This study deals with the decision problem of sample size by the relative standard error of estimates derived from survey results in successive occasions. The population of the construction in business survey results is used to calculate quartile of the relative standard error of the 1,000 sample obtained from simple or stratified random sampling. The sample size at time t with a relative standard error of the point (t-1) in the successive occasions were calculated according to the sampling method. As a result, in terms of the sample size according to the size of the relative standard error of the (t-1), simple random sampling differs significantly from stratified sampling. In addition, we could see differences in sample size (depending on how the population is stratified) and that careful attention is required in the problem of sample size by the relative standard error of estimates derived from survey results in successive occasions.
This article coined a general class of estimators for various measures in normal population when some' a priori' or guessed value of standard deviation a is available in addition to sample information. The class of estimators is primarily defined for a function of standard deviation. An unbiased estimator and the minimum mean squared error estimator are worked out and the suggested class of estimators is compared with these classical estimators. Numerical computations in terms of percent relative efficiency and absolute relative bias established the merits of the proposed class of estimators especially for small samples. Simulation study confirms the excellence of the proposed class of estimators. The beauty of this article lies in estimation of various measures like standard deviation, variance, Fisher information, precision of sample mean, process capability index $C_{p}$, fourth moment about mean, mean deviation about mean etc. as particular cases of the proposed class of estimators.
A spectrofluorimetric method for the simultaneous determination of amino acids (tryptophan and tyrosine) based on the application of multivariate calibration method such as principal component regression and partial least squares (PLS) to luminescence measurements has been studied. Emission spectra of synthetic mixtures of two amino acids were obtained at excitation wavelength of 257 ㎚. The calibration model in PCR and PLS was obtained from the spectral data in the range of 280-500 ㎚ for each standard of a calibration set of 32 standards, each containing different amounts of two amino acids. The relative standard error of prediction ($RSEP_a$) was obtained to assess the model goodness in quantifying each analyte in a validation set. The overall relative standard error of prediction ($RSEP_m$) for the mixture obtained from the results of a validation set, formed by 6 independent mixtures was also used to validate the present method.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.35
no.3
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pp.215-226
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1999
The experimented rangefinder consist of sets of V/A-Code GPS and sets of L1 C/A-code & carrier phase receivers connected by two spread spectrum radio modems in order to measure relative range and bearing between two ship antennas by real time, comparing and analyzing accuracy of both GPS receivers at the fix point on the land by means of executing zero baseline test by C/A code and by carrier phase as well as measuring distance range 5m, 10m, 15m between each other receivers. The results from the measurement of relative range and bearing are as follows as ;1. According to the results from zero baseline test, the average error by C/A-code receiver is less than 0.1m, which proves theories from published books but when each GPS receivers track different satellites, the range accuracy error becomes up to 100m by means of S/A. Because of this sudden wide range error, rangefinder is not appropriate at relative range measurement without additional modification of the algorism of the GPS receiver itself.2. According to relative range measurement by Carrier Phase and zero baseline test at static condition, the range error is less than 3.5cm in case that it passes more than 5 minutes after GPS sets can track simultaneously more than 6 satellites. Its main reason is understood that the phase center of antenna is bigger than geodetic antenna.3. When range measurement of two receivers from 5m, to 10m to 15m, the each range error is 0.340m, 0.190m, 0.011m and each standard variation is 0.0973m, 0.0884m, 0.0790m. The range error and standard variation are in inverse proportion to distance between two receivers. 4. L1 Carrier Phase GPS generally needs 5 minutes to fix and during this ambiguity search, the relative range and bearing angle is shown to be various.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.12
no.1
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pp.24-36
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2011
A new approach for spacecraft absolute attitude estimation based on the unscented Kalman filter (UKF) is extended to relative attitude estimation and navigation. This approach for nonlinear systems has faster convergence than the approach based on the standard extended Kalman filter (EKF) even with inaccurate initial conditions in attitude estimation and navigation problems. The filter formulation employs measurements obtained from a vision sensor to provide multiple line(-) of(-) sight vectors from the spacecraft to another spacecraft. The line-of-sight measurements are coupled with gyro measurements and dynamic models in an UKF to determine relative attitude, position and gyro biases. A vector of generalized Rodrigues parameters is used to represent the local error-quaternion between two spacecraft. A multiplicative quaternion-error approach is derived from the local error-quaternion, which guarantees the maintenance of quaternion unit constraint in the filter. The scenario for bounded relative motion is selected to verify this extended application of the UKF. Simulation results show that the UKF is more robust than the EKF under realistic initial attitude and navigation error conditions.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1990.04a
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pp.254-262
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1990
A predictive functional relationship model is presented for the calibration problem in which the standard as well as the nonstandard measurements are subject to error. For the estimation of the relationship between the two measurements, the ordinary least squares and maximum likelihood estimation methods are considered, while for the prediction of unknown standard measurementswe consider direct and inverse approaches. Relative performances of those calibration procedures are compared in terms of the asymptotic mean square error of prediction.
