Estimating Time of a Simple Step Change in Nonconforming Items in High-Yield Processes
|
|
- Ανδώνης Δραγούμης
- 5 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Internatonal Journal of Industral Engneerng & Producton Management (22) March 22, Volume 22, Number 4 pp Estmatng Tme of a Smple Step Change n Nonconformng Items n Hgh-Yeld Processes Rassoul Noorossana*, Kamran Peynabar & Mona Moradmanesh Rassoul Noorossana, Industral Engneerng epartment, Iran Unversty of Scence and Technology, Kamran Peynabar, Ph.. Student of Industral and Operatons Engneerng, Unversty of Mchgan, Ann Arbor, MI , Mona Moradmanesh, Industral Engneerng epartment, Islamc Azad Unversty South Tehran Branch, Tehran, Iran Keywords Statstcal Process Control (SPC), Change Pont, Smple Step Change, Bult-n Estmator, Cumulatve Sum control chart (), Exponental Weghted Movng Average control chart (), Average Run Length (ARL), Confdence Set ABSTRACT Knowng about the real tme of a change n the parameter(s) of a statstcal process would enable users to dentfy root causes more quckly and precsely. ue to the senstvty and mportance of reachng zero defects n hgh qualty processes, to be aware of the change tme would be so precous. In ths paper, we consder the performance of the Maxmum Lkelhood Estmator n comparson wth bult-n change pont estmators of Cumulatve Sum () and Exponental Weghted Movng Average () control charts. Usng lkelhood functon approach, we also proposed a confdence set for the change pont. The results of a Monte-Carlo smulaton have shown the prorty of the MLE n dentfyng the real tme of the change. 22 IUST Publcaton, IJIEPM. Vol. 22, No. 4, All Rghts Reserved * Correspondng author. Rassoul Noorossana Emal: rassoul@ust.ac.r
2 ISSN: * () () MLE MLE * rassoul@ust.ac.r 2 3 Bult-n Confdence Set m.moradmanesh@gmal.com
3 L(.) X MLE p MLE (-) (-) T,2,...,, 2,...,T () (ˆ) V 2 3 V-mask Tabular Observaton (MLE)
4 ,ˆ ARL (C) Z X Z X (Z ) LCL E Z L Var Z, UCL E Z L Var Z Var Z E Z L H max, H k H X L mn, L k L X X.25 L hl H hh H u, u hh Q L v, hl v kh, kl (SPRT) ARL ARL ˆ max : H, ˆ max : L. L, k kl kh Z loge loge 2 L 2 UCL CL LCL kber c, hber h, uber w c c. 2 L 2 k H c, hh ch c, u w 3 Robustness 2 Corrected ffuson Sequental Probablty Rato Tests
5 N ˆ ˆ seˆ seˆ se T ˆ max : Z ˆ max : Z T f Z UCL, f Z LCL.,ˆ T τ MLE T ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ARL τ (C) ˆ ˆ
6 Type u kh hh.5 Lower-sde Upper-sde Lower-sde Upper-sde Lower-sde Upper-sde E T ˆ E T ARL seˆ se ˆ E T (PPM) E T se ˆ seˆ ˆ ˆ seˆ seˆ MLE
7 ˆ ˆ ˆ ˆ (PPM) ˆ ˆ ˆ E T seˆ seˆ MLE ARL E T ARL
8 E T.5,. ARL MLE ˆ MLE L ˆ ˆ ˆ MLE PPM PPM ˆ ˆ E T seˆ MLE.2 se ˆ ˆ ˆ ˆ.5,.5 E T (PPM) E T 5 se ˆ seˆ
9 .5,. E T E T se ˆ seˆ (PPM) ˆ (PPM)
10 efectve Percent (PPM) 35.8 Coverage Probablty Value Average Cardnalty, 5, CS t : loge L t loge L ˆ loge L ˆ.353,.5,.75,2.,2.25,2.5,2.75, efectve Percent (PPM) Coverage Probablty Value Average Cardnalty, 5, Confdence Set
11 efectve Percent (PPM) 35 Coverage Probablty Value Average Cardnalty, 5PPM,,.5.5, efectve Percent (PPM) [] Noorossana, R., Abd, S., Saghae, A., Paynabar, K., Identfyng the Tme of a Change n Hgh Yeld Processes, Proceedng of 4th Internatonal Industral Engneerng Conference, Tehran, Iran, 5. Coverage Probablty.353,.5,.75,2.,2.25,2.5,2.75, [2] Noorossana, R., Saghae, A., Peynabar, K., Abd, S., Identfyng the Perod of a Step Change n HghYeld Processes, Qualty and Relablty Engneerng Internatonal, 9; 25: pp [3] Pgnatello, J., Samuel, R., Estmaton of the Change Pont of a Normal Mean n SPC Applcatons Value Average Cardnalty, 5,,.5
