In this paper, nonstationary multiple sampling plans are discussed which are difficult to solve by analytical method when there exists dependency between the sample data. The initial solution is found by the sequential sampling plan using the sequential probability ration test. The number of acceptance and rejection in each step of the multiple sampling plan are found by grouping the sequential sampling plan's solution initially. The optimal multiple sampling plans are found by simulation. Four search methods are developed U and the optimum sampling plans satisfying the Type I and Type ll error probabilities. The performance of the sampling plans is measured and their algorithms are also shown. To consider the nonstationary property of the dependent sampling plan, simulation method is used for finding the lot rejection and acceptance probability function. As a numerical example Markov chain model is inspected. Effects of the dependency factor and search methods are compared to analyze the sampling results by changing their parameters.
This paper represents the new techniques for optimal sampling plans of reliability applying the mathematical complex number(real and imaginary number) in the complex system of reliability. The research formulation represent a mathematical model Which preserves all essential aspects of the main and auxiliary factors of the research objectives. It is important to formule the problem in good agreement with the objective of the research considering the main and auxilary factors which affect the system performance. This model was repeatedly tested to determine the required statistical chatacteristics which in themselves determine the actual and standard distributions. The evaluation programs and techniques are developed for establishing criteria for sampling plans of reliability effectiveness, and the evaluation of system performance was based on the complex stochastic process(derived by the Runge-Kutta method. by kolmogorv's criterion and the transform of a solution to a Sturon-Liouville equation.) The special structure of this mathematical model is exploited to develop the optimal sampling plans of reliability in the complex system.
This study describes how digital time delay deteriorates control performance in zero voltage switching (ZVS) phase-shifted full bridge (PSFB) converter. The small-signal model of the ZVS PSFB converter is derived from the buck-converter small-signal model. Digital time delay effects have been considered according to the digital sampling methods. The analysis verifies that digital time delays reduce the stability margin of the converter, and the double sampling technique exhibits better performance than the single sampling technique. Both simulation and experimental results based on 250 W ZVS PSFB confirm the validity of the analyses performed in the study.
Semiconductor processes need measurement to confirm where there are problems in quality after progresses manufacturing process. This paper suggests equipment and automatic measure sampling method that control monitoring ratio according to change point occurrence availability of process that is not measure method by the existent simple ratio rate. This paper defines measure section as ailment section, metastable section and stability section by change point standard and create statistical model of each section and developed suitable measure rate model by section. As a result, we have accomplished maximum throughput and minimum sampling number that needs to maintain constant level of quality. Proposed method minimizes load of measure process by brings production quality sophistication and decrease of process badness and lowers measure rate in stable section making perception about problem occurrence quick heightening measure rate at change point occurrence.
Variable sampling interval(VSI) and variable sample size(VSS) control charts vary the sampling rate for the next sample depending on the current chart statistic. This paper develops EWMA charts with the VSI and VSS features, and investigates the effectiveness of these charts in context of an economic model. The economic properties of these charts are evaluated by using Markov chain methods. The model contains cost parameters which allow the specification of the costs associated with sampling, false alarms, and operating off target. This economic model can be used to quantify the cost saving that can be obtained by using control charts with the VSI and VSS features instead of with the fixed sampling rate(FSR) feature, and can also be used to gain insight into the way that control charts with the VSI and VSS features should be designed to achieve optimal economic performance. The economic performance of X charts with the VSI and VSS features is also considered.
본 연구에서는 공장용지 면적을 예측하기 위한 통계적 추정을 다루었다. 공장용지에 대해서는 1981년부터 2003년까지 자료가 존재하며, 2004년 이후에는 공장용지보다 좁은 개념인 산업단지 면적에 대한 조사 자료만 존재한다. 한국산업단지공단에서는 2009년 10월 표본조사를 실시하여 당해의 공장용지 면적을 추정하였으며, 동 조사 시 향후 5개년의 공장용지면적에 대한 수요를 조사한 바 있다. 본 연구에서는 과거 절단된 자료를 여러 통계모형을 사용하여 적절히 대체할 수 있는 수요예측모형을 도출하고, 표본조사에 의한 추정치와 통계적 모형에 의한 대체값들을 융합하는 평활기법으로 향후 공장용지 수요를 예측하는 방법을 다루었다.
To model a numerical problem space under the limitation of available data, we need to extract sparse but key points from the space and to efficiently approximate the space with them. This study proposes a sampling method based on the search process of genetic algorithm and a space modeling method based on least-squares approximation using the summation of Gaussian functions. We conducted simulations to evaluate them for several kinds of problem spaces: DeJong's, Schaffer's, and our original one. We then compared the performance between our sampling method and sampling at regular intervals and that between our modeling method and modeling using a polynomial. The results showed that the error between a problem space and its model was the smallest for the combination of our sampling and modeling methods for many problem spaces when the number of samples was considerably small.
수피표고모형에 있어서 표고자료의 추출은 매우 중요하다. 표고의 추출은 스캐닝방법과 디지타이징 방법이 있으나 본 연구에서는 디지타이징에 대한 것이다. 연속적 추출법은 하나의 등고선을 동일한 개체로 묶는 것이며, 정규적자법은 각 격자를 대표할 수 있는 표고데이타를 직접 읽는 방법이다. 그리고 지성선을 구성하는 등고선내의 추출점을 동일의 개체로 묶는 방법이 불규칙 삼각망법이다. 연구결과에서 연속적 추출법은 입력시간이 적게 걸렸으며, 불규칙 삼각망법은 추출점의 수가 가장 적게 나타났다.
This paper introduces three different simulation algorithms of the shifted Poisson distribution. The first algorithm is the inverse transform method, the second is the rejection sampling, and the third is gamma-Poisson hierarchy sampling. Three algorithms have different regions of parameters at which they are efficient. We numerically compare those algorithms with different sets of parameters. As an application, we give a simulation method of the constant elasticity of variance model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권6호
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pp.557-573
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2015
In this paper we develop a Bayesian inference for a multiplicative double seasonal autoregressive (DSAR) model by implementing a fast, easy and accurate Gibbs sampling algorithm. We apply the Gibbs sampling to approximate empirically the marginal posterior distributions after showing that the conditional posterior distribution of the model parameters and the variance are multivariate normal and inverse gamma, respectively. The proposed Bayesian methodology is illustrated using simulated examples and real-world time series data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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