한 방법론의 개발관련 연구는 미미한 수준이다. 기존 연구에서 이런 부합수준-성과 간의 관계를 연구하는데 활용되는 지표들은 두 프로파일의 요인별 차이값, 차이제곱값, 차이 절대값, 측정 도구 사이의 상관관계를 나타내는 Q 값, 두 프로파일 사이의 순위상관을 나타내는 $Q_r$이다 그러나 이런 지표들은 두 프로파일의 부합수준 성과간의 관계를 연구하는데 많은 한계를 보여주고 있다. 특히, Edwards의 단일 설명변수에 대한 다항회귀분석과 반응표면분석을 활용한 방법론은 두 프로파일의 개별 설명변수 차이 값의 종속변수에 대한 영향만을 개별적으로 보여주고 설명변수를 모두 고려할 경우 차이 프로파일을 구성하는 개별요소별 성과를 극대화하는 값이나 수준이 어떠해야 하는지에 대해서는 해답을 주지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 이러한 문제의 해결을 위해 다변량 이차다항회귀 모형을 적용하여 다중반응표면분석을 통해 개인-조직, 부합수준-성과 간의 관계를 검증하였다.
본 연구는 생물경제학(bioeconomics)분석에 있어서 중요한 위치를 차지하는 생물학적 성장모델에 대한 계량적 접근을 시도하였다. 세계적으로 어류에 관한 생물학적 성장모델은 여러 연구자들에 의해 추정된 바 있으나, 갑각류나 패류와 관련된 적정 성장함수의 추정은 어류에 비해 크게 연구되어 있지 않은 실정이다. 이에 몇몇 연구자들에 의해 사용된 공통된 성장함수들(Linear, Log reciprocal, Double log, Polynomial, Linear with Interactions)을 생산방식과 지역별 환경요인을 감안하여 한국 참가리비(Patinopecten yessoensis)의 성장을 추정하는 데 응용해 보았으며, 가장 적절한 모델은 계량적 분석을 통하여 도출하였다. 분석결과 Log reciprocal 형태의 성장함수가 참가리비류에 가장 적합한 모델로 선정되었으며, 본 결과는 경영자의 최적 생산시기를 결정하는 데 이용되는 생물경제학 모델에 유용하게 응용될 수 있을 것으로 사료된다.
In this study, for efficient replacemen of sensor modelling of high-resolution satellite imagery, image segmentation method is applied to the test area of the SPOT-3 satellite imagery. After that, a third-order polynomial model in the sectioned area is compared with the RFM which is to the entire in the test area. As results, plane error of the third-order polynomial model is lower(approximately 0.8m) than that of RFM. On the other hand, height error of RFM is lower(approximately 1.0m).
In response surface experiments, a polynomial model is often used to fit the response surface by the method of least squares. However, if the vectors of predictor variables are multicollinear, least squares estimates of the regression parameters have a high probability of being unsatisfactory. Hoerland Kennard have demonstrated that these undesirable effects of multicollinearity can be reduced by using "ridge" estimates in place of the least squares estimates. Ridge regrssion theory in literature has been mainly concerned with selection of k for the first order polynomial regression model and the precision of $\hat{\beta}(k)$, the ridge estimator of regression parameters. The problem considered in this paper is that of selecting k of ridge regression for a given polynomial regression model with an arbitrary order. A criterion is proposed for selection of k in the context of integrated mean square error of fitted responses, and illustrated with an example. Also, a type of admissibility condition is established and proved for the propose criterion.criterion.
The imporance and technique of sudtrating the background intensity of the interferogram in digital interferometry is discussed. Also the way of determinating the polynomial and its degree to fit the wavefront is discussed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.1-9
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2009
회귀모형의 분산함수가 알려져 있지 않은 한 점에서 불연속이라 가정하자. Yu와 Jones (2004)는 음이 아닌 값을 취하는 분산함수를 실수 값을 취하도록 하기 위하여 로그 변환하였고, 변환된 로그분산함수를 국소다항적합으로 추정하였다. 로그분산함수의 국소다항적합을 이용하여, Huh (2008)는 분산함수의 불연속점의 추정하는 대신 로그분산함수의 불연속점을 추정하였다. 본 연구는 Huh의 점프의 크기 추정량의 점근분포를 이용하여 로그분산함수의 불연속점의 존재여부에 대한 가설검정을 제안하고, 제안한 방법에 대한 모의실험 결과를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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