12 Qualty Technology and Quanttatve Management, 6; 3(3): pp [4] Perry, M.B., Pgnatello, J.J., JR., Smpson, R., Estmatng the Change Pont of a Posson Rate Parameter for SPC Applcatons, (under revew). [5] Perry M.B., Pgnatello, J.J., JR., Estmaton of the Change Pont of the Process Fracton Nonconformng n SPC Applcatons, Internatonal Journal of Relablty, Qualty and Safety Engneerng, 5; 2(2): pp [6] Xe, M., Goh, T.N., Kuralman, V., Statstcal Models and Control Charts for Hgh-Qualty Processes, Kluwer Academc Publshers, Norwell, 2. [7] Brook,., Evans,.A., An approach to the probablty dstrbuton of run length. Bometrka, 99; 59: [8] Reynolds, M.R., Jr. Stoumbos, Z.G.. A Chart for Montorng a Proporton when Inspectng Contnuously. Journal of Qualty Technology. 999; 3: 87 8 [9] Chang, T.C., Gan F.F., Chartng Technques for Montorng a Random Shock Process, Qualty and Relablty Engneerng Internatonal, 999; 5: pp [] Page, E.S. Cumulatve Sum Control Charts. Technometrcs 96; 3(): -9. [] Roberts, S.V., Control Chart tests Based on Geometrc Movng Averages, Technometrcs 959; : pp [2] Quesenberry, C.P., Geometrc Q Charts for Hgh Qualty Process Journal of Qualty Technology, 995; 27(4): pp [3] Borror, C.M., Montgomery,.C., Runger, G.C., Robustness of the Control Cchart to NonNormalty. Journal of Qualty Technology, ;3(3): pp [4] Nshna, K., A Comparson of Control Charts from the Vewpont of Change Pont Estmaton, Qualty and Relablty Engneerng Internatonal, 992; 8: pp [5] Box, G.E.P., Cox,.R., An Analyss of Transformatons, Journal of the Royal Statstcal Socety. Seres B (Methodologgal), 964; 26(2): pp [6] Segmond,., Boundary Crossng Probabltes and Statstcal Applcatons, The Analyss of Statstcs, 986; 4(2): pp
Stochastic Finite Element Analysis for Composite Pressure Vessel
* ** ** Stochastc Fnte Element Analyss for Composte Pressure Vessel Tae Kyung Hwang Young Dae Doh and Soon Il Moon Key Words : Relablty Progressve Falure Pressure Vessel Webull Functon Abstract ABAQUS
Διαβάστε περισσότερα5 Haar, R. Haar,. Antonads 994, Dogaru & Carn Kerkyacharan & Pcard 996. : Haar. Haar, y r x f rt xβ r + ε r x β r + mr k β r k ψ kx + ε r x, r,.. x [,
4 Chnese Journal of Appled Probablty and Statstcs Vol.6 No. Apr. Haar,, 6,, 34 E-,,, 34 Haar.., D-, A- Q-,. :, Haar,. : O.6..,..,.. Herzberg & Traves 994, Oyet & Wens, Oyet Tan & Herzberg 6, 7. Haar Haar.,
Διαβάστε περισσότεραΣΥΝΘΕΤΙΚΑ ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΑ ΕΛΕΓΧΟΥ
Π Α Ν Ε Π Ι Σ Τ Η Μ Ι Ο Π Ε Ι Ρ Α Ι Ω Σ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΣΥΝΘΕΤΙΚΑ ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΑ ΕΛΕΓΧΟΥ ΑΝΤΡΙΑΝΑ Π. ΚΑΡΑΒΙΩΤΗ Διπλωματική
Διαβάστε περισσότεραΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ. Παραμετρικά και Μη Παραμετρικά Διαγράμματα Ελέγχου στον Στατιστικό Έλεγχο Διεργασίας ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Παραμετρικά και Μη Παραμετρικά Διαγράμματα Ελέγχου στον Στατιστικό Έλεγχο Διεργασίας ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ της Αγγελικής Κ.
Διαβάστε περισσότεραGeneralized Linear Model [GLM]
Generalzed Lnear Model [GLM]. ก. ก Emal: nkom@kku.ac.th A Lttle Hstory Multple lnear regresson normal dstrbuton & dentty lnk (Legendre, Guass: early 19th century). ANOVA normal dstrbuton & dentty lnk (Fsher:
Διαβάστε περισσότερα8.1 The Nature of Heteroskedasticity 8.2 Using the Least Squares Estimator 8.3 The Generalized Least Squares Estimator 8.
8.1 The Nature of Heteroskedastcty 8. Usng the Least Squares Estmator 8.3 The Generalzed Least Squares Estmator 8.4 Detectng Heteroskedastcty E( y) = β+β 1 x e = y E( y ) = y β β x 1 y = β+β x + e 1 Fgure
Διαβάστε περισσότεραEvaluation of Expressing Uncertain Causalities as Conditional Causal Possibilities
Evaluaton of Expressng Uncertan Causaltes as Condtonal Causal ossbltes Koch Yamada Department of lannng & Management Scence, agaoa Unversty of Technology eng & Regga (v u u u v v u (v u ) 0 u v V [1] [1]
Διαβάστε περισσότεραNoriyasu MASUMOTO, Waseda University, Okubo, Shinjuku, Tokyo , Japan Hiroshi YAMAKAWA, Waseda University
A Study on Predctve Control Usng a Short-Term Predcton Method Based on Chaos Theory (Predctve Control of Nonlnear Systems Usng Plural Predcted Dsturbance Values) Noryasu MASUMOTO, Waseda Unversty, 3-4-1
Διαβάστε περισσότεραVol. 34 ( 2014 ) No. 4. J. of Math. (PRC) : A : (2014) Frank-Wolfe [7],. Frank-Wolfe, ( ).