This study evaluates the variation of estimation error of area-average rainfall due to rainfall seasonality. Both the cases considering and not considering the spatial correlation are compared to derive the characteristics of estimation error. Similar cases with different accumulation time without considering the rainfall seasonality are also investigated. This study was applied to the Geum-river basin with total 28 rain gauge measurements haying more than 30 years of daily rainfall measurements. As results of the study we found that: (1) The absolute estimation error of monthly area-average rainfall show strong seasonality like the total rainfall amount. However, the relative estimation error normalized by its mean was estimated to have similar values about 5 to 8% except January and December. (2) The relative estimation error of annual area-average rainfall estimated was found to have the estimation error about 3% of its annual mean. (3) However, the relative estimation error normalized by the standard deviation remains almost the same for both monthly and annual rainfall amounts, which was estimated about 11% of its standard deviation. (4) Finally, the estimation error without considering the spatial correlation was found to become almost twice the estimation error with considering the spatial correlation.
Ryu-Gap Lim;Young-Sun Kang;Dae-Hyun Lee;Wan-Soo Kim;Jun-Ho Lee;Yong-Joo Kim
Korean Journal of Agricultural Science
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v.49
no.4
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pp.823-835
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2022
In this study, the feasibility of alternative tractor Roll Over Protective Structure (ROPS) designed to evaluate conditions required for testing was confirmed. In accordance with Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) code 4, the required load energy of the tractor ROPS was determined. First, the tractor ROPS test was performed and a repeated test was performed using a simplified ROPS as an alternative tractor ROPS. The test procedure is first rearward, second lateral, and last forward based on ROPS. The load test device consists of a load cell that measures force and a LVDT that measures deformation. Precision was confirmed by calculating the relative standard deviation of the simplified ROPS repeated test. Accuracy was analyzed by calculating the mean relative error between the mean measured values in the simplified ROPS test and the tractor ROPS test. As a result, the relative standard deviation was less than 2.5% for force and 3.3% for maximum deformation overall, showed the highest precision in lateral load. The mean relative error value for force measured at the lateral load of simplified ROPS was 0.5%, showing the highest accuracy. In the front load test, the mean relative error of maximum deformation was 20.5%, showing the lowest accuracy. The mean relative error (MRE) was high in the forward load test was because of structural factors of the ROPS. The simplified ROPS model is expected to save money and time spent preparing tractors.
A number of creep data were collected and filed for type 316LN stainless steels through literature survey and experimental data produced in KAERI. Using these data, polynomial equations for predicting creep life were obtained for Larson Miller (L-M), Qrr-Sherby-Dorn (O-S-D) and Manson-Haferd (M-H) parametric methods. In order to find out the suitability for them, the relative standard error (RSE) and standard error of estimate (SEE) values were obtained by statistical process of creep data. The O-S-D parameter showed better fitting to creep-rupture data than the L-M or the M-H parameters, and the three parametric methods did not generate the large difference in the SEE and the RSE values.
For development of an on-line monitoring unit of fermentation process, an auto dilution unit based on traditional chemical and biological analytical method was developed and the performance was evaluated. The dilution unit was constructed with two syringe pumps and flow direction change valves and fully automated. Total delivery volume of two pumps using distilled water was measured to confirm the operating stability And diluted concentrations of three substrate solutions (glucose, lactic acid, ethanol) were compared with a standard method with a high performance liquid chromatograph (glucose, lactic acid) and gas chromatograph (ethanol). Relative error values of total delivery volume of the pumps were below 3% and standard deviation values were 0.003 (n=5). Relative error values of diluted concentration of the dilution unit measurements were below 2% with 1/10 of dilution ratio and 70, $80{\mu}{\ell}$ of sample volume conditions for glucose and lactic acid, 1/30 of dilution ratio and $70{\mu}{\ell}$ of sample volume conditions for ethanol, respectively. In case of the ethanol, cause of the evaporative characteristics, the relative error values showed over 5% whole experimental conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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