PCR was used for quantitative counting of Bifidobacterium spp. in a sample mixed with Lactobacillus acidophilus using two primer sets; one set for universal priming and the other set for Bifidobacterium specific priming. DNA products from two independent PCRs with DNA extracted from the mixed sample were found to be easily distinguishable from each other by agarose gel electrophoresis. The concentrations of PCR products correlated with the total number of bacteria and with the number of Bifidobacterium spp. present in the sample.
This paper proposes the two-sample comparison us-ing sign test based on ranked-set sample(RSS). We investigate the asymptotic properties of the proposed test statistic and compare the asymptotic relative efficiencies of the proposed test statistic with re-spect to Mann-Whitney-Wilcoxon test statistic based on RSS and Mann-Whitney-Wilcoxon test statistic based on the simple random sample(SRS).
Power and sample size estimation is one of the crucially important steps in planning a genetic association study to achieve the ultimate goal, identifying candidate genes for disease susceptibility, by designing the study in such a way as to maximize the success possibility and minimize the cost. Here we review the optimal two-stage genotyping designs for genomewide association studies recently investigated by Wang et al(2006). We review two mathematical frameworks most commonly used to compute power in genetic association studies prior to the main study: Monte-Carlo and non-central chi-square estimates. Statistical powers are computed by these two approaches for case-control genotypic tests under one-stage direct association study design. Then we discuss how the linkage-disequilibrium strength affects power and sample size, and how to use empirically-derived distributions of important parameters for power calculations. We provide useful information on publicly available softwares developed to compute power and sample size for various study designs.
Liang and Zeger proposed generalized estimating equations(GEE) for analyzing repeated data which is discrete or continuous. GEE model can be extended to model for repeated categorical data and its estimator has asymptotic multivariate normal distribution in large sample sizes. But GEE is based on large sample asymptotic theory. In this paper, we study the properties of GEE estimators for repeated ordinal data in small sample sizes. We generate ordinal repeated measurements for two groups using two methods. Through Monte Carlo simulation studies we investigate the empirical type 1 error rates, powers, relative efficiencies of the GEE estimators, the effect of unequal sample size of two groups, and the performance of variance estimators for polytomous ordinal response variables, especially in small sample sizes.
This study is on the forecasting performance analysis of range volatility estimators(Parkinson, Garman and Klass, and Rogers and Satchell) relative to historical one using two-scale realized volatility estimator as a benchmark. American sub-prime mortgage loan shock to Korean stock markets happened in sample period(January 2, 2006~March 10, 2008), so the structural change somewhere within this period can make a huge influence on the results. Therefore sample was divided into two sub-samples by May 30, 2007 according to Zivot and Andrews unit root test results. As expected, the second sub-sample was much more volatile than the first sub-sample. As a result of forecasting performance analysis, Rogers and Satchell volatility estimator showed the best forecasting performance in the full sample and relatively better forecasting performance than other estimators in sub-samples. Range volatility estimators showed better forecasting performance than historical volatility estimator during the period before the outbreak of structural change(the first sub-sample). On the contrary, the forecasting performance of range volatility estimators couldn't beat that of historical volatility estimator during the period after this event(the second sub-sample). The main culprit of this result seems to be the increment of range volatility caused by that of intraday volatility after structural change.
Kim, Jong-Kook;Yoon, Won-Sub;Kim, Ji-Hee;Chae, Young-Soo
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.03a
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pp.1004-1011
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2008
In this study, obtained large block sample and piston sample of marine clay in korea were performed unconfined compression and consolidation test. Soil properties of two type samples such as failure strain, between two parameter's ratio($E_{50}$ and $q_u$), and volumetric strain were used to evaluate sample disturbance. The result, large block samples show a low disturbance than piston samples. Therefore, we suggest new sample disturbance evaluated method through the relation of OCR and volumaric strain at shallow of marine clay in Korea and suggest new sample disturbance classified method by subdivided grade for failure strain of unconfined compression test.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.5
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pp.445-448
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1991
The two-sample locally optimum rank detection scheme is obtained which uses rank and sign statistics for detection of random signals in additive noise. It is shown that the detector is similar in structure to the locally optimum detector for random signals and to the one-sample locally optimum rank detector for random signals. It is also shown that the detector is a generalization of the two-sample locally optimum rank detector for known signals. In addition , the problem of two-sample locally optimum rank detection of random signals in multiple input case is considered briefly.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.27
no.4
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pp.397-412
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2020
In this paper, a notion of data depth is used to propose nonparametric multivariate two sample tests for difference between scale parameters. Data depth can be used to measure the centrality or outlying-ness of the multivariate data point relative to data cloud. A difference in the scale parameters indicates the difference in the depth values of a multivariate data point. By observing this fact on a depth vs depth plot (DD-plot), we propose nonparametric multivariate two sample tests for scale parameters of multivariate distributions. The p-values of these proposed tests are obtained by using Fisher's permutation approach. The power performance of these proposed tests has been reported for few symmetric and skewed multivariate distributions with the existing tests. Illustration with real-life data is also provided.
In this paper, we extended the Kim et al.'s two-stage unrelated question model(1992) and the Lee et al.'s improved unrelated question model(1998) to two sample unrelated question model of using two independent samples in the case of unknown $\pi_y$.
Gravitational SPLITT fractionation (GSF) provides separation of colloidal particles into two subpopulations in a preparative scale. Conventionally, GSF is carried out in a thin rectangular channel having two inlets and two outlets at the top and bottom of the channel, respectively. And the channel is equipped with two flow-splitters, one between the top and bottom inlets and another between the top and bottom outlets. A large scale splitter-less GSF system had been developed, which was designed to operate in the full feed depletion (FFD) mode. In the FFD mode, there is only one inlet through which the sample is fed, thus preventing the sample dilution. In this study, the effect of the sample-loading (in the unit of g/hr) on the fractionation efficiency (FE, number% of particles in a GSF fraction that have the sizes expected by theory) of the new large scale splitter-less FFD-GSF system was investigated. The system was tested in the sample-loading range of 3.0-12.0 g/hr with polyurethane latex beads (PU) and sea-sediment. It was found that there is an optimum range in the sample-loading for a FFD-GSF separation. It was also found that there is a general tendency of FE decreasing as the concentration of the sample suspension increases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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