Vol. 4 ( 214 ) No. 4 J. of Math. (PRC) 1,2, 1 (1., 472) (2., 714) :.,.,,,..,. : ; ; ; MR(21) : 9B2 : : A : 255-7797(214)4-759-7 1,,,,, [1 ].,, [4 6],, Frank-Wolfe, Frank-Wolfe [7],.,,.,,,., UE,, UE. O-D,,,,,
Διαβάστε περισσότεραProposal of Terminal Self Location Estimation Method to Consider Wireless Sensor Network Environment
1 2 2 GPS (SOM) Proposal of Termnal Self Locaton Estmaton Method to Consder Wreless Sensor Network Envronment Shohe OHNO, 1 Naotosh ADACHI 2 and Yasuhsa TAKIZAWA 2 Recently, large scale wreless sensor
Διαβάστε περισσότεραDownloaded from hakim.hbi.ir at 17:53 IRST on Thursday October 11th : . C.A.MAN AFP. 1 Acute Flaccid Paralysis (AFP)
Downloaded from hakm.hb.r at 7: IRST on Thursday October th 08 * - - 08-80 : 08-86066 : 67-7 :. : * mahub@umsha.ac.r : 88/0/9 : 88//7 :. : :. 8.. C.A.MAN ArcGs9.. R.8.0. :. :...(9)... :.(- ) AFP (6) (7)
Διαβάστε περισσότεραOne and two particle density matrices for single determinant HF wavefunctions. (1) = φ 2. )β(1) ( ) ) + β(1)β * β. (1)ρ RHF
One and two partcle densty matrces for sngle determnant HF wavefunctons One partcle densty matrx Gven the Hartree-Fock wavefuncton ψ (,,3,!, = Âϕ (ϕ (ϕ (3!ϕ ( 3 The electronc energy s ψ H ψ = ϕ ( f ( ϕ
Διαβάστε περισσότεραMulti-dimensional Central Limit Theorem
Mult-dmensonal Central Lmt heorem Outlne () () () t as () + () + + () () () Consder a sequence of ndependent random proceses t, t, dentcal to some ( t). Assume t 0. Defne the sum process t t t t () t tme
Διαβάστε περισσότερα9 /393 / Downloaded from energy.kashanu.ac.r at 5:3 0330 on Saturday October 0th 08 * hajakbar@grad.kashanu.ac.r mohammad@kashanu.ac.r. (shunt-apf) :... PSIM. : * 3... Downloaded from energy.kashanu.ac.r
Διαβάστε περισσότεραA Sequential Experimental Design based on Bayesian Statistics for Online Automatic Tuning. Reiji SUDA,
Bayes, Bayes mult-armed bandt problem Bayes A Sequental Expermental Desgn based on Bayesan Statstcs for Onlne Automatc Tunng Re SUDA, Ths paper proposes to use Bayesan statstcs for software automatc tunng
Διαβάστε περισσότεραMulti-dimensional Central Limit Theorem
Mult-dmensonal Central Lmt heorem Outlne () () () t as () + () + + () () () Consder a sequence of ndependent random proceses t, t, dentcal to some ( t). Assume t 0. Defne the sum process t t t t () t ();
Διαβάστε περισσότεραNeutralino contributions to Dark Matter, LHC and future Linear Collider searches
Neutralno contrbutons to Dark Matter, LHC and future Lnear Collder searches G.J. Gounars Unversty of Thessalonk, Collaboraton wth J. Layssac, P.I. Porfyrads, F.M. Renard and wth Th. Dakonds for the γz
Διαβάστε περισσότεραΔ Ι Π Λ Ω Μ Α Τ Ι Κ Η Ε Ρ Γ Α Σ Ι Α ΕΠΙΔΡΑΣΗ ΤΗΣ ΕΚΤΙΜΗΣΗΣ ΤΩΝ ΠΑΡΑΜΕΤΡΩΝ ΣΤΙΣ ΙΔΙΟΤΗΤΕΣ ΤΩΝ ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΩΝ ΕΛΕΓΧΟΥ ΓΙΑ ΤΗ ΜΕΣΗ ΤΙΜΗ
Μ Ε Τ Α Π Τ Υ Χ Ι Α Κ O Π Ρ Ο Γ Ρ Α Μ Μ Α Σ Π Ο Υ Δ Ω Ν Σ Τ Η Ν Ε Φ Α Ρ Μ Ο Σ Μ Ε Ν Η Σ Τ Α Τ Ι Σ Τ Ι Κ Η Δ Ι Π Λ Ω Μ Α Τ Ι Κ Η Ε Ρ Γ Α Σ Ι Α ΕΠΙΔΡΑΣΗ ΤΗΣ ΕΚΤΙΜΗΣΗΣ ΤΩΝ ΠΑΡΑΜΕΤΡΩΝ ΣΤΙΣ ΙΔΙΟΤΗΤΕΣ ΤΩΝ ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΩΝ
Διαβάστε περισσότερα2002 Journal of Software /2002/13(08) Vol.13, No.8. , )
000-985/00/3(08)55-06 00 Journal of Software Vol3, No8, (,00084) E-mal: yong98@malstsnghuaeducn http://netlabcstsnghuaeducn :,,, (proportonal farness schedulng, PFS), QoS, : ; ;QoS; : TP393 : A,,,,, (
Διαβάστε περισσότεραΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΑ ΕΛΕΓΧΟΥ SHEWHART ΜΕ ΚΑΝΟΝΕΣ ΕΥΑΙΣΘΗΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΠΟΥ ΒΑΣΙΖΟΝΤΑΙ ΣΤΗ ΘΕΩΡΙΑ ΡΟΩΝ
Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 18 ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (2005) σελ.325-331 ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΑ ΕΛΕΓΧΟΥ SHEWHART ΜΕ ΚΑΝΟΝΕΣ ΕΥΑΙΣΘΗΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΠΟΥ ΒΑΣΙΖΟΝΤΑΙ ΣΤΗ ΘΕΩΡΙΑ ΡΟΩΝ Α. Ρακιτζής 1
Διαβάστε περισσότερα(8) 017 У У θβ1.771...... ю E-mal: avk7777@mal.ru....... Р х х.. 93 % 6 % 166 %. М х х хх. : х х. ю. ю ( ). ю ю. ю. ю ю. - ю ю. ю [1 8] ю. [9 11] ю. [1]. 58 (8) 017 У ю μ (У) юю (. 1). u u+1 ЭС - ЭС (+1)-
Διαβάστε περισσότεραIF(Ingerchange Format) [7] IF C-STAR(Consortium for speech translation advanced research ) [8] IF 2 IF
100080 e-mal:{gdxe, cqzong, xubo}@nlpr.a.ac.cn tel:(010)82614468 IF 1 1 1 IF(Ingerchange Format) [7] IF C-STAR(Consortum for speech translaton advanced research ) [8] IF 2 IF 2 IF 69835003 60175012 [6][12]
Διαβάστε περισσότεραCAPM. VaR Value at Risk. VaR. RAROC Risk-Adjusted Return on Capital
C RAM 3002 C RAROC Rsk-Adjusted Return on Captal C C RAM Rsk-Adjusted erformance Measure C RAM RAM Bootstrap RAM C RAROC RAM Bootstrap F830.9 A CAM 2 CAM 3 Value at Rsk RAROC Rsk-Adjusted Return on Captal
Διαβάστε περισσότεραPower allocation under per-antenna power constraints in multiuser MIMO systems
33 0 Vol.33 No. 0 0 0 Journal on Councatons October 0 do:0.3969/.ssn.000-436x.0.0.009 IO 009 IO IO N94 A 000-436X(0)0-007-06 Power allocaton under er-antenna ower constrants n ultuser IO systes HAN Sheng-qan,
Διαβάστε περισσότεραΣυνεχείς συναρτήσεις και συντελεστής µεταβλητότητας: Προσέγγιση µέσα από δειγµατοληψία
ΤΕΤΡΑ ΙΑ ΑΝΑΛΥΣΗΣ Ε ΟΜΕΝΩΝ, ΤΕΥΧΟΣ 16 (σσ. 14-) DATA ANALYSIS BULLETIN, ISSUE 16 (pp. 14-) Συνεχείς συναρτήσεις και συντελεστής µεταβλητότητας: Προσέγγιση µέσα από δειγµατοληψία Νικόλαος Φαρµάκης Τµήµα
Διαβάστε περισσότεραΜΕΛΕΤΗ ΤΗΣ ΜΑΚΡΟΧΡΟΝΙΑΣ ΠΑΡΑΜΟΡΦΩΣΗΣ ΤΟΥ ΦΡΑΓΜΑΤΟΣ ΚΡΕΜΑΣΤΩΝ ΜΕ ΒΑΣΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΓΕΩΔΑΙΤΙΚΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΚΑΙ ΜΕΤΑΒΟΛΩΝ ΣΤΑΘΜΗΣ ΤΑΜΙΕΥΤΗΡΑ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΜΕΛΕΤΗ ΤΗΣ ΜΑΚΡΟΧΡΟΝΙΑΣ ΠΑΡΑΜΟΡΦΩΣΗΣ ΤΟΥ ΦΡΑΓΜΑΤΟΣ ΚΡΕΜΑΣΤΩΝ ΜΕ ΒΑΣΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΓΕΩΔΑΙΤΙΚΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΚΑΙ ΜΕΤΑΒΟΛΩΝ ΣΤΑΘΜΗΣ ΤΑΜΙΕΥΤΗΡΑ ΔΙΔΑΚΤΟΡΙΚΗ
Διαβάστε περισσότεραΒΕΛΤΙΩΜΕΝΑ R ΑΠΟ M ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΑ ΕΛΕΓΧΟΥ
Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 20 ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (2007), σελ 95-102 ΒΕΛΤΙΩΜΕΝΑ R ΑΠΟ M ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΑ ΕΛΕΓΧΟΥ Αντζουλάκος Δημήτριος, Ρακιτζής Αθανάσιος 1 Τμήμα Στατιστικής και
Διαβάστε περισσότεραSuppose Mr. Bump observes the selling price and sales volume of milk gallons for 10 randomly selected weeks as follows
Albert Ludwgs Unverst Freburg Department of Emprcal Research and Econometrcs Appled Econometrcs Dr Kestel ummer 9 EXAMPLE IMPLE LINEAR REGREION ANALYI uppose Mr Bump observes the sellng prce and sales
Διαβάστε περισσότεραΤΟ EWMA ΙΑΓΡΑΜΜΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΙΑΚΥΜΑΝΣΗ ΜΕ ΕΚΤΙΜΩΜΕΝΕΣ ΠΑΡΑΜΕΤΡΟΥΣ
Εηνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 7 ου Πανεηνίου Συνεδρίου Στατιστικής (4 σε. 9-98 ΤΟ EWA ΙΑΓΡΑΜΜΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΙΑΚΥΜΑΝΣΗ ΜΕ ΕΚΤΙΜΩΜΕΝΕΣ ΠΑΡΑΜΕΤΡΟΥΣ Π.Ε. Μαραβεάκης Οικονοµικό Πανεπιστήµιο Αθηνών Τµήµα
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήµιο Κρήτης - Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών. ΗΥ-570: Στατιστική Επεξεργασία Σήµατος. ιδάσκων : Α. Μουχτάρης. εύτερη Σειρά Ασκήσεων.
Πανεπιστήµιο Κρήτης - Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών ΗΥ-570: Στατιστική Επεξεργασία Σήµατος 2015 ιδάσκων : Α. Μουχτάρης εύτερη Σειρά Ασκήσεων Λύσεις Ασκηση 1. 1. Consder the gven expresson for R 1/2 : R 1/2
Διαβάστε περισσότεραA Method for Determining Service Level of Road Network Based on Improved Capacity Model
30 4 2013 4 Journal of Hghway and Transportaton Research and Development Vol. 30 No. 4 Apr. 2013 do10. 3969 /j. ssn. 1002-0268. 2013. 04. 018 1 1 2 1. 4000742. 201804 2 U491. 1 + 3 A 1002-0268 201304-0101
Διαβάστε περισσότεραM ea sur ing the Fa irness of the W age D istr ibution of Urban W orkers in D ifferen t Industr ies of Ch ina
27 3 20103 Statstcal Research Vol. 27, No13 M ar. 2010 3 :,,, :,;,,,, ;,, ; 1 /3 : ; ; ; : C812: A : 1002-4565 (2010) 03-0003 - 09 M ea sur ng the Fa rness of the W age D str buton of Urban W orkers n
Διαβάστε περισσότεραPhasor Diagram of an RC Circuit V R
ESE Lecture 3 Phasor Dagram of an rcut VtV m snt V t V o t urrent s a reference n seres crcut KVL: V m V + V V ϕ I m V V m ESE Lecture 3 Phasor Dagram of an L rcut VtV m snt V t V t L V o t KVL: V m V
Διαβάστε περισσότεραα & β spatial orbitals in
The atrx Hartree-Fock equatons The most common method of solvng the Hartree-Fock equatons f the spatal btals s to expand them n terms of known functons, { χ µ } µ= consder the spn-unrestrcted case. We
Διαβάστε περισσότερα[4] 1.2 [5] Bayesian Approach min-max min-max [6] UCB(Upper Confidence Bound ) UCT [7] [1] ( ) Amazons[8] Lines of Action(LOA)[4] Winands [4] 1
1,a) Bayesian Approach An Application of Monte-Carlo Tree Search Algorithm for Shogi Player Based on Bayesian Approach Daisaku Yokoyama 1,a) Abstract: Monte-Carlo Tree Search (MCTS) algorithm is quite
Διαβάστε περισσότεραConcomitants of Dual Generalized Order Statistics from Bivariate Burr III Distribution
Journal of Statstcal Theory and Applcatons, Vol. 4, No. 3 September 5, 4-56 Concomtants of Dual Generalzed Order Statstcs from Bvarate Burr III Dstrbuton Haseeb Athar, Nayabuddn and Zuber Akhter Department
Διαβάστε περισσότεραΠΟΛΥΔΙΑΣΤΑΤΑ ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΑ ΕΛΕΓΧΟΥ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ
Π Α Ν Ε Π Ι Σ Τ Η Μ Ι Ο Π Ε Ι Ρ Α Ι Ω Σ ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΟΛΥΔΙΑΣΤΑΤΑ ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΑ ΕΛΕΓΧΟΥ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ Ελισάβετ Μ. Σοφικίτου
Διαβάστε περισσότεραΗ αποτελεσµατικότητα. των δηµόσιων νοσοκοµείων, τα οποία, 2. Θεωρητικό υπόδειγµα. 1. Εισαγωγή. Ρωξάνη Καραγιάννη
Η αποτελεσµατικότητα των δηµόσιων νοσοκοµείων στην Ελλάδα Ρωξάνη Καραγιάννη 1. Εισαγωγή Αντικειµενικός σκοπός του άρθρου είναι η µέτρηση της παραγωγικής αποτελεσµατικότητας, η οποία µπορεί να εκφραστεί
Διαβάστε περισσότεραAppendix A3. Table A3.1. General linear model results for RMSE under the unconditional model. Source DF SS Mean Square
Appendix A3 Table A3.1. General linear model results for RMSE under the unconditional model. Source DF SS F Value Pr > F Model 107 374.68 3.50 8573.07
Διαβάστε περισσότεραΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΜΗ ΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΑ ΙΑΓΡΑΜΜΑΤΑ ΕΛΕΓΧΟΥ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΜΗ ΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΑ ΙΑΓΡΑΜΜΑΤΑ ΕΛΕΓΧΟΥ 3.. Εισαγωγή Ο Στατιστικός Έλεγχος Ποιότητας (Statstcal Qualty Control) είναι ένα χρήσιµο εργαλείο σε όλα τα στάδια εξέλιξης και παραγωγής ενός προϊόντος, όπως
Διαβάστε περισσότεραExam Statistics 6 th September 2017 Solution
Exam Statstcs 6 th September 17 Soluto Maura Mezzett Exercse 1 Let (X 1,..., X be a raom sample of... raom varables. Let f θ (x be the esty fucto. Let ˆθ be the MLE of θ, θ be the true parameter, L(θ be
Διαβάστε περισσότεραSCITECH Volume 13, Issue 2 RESEARCH ORGANISATION Published online: March 29, 2018
Journal of rogressive Research in Mathematics(JRM) ISSN: 2395-028 SCITECH Volume 3, Issue 2 RESEARCH ORGANISATION ublished online: March 29, 208 Journal of rogressive Research in Mathematics www.scitecresearch.com/journals
Διαβάστε περισσότεραAPPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 651 APPENDIX B. BIBLIOGRAPHY 677 APPENDIX C. ANSWERS TO SELECTED EXERCISES 679
APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 1 Table I Summary of Common Probability Distributions 2 Table II Cumulative Standard Normal Distribution Table III Percentage Points, 2 of the Chi-Squared
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΒΙΟΙΑΤΡΙΚΗ» Μη Παραμετρικά Διαγράμματα Ελέγχου με χρήση Βαθμολογικών συναρτήσεων
Διαβάστε περισσότεραΟΡΙΑ ΕΛΕΓΧΟΥ ΜΕ ΒΑΣΗ ΤΗ ΓΕΩΜΕΤΡΙΚΗ ΚΑΤΑΝΟΜΗ ΣΤΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΟΙΟΤΙΚΟ ΕΛΕΓΧΟ
Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 18 ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (005) σελ.37-46 ΟΡΙΑ ΕΛΕΓΧΟΥ ΜΕ ΒΑΣΗ ΤΗ ΓΕΩΜΕΤΡΙΚΗ ΚΑΤΑΝΟΜΗ ΣΤΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΟΙΟΤΙΚΟ ΕΛΕΓΧΟ Μανώλης Μανατάκης Τμήμα Μηχανολόγων
Διαβάστε περισσότερα1 1 1 2 1 2 2 1 43 123 5 122 3 1 312 1 1 122 1 1 1 1 6 1 7 1 6 1 7 1 3 4 2 312 43 4 3 3 1 1 4 1 1 52 122 54 124 8 1 3 1 1 1 1 1 152 1 1 1 1 1 1 152 1 5 1 152 152 1 1 3 9 1 159 9 13 4 5 1 122 1 4 122 5
Διαβάστε περισσότεραUMI Number: All rights reserved
UMI Number: 3408360 All rights reserved INFORMATION TO ALL USERS The quality of this reproduction is dependent upon the quality of the copy submitted. In the unlikely event that the author did not send
Διαβάστε περισσότεραΜΙΑ ΜΕΘΟΔΟΣ ΤΙΜΩΡΙΑΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΠΟΡΡΙΨΗ ΑΚΡΑΙΩΝ ΤΙΜΩΝ ΣΤΗΝ ΑΝΘΕΚΤΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ
Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 8 ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (005) σελ.39-48 ΜΙΑ ΜΕΘΟΔΟΣ ΤΙΜΩΡΙΑΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΠΟΡΡΙΨΗ ΑΚΡΑΙΩΝ ΤΙΜΩΝ ΣΤΗΝ ΑΝΘΕΚΤΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Αντώνης Αβραμίδης και Γιώργος
Διαβάστε περισσότεραAppendix. Appendix I. Details used in M-step of Section 4. and expect ultimately it will close to zero. αi =α (r 1) [δq(α i ; α (r 1)
Appendx Appendx I. Detals used n M-step of Secton 4. Now wrte h (r) and expect ultmately t wll close to zero. and h (r) = [δq(α ; α (r) )/δα ] α =α (r 1) = [δq(α ; α (r) )/δα ] α =α (r 1) δ log L(α (r
Διαβάστε περισσότεραΧΡΗΣΗ ΜΗ-ΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΩΝ ΕΚΤΙΜΗΤΡΙΩΝ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΟΥ ΣΗΜΕΙΟΥ ΓΙΑ ΤΟΝ ΚΑΘΟΡΙΣΜΟ ΤΩΝ ΟΡΙΩΝ ΕΛΕΓΧΟΥ ΤΩΝ ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΩΝ ΕΛΕΓΧΟΥ ΜΕΣΗΣ ΤΙΜΗΣ
Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 0 ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (007), σελ 393-400 ΧΡΗΣΗ ΜΗ-ΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΩΝ ΕΚΤΙΜΗΤΡΙΩΝ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΟΥ ΣΗΜΕΙΟΥ ΓΙΑ ΤΟΝ ΚΑΘΟΡΙΣΜΟ ΤΩΝ ΟΡΙΩΝ ΕΛΕΓΧΟΥ ΤΩΝ ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΩΝ
Διαβάστε περισσότεραSolution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.
Lecturer: Prof. Dr. Mete SONER Coordinator: Yilin WANG Solution Series 9 Q1. Let α, β >, the p.d.f. of a beta distribution with parameters α and β is { Γ(α+β) Γ(α)Γ(β) f(x α, β) xα 1 (1 x) β 1 for < x
Διαβάστε περισσότερα6.3 Forecasting ARMA processes
122 CHAPTER 6. ARMA MODELS 6.3 Forecasting ARMA processes The purpose of forecasting is to predict future values of a TS based on the data collected to the present. In this section we will discuss a linear
Διαβάστε περισσότεραArchive of SID. (Tg)
* (// : // : ).... (Tg).. : E-mail: dehghan.n82@gmail.com - : - : : * (). / PSI..[Kurjan-1960] ()... [Parker and.saindon-1978] (). [Backman and.hakanson-1987]. ()... 2 - Non woven 3 - Fluid Filter... (
Διαβάστε περισσότεραΑΚΡΙΒΕΙΑ ΕΝΟΣ ΔΙΤΙΜΟΥ ΔΙΑΓΝΩΣΤΙΚΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ ΠΟΥ ΕΞΑΡΤΑΤΑΙ ΑΠΟ ΤΟ ΧΡΟΝΟ
Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (8), σελ 3-4 ΑΚΡΙΒΕΙΑ ΕΝΟΣ ΔΙΤΙΜΟΥ ΔΙΑΓΝΩΣΤΙΚΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ ΠΟΥ ΕΞΑΡΤΑΤΑΙ ΑΠΟ ΤΟ ΧΡΟΝΟ Μπαντής Λεωνίδας, Τσιμήκας Γιάννης, Γεωργίου
Διαβάστε περισσότεραΝΕΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΣΧΕΤΙΚΑ ΜΕ ΤΗΝ ΥΠΑΡΞΗ ΕΚΤΙΜΗΤΩΝ ΜΕΓΙΣΤΗΣ ΠΙΘΑΝΟΦΑΝΕΙΑΣ ΓΙΑ ΤΗΝ 3-ΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΓΑΜΜΑ ΚΑΤΑΝΟΜΗ
Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής 008, σελ 9-98 ΝΕΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ ΣΧΕΤΙΚΑ ΜΕ ΤΗΝ ΥΠΑΡΞΗ ΕΚΤΙΜΗΤΩΝ ΜΕΓΙΣΤΗΣ ΠΙΘΑΝΟΦΑΝΕΙΑΣ ΓΙΑ ΤΗΝ 3-ΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΓΑΜΜΑ ΚΑΤΑΝΟΜΗ Γεώργιος
Διαβάστε περισσότεραNonparametric Bayesian T-Process Algorithm for Heterogeneous Gene Regulatory Network
IPSJ SIG Tecncal Report Vol.-MPS-9 No.5 Vol.-BIO-3 No.5 //6 T,a,b,c,d,e T Drosopla melanogaster RJMCMC Nonparametrc Bayesan T-Process Algortm for Heterogeneous Gene Regulatory Network HIROKI MIYASHITA,a
Διαβάστε περισσότερα35 90% 30 35 85% 2000 2008 + 2 2008 22-37 1997 26 1953- 2000 556 888 0.63 2001 0.58 2002 0.60 0.55 2004 0.51 2005 0.47 0.45 0.43 2009 0.
184 C913.7 A 1672-616221 2-21- 7 Vol.7 No.2 Apr., 21 1 26 1997 26 25 38 35 9% 8% 3 35 85% 2% 3 8% 21 1 2 28 + 2 1% + + 2 556 888.63 21 572 986.58 22 657 1 97 23 674 1 229.55 24 711 1 48.51 25 771 1 649.47
Διαβάστε περισσότεραLecture 34 Bootstrap confidence intervals
Lecture 34 Bootstrap confidence intervals Confidence Intervals θ: an unknown parameter of interest We want to find limits θ and θ such that Gt = P nˆθ θ t If G 1 1 α is known, then P θ θ = P θ θ = 1 α
Διαβάστε περισσότεραProbabilistic Approach to Robust Optimization
Probabilistic Approach to Robust Optimization Akiko Takeda Department of Mathematical & Computing Sciences Graduate School of Information Science and Engineering Tokyo Institute of Technology Tokyo 52-8552,
Διαβάστε περισσότεραBayesian random effects model for disease mapping of relative risks
Avalable onlne at www.scholarsresearchlbrary.com Scholars Research Lbrary Annals of Bologcal Research, 014, 5 (1):3-31 (http://scholarsresearchlbrary.com/archve.html) ISS 0976-133 CODE (USA): ABRBW Bayesan
Διαβάστε περισσότεραΥΨΗΛΟΥ ΣΗΜΕΙΟΥ ΚΑΤΑΡΡΕΥΣΗΣ ΚΑΙ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΜΕ PENALIZED TRIMMED SQUARES
Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 0 ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (007), σελ 69-78 ΥΨΗΛΟΥ ΣΗΜΕΙΟΥ ΚΑΤΑΡΡΕΥΣΗΣ ΚΑΙ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΜΕ PENALIZED TRIMMED SQUARES Αντώνης Αβραμίδης
Διαβάστε περισσότεραEstimation for ARMA Processes with Stable Noise. Matt Calder & Richard A. Davis Colorado State University
Estimation for ARMA Processes with Stable Noise Matt Calder & Richard A. Davis Colorado State University rdavis@stat.colostate.edu 1 ARMA processes with stable noise Review of M-estimation Examples of
Διαβάστε περισσότεραCongruence Classes of Invertible Matrices of Order 3 over F 2
International Journal of Algebra, Vol. 8, 24, no. 5, 239-246 HIKARI Ltd, www.m-hikari.com http://dx.doi.org/.2988/ija.24.422 Congruence Classes of Invertible Matrices of Order 3 over F 2 Ligong An and
Διαβάστε περισσότεραTHREE-DIMENSIONAL VISCO-ELASTIC ARTIFICIAL BOUNDARIES IN TIME DOMAIN FOR WAVE MOTION PROBLEMS
6 Vol. No.6 005 ENGNEENG MEHANS Dec. 005 000-4750(005)06-0046-06 * (. 00084. 000) O47.4, P5. A THEE-DMENSONAL VSO-ELAST ATFAL BOUNDAES N TME DOMAN FO WAVE MOTON POBLEMS * LU Jng-bo, WANG Zhen-yu, DU Xu-l,
Διαβάστε περισσότεραSydney 2052, Australia.
ΕΛΕΓΧΟΣ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗΣ ΤΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΣΤΑ ΓΕΩΡΓΙΚΑ ΟΧΗΜΑΤΑ, ΒΑΣΙΣΜΕΝΟΣ ΣΤΗΝ ΣΥΝΤΗΞΗ ΤΩΝ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΤΙΚΩΝ ΤΩΝ ΟΝΗΣΕΩΝ. Κατέρης,. Μόσχου, Ι. Γράβαλος 2, Ν. Sawalh 3, Θ. Γιαλαµάς 2, Π. Ξυραδάκης 2,
Διαβάστε περισσότερα: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
Διαβάστε περισσότεραQuantum annealing inversion and its implementation
49 2 2006 3 CHINESE JOURNAL OF GEOPHYSICS Vol. 49, No. 2 Mar., 2006,,..,2006,49 (2) :577 583 We C, Zhu P M, Wang J Y. Quantum annealng nverson and ts mplementaton. Chnese J. Geophys. (n Chnese), 2006,49
Διαβάστε περισσότεραcoupon effects Fisher Cohen, Kramer and Waugh Ordinary Least Squares OLS log
coupon effecs Fsher Cohen, Kramer and Waugh Ordnary Leas SquaresOLS 3 j τ = a0 a j m a4 log m a5c a6c a7 log C j= τ = a a a [ ] 0 m log m [ a, b] f Pn E f = max f x P x = f P n ( ) ( ) n ( ) a x b n ξ
Διαβάστε περισσότεραFractional Colorings and Zykov Products of graphs
Fractional Colorings and Zykov Products of graphs Who? Nichole Schimanski When? July 27, 2011 Graphs A graph, G, consists of a vertex set, V (G), and an edge set, E(G). V (G) is any finite set E(G) is
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΛΕΝΑ ΦΛΟΚΑ Επίκουρος Καθηγήτρια Τµήµα Φυσικής, Τοµέας Φυσικής Περιβάλλοντος- Μετεωρολογίας ΓΕΝΙΚΟΙ ΟΡΙΣΜΟΙ Πληθυσµός Σύνολο ατόµων ή αντικειµένων στα οποία αναφέρονται
Διαβάστε περισσότεραVariance of Trait in an Inbred Population. Variance of Trait in an Inbred Population
Varance of Trat n an Inbred Populaton Varance of Trat n an Inbred Populaton Varance of Trat n an Inbred Populaton Revew of Mean Trat Value n Inbred Populatons We showed n the last lecture that for a populaton
Διαβάστε περισσότεραAerodynamic Design Optimization of Aeroengine Compressor Rotor
17 < > Aerodynamc Desgn Optmzaton of Aeroengne Compressor Rotor, NASA JAXA, Brook Park, Oho, U.S.A., oyama@flab.eng.sas.jaxa.jp Meng-Sng LIOU, NASA Glenn Research Center, Brook Park, Oho, U.S.A. meng-sng.lou-1@nasa.gov,,
Διαβάστε περισσότεραSchedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models
CIMS Vol.8No.72002pp.527-532 ( 100084) Petri Petri F270.7 A Schedulability Analysis Algorithm for Timing Constraint Workflow Models Li Huifang and Fan Yushun (Department of Automation, Tsinghua University,
Διαβάστε περισσότεραΜΕΡΟΣ ΙΙI ΜΟΡΙΑΚΟ ΒΑΡΟΣ ΠΟΛΥΜΕΡΩΝ
ΜΕΡΟΣ ΙΙI ΜΟΡΙΑΚΟ ΒΑΡΟΣ ΠΟΛΥΜΕΡΩΝ ΓΕΝΙΚΕΣ ΠΑΡΑΤΗΡΗΣΕΙΣ ΕΠΙ ΡΑΣΗ Μ.Β ΣΤΙΣ Ι ΙΟΤΗΤΕΣ ΠΟΛΥΜΕΡΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΤΗΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ ΜΟΡΙΑΚΟΥ ΒΑΡΟΥΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΟΣ ( ΙΑΦΟΡΙΚΗ) Probablty Densty Functon
Διαβάστε περισσότεραSimplex Crossover for Real-coded Genetic Algolithms
Technical Papers GA Simplex Crossover for Real-coded Genetic Algolithms 47 Takahide Higuchi Shigeyoshi Tsutsui Masayuki Yamamura Interdisciplinary Graduate school of Science and Engineering, Tokyo Institute
Διαβάστε περισσότεραΠΡΟΒΛΕΨΗ ΑΦΕΡΕΓΓΥΟΤΗΤΑΣ Η ΝΟΡΜΑ ΤΟΥ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΟΥ ΚΛΑΔΟΥ ΓΙΑ ΥΓΙΕΙΣ ΕΤΑΙΡΙΕΣ ΣΤΟ ΠΛΑΙΣΙΟ ΤΗΣ ΦΕΡΕΓΓΥΟΤΗΤΑΣ ΙΙ
Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 20 ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (2007), σελ 355-362 ΠΡΟΒΛΕΨΗ ΑΦΕΡΕΓΓΥΟΤΗΤΑΣ Η ΝΟΡΜΑ ΤΟΥ ΑΣΦΑΛΙΣΤΙΚΟΥ ΚΛΑΔΟΥ ΓΙΑ ΥΓΙΕΙΣ ΕΤΑΙΡΙΕΣ ΣΤΟ ΠΛΑΙΣΙΟ ΤΗΣ ΦΕΡΕΓΓΥΟΤΗΤΑΣ
Διαβάστε περισσότεραEstimators when the Correlation Coefficient. is Negative
It J Cotemp Math Sceces, Vol 5, 00, o 3, 45-50 Estmators whe the Correlato Coeffcet s Negatve Sad Al Al-Hadhram College of Appled Sceces, Nzwa, Oma abur97@ahoocouk Abstract Rato estmators for the mea of
Διαβάστε περισσότερα8.324 Relativistic Quantum Field Theory II
Lecture 8.3 Relatvstc Quantum Feld Theory II Fall 00 8.3 Relatvstc Quantum Feld Theory II MIT OpenCourseWare Lecture Notes Hon Lu, Fall 00 Lecture 5.: RENORMALIZATION GROUP FLOW Consder the bare acton
Διαβάστε περισσότεραΗΥ537: Έλεγχος Πόρων και Επίδοση σε Ευρυζωνικά Δίκτυα,
ΗΥ537: Έλεγχος Πόρων και Επίδοση σε Ευρυζωνικά Δίκτυα Βασίλειος Σύρης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Πανεπιστήμιο Κρήτης Εαρινό εξάμηνο 2008 Economcs Contents The contet The basc model user utlty, rces and
Διαβάστε περισσότεραSymplecticity of the Störmer-Verlet algorithm for coupling between the shallow water equations and horizontal vehicle motion
Symplectcty of the Störmer-Verlet algorthm for couplng between the shallow water equatons and horzontal vehcle moton by H. Alem Ardakan & T. J. Brdges Department of Mathematcs, Unversty of Surrey, Guldford
Διαβάστε περισσότεραOther Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :
Διαβάστε περισσότεραGeneralized Fibonacci-Like Polynomial and its. Determinantal Identities
Int. J. Contemp. Math. Scences, Vol. 7, 01, no. 9, 1415-140 Generalzed Fbonacc-Le Polynomal and ts Determnantal Identtes V. K. Gupta 1, Yashwant K. Panwar and Ompraash Shwal 3 1 Department of Mathematcs,
Διαβάστε περισσότεραΛέξεις Κλειδιά: Γεωγραφικά Σταθμισμένη Παλινδρόμηση (GWR), Γονιμότητα
Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 23 ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (2010), σελ.321-328 ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΧΩΡΙΚΩΝ ΔΙΑΦΟΡΟΠΟΙΗΣΕΩΝ ΤΩΝ ΕΠΙΔΡΑΣΕΩΝ ΚΟΙΝΩΝΙΚΟ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΣΤΗ ΓΟΝΙΜΟΤΗΤΑ
Διαβάστε περισσότεραNotes on the Open Economy
Notes on the Open Econom Ben J. Heijdra Universit of Groningen April 24 Introduction In this note we stud the two-countr model of Table.4 in more detail. restated here for convenience. The model is Table.4.
Διαβάστε περισσότεραΜΕΡΟΣ ΙΙΙ ΜΟΡΙΑΚΟ ΒΑΡΟΣ ΠΟΛΥΜΕΡΩΝ
ΜΕΡΟΣ ΙΙΙ ΜΟΡΙΑΚΟ ΒΑΡΟΣ ΠΟΛΥΜΕΡΩΝ ΓΕΝΙΚΕΣ ΠΑΡΑΤΗΡΗΣΕΙΣ ΕΠΙΔΡΑΣΗ Μ.Β ΣΤΙΣ ΙΔΙΟΤΗΤΕΣ ΠΟΛΥΜΕΡΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΤΗΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ ΜΟΡΙΑΚΟΥ ΒΑΡΟΥΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΟΣ (ΔΙΑΦΟΡΙΚΗ) Probablty Densty Functon
Διαβάστε περισσότεραStatistical Inference I Locally most powerful tests
Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided
Διαβάστε περισσότερα22 .5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation
Διαβάστε περισσότεραΠολυδιάστατα Δεδομένα
Ανίχνευση Συμβάντος σε Πολυδιάστατα Δεδομένα Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών Διπλωματική Εργασία Μεταπτυχιακού Προγράμματος Ηλεκτρονικού Αυτοματισμού Καλβουρίδη Ειρήνη Ανίχνευση Συμβάντος
Διαβάστε περισσότεραDOI /J. 1SSN
4 3 2 Vol 43 No 2 2 1 4 4 Journal of Shanghai Normal UniversityNatural Sciences Apr 2 1 4 DOI1 3969 /J 1SSN 1-5137 214 2 2 1 2 2 1 22342 2234 O 175 2 A 1-51372142-117-1 2 7 8 1 2 3 Black-Scholes-Merton
Διαβάστε περισσότεραΣΧΕΔΙΑ ΣΥΝΕΧΟΥΣ ΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑΣ ΓΙΑ ΤΟΝ ΕΛΕΓΧΟ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΣΤΗΝ ΠