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Weibull 분포에서 MEM 알고리즘에 의한 모수 추정
강만기(Man Ki Kang) 한국자료분석학회 2000 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.2 No.2
신뢰성 분석에 있어서 Weibull 분포에 대한 모수 추정은 여러 수치적 방법이 있으나 다변수인 경우는 계산 과정이 복잡하므로, 본 연구에서는 척도 모수가 3개 이상인 경우 그 모수를 추정하기 위한 수치적 방법으로서 위약우도함수에 의한 MEM 알고리즘을 사용하여 모수 추정 점근식을 유도하고 그 사례를 보였다. The reliability of a system(or component) is defined as the probability that the system operates(performs a function under stated conditions) for a stated period of time. That is, the lifetime of entity is major subject of this part associated reliability analysis. In this study, we defined the lifetime of some components in Weibull distribution, and estimated the penalized maximum likelihood estimators of parameters by modified EM algorithm. Existing statistical packages or Nerton-Raphson methods are limited in multivariate variables, so we applied directly numerical method to estimate the reliability. In practice, the structure of the program is simple and useful to understand the reliability theory.
Fuzzy Hypothesis Test by Poisson Test for Most Powerful Test
강만기(Man Ki Kang),서현아(Hyun A Seo) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회논문지 Vol.19 No.6
We want to show that the construct of best fuzzy tests for certain fuzzy situations of Poisson distribution. Due to Neyman and Pearson theorem, if we have θ? and θ₁ be distinct fuzzy values of Ω = {θ:θ=θ?, θ₁}such that L(θ?:X)/L(θ₁:X) <k, then k is a fuzzy number. For each fuzzy random samples point X⊂C, we have most power test for fuzzy critical region C by agreement index.
Fuzzy Test of Hypotheses by Rate of Internal Division
Man Ki Kang(강만기),Ji Young Jung(정지영) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.4
We propose some properties for fuzzy hypotheses testing by the principle of the rate of internal division on delta-levels. By the rate of internal division, we show that the acceptance and rejection degree for fuzzy the fuzzy hypotheses and reduce the spread of the fuzzy variance with average of the center and left or right spread of fuzzy number data.
Spatial Distribution Pattern of the Populations of Camellia japonica in Busan
Man Ki Kang(강만기),Man Kyu Huh(허만규) 한국생명과학회 2014 생명과학회지 Vol.24 No.8
부산광역시 사하구 동백나무 네 집단과 강서구 가덕도의 동백나무 한 집단 분포지에 대한 지리적 거리에 의한 공간적 분포 양상을 연구하였다. 네 프롯(몰운대, 두도, 쥐섬, 가덕도)은 군집에서 균질한 분포 양상을 나타내었으나 한 플롯(암남동)은 응진 형태를 나타내었다. 모리시타 지수는 패치 지수와 유관하며 20 m × 20 m 프롯보다 큰 20 m × 50 m 프롯으로 값이 급격한 증가를 나타내었는데 이는 방형구가 커지면 응집의 정도가 유의하게 증가한다는 것을 의미한다. 반면 패치지수는 5 m × 10 m에서 10 m x 10 m까지는 큰 변화가 없었다. 공간적 상관관계 계수인 Moran"s I에 의해 유의한 공간 구조를 정량화하였다. 유의한 개체간 유사도(76.9%)는 처음 4거리 등급(80 m)에서 유사성을 보였으며 100 m거리를 초과하면 비유사성 특성을 지닌 개체들의 쌍은 분리될 수 있다. The spatial distribution of geographical distances at five natural populations of Camellia japonica in Busan, Korea was studied. The four plots (Mollundae, Gadeok-do, Du-do, and Jwiseum) of C. japonica were uniformly distributed in the forest community and only one plot (Amnam-dong) was aggregately distributed in the forest community. Morisita index is related to the patchiness index showed that the plot 20 m × 50 m had an overly steep slope when the area was larger than 20 m × 20 m, which indicated that the degree of aggregation increased significantly with increasing quadrat sizes, while the patchiness indices did not change from the plot 5 m × 10 m to 10 m × 10 m. The spatial structure was quantified by Moran"s I, a coefficient of spatial autocorrelation. Ten of the significant values (76.9%) were positive, indicating similarity among individuals in the first 4 distance classes (80 m), i.e., pairs of individuals with dissimilarity characteristics can separate by more than 100 m.
Fuzzy Testing of Independence in Bivariate Normal Distribution
강만기(Man Ki Kang),서현아(Hyun A Seo) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.1
우리는 동의지수법에 의한 이변량정규분포의 변수 간 독립성에 대한 퍼지 상관 검정법을 제안하였다. 이를 위하여 퍼지 데이터의 조건을 제시하고, 퍼지 상관계수와 가설을 기각하고 채택할 정도를 위한 동의지수법을 정의하였다. 또한 예증을 위하여 한 이변량정규분포로부터 퍼지 표본을 추출하여 퍼지 상관계수를 이용한 최강력 불편 퍼지 검정법을 보였다. We furnished some properties of fuzzy testing of independence for correlation in a bivariate normal distribution by agreement index. First we present some restriction of the fuzzy data, define fuzzy sample correlation coefficient and agreement index for testing hypothesis with acceptance or rejection degree. Also, we show that UMP unbiased fuzzy test and drawing conclusions the fuzzy test.
강만기(Man-Ki Kang),이창은(Chang-Eun Lee),최규탁(Gue-Tak Chio) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.5
리커트 척도는 어떤 의도의 질문에 대한 동의를 수치적으로 나타내는 방법으로서 주로 5점 척도를 많이 사용하나 여러번 질문에서 응답자체가 애매성을 가지고 있다. 본 연구에서는 3점 척도의 응답의 애매성을 5점 척도의 멤버쉽함수로 나타낸 후 한 항목의 응답의 95% 신뢰구간을 다시 멤버쉽함수로 하여 그 데이터를 퍼지가설검정하였다. A Likert scale is an often used questionnaire format. It requests respondents to specify their level of agreement to each of a list of statements. A typical question using a five-point Likert scale might make a statement. The results shows vague values. We have five-point fuzzy membership function by fuzzy valued three-point for the question and fuzzy hypothesis test the membership function by 95% confidence interval.
The Wilcoxon Signed-Rank Fuzzy Test on Rate of Internal Division
Man Ki Kang(강만기),Seung Bae Choi(최승배) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회논문지 Vol.24 No.6
We shall consider fuzzy hypotheses test for signed-rank Wilcoxon fuzzy test by fuzzy difference on rate of internal division. Fundamental to these discussion are fuzzy number data and Wilcoxon signed-rank fuzzy test of a fuzzy hypothesis Hf0which is based upon a fuzzy statistics whose distribution does not depend upon the specified distribution or any parameters.
Optimal Fuzzy Tests of Hypotheses by Most Powerful Test
Man Ki kang(강만기),Woo Song Park(박우송),Gue Tak Choi(최규탁) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1
가설의 최적검정에서 Neyman and Pearson 정리의 우도비가 퍼지값으로 주어질 때 퍼지 최량 기각역을 구하고 이에 대한 예증으로서 관측된 데이터가 퍼지 확률을 따를 때 퍼지평균을 구하여 퍼지 포아송 분포를 사용하여 평균을 동의지수법에 의한 검정법을 제안하였다. We want to show that the construct best fuzzy tests for certain fuzzy situations. Due to Neyman and Pearson theorem, if we have θ′ and θ″ be distinct fuzzy values of Ω = {θ : θ = θ′,θ″} such that L(θ′ : X) / L(θ′ : X) < κ, then κ is a fuzzy mind. For each fuzzy random samples point X∈C, we have best fuzzy critical region C for Poisson distribution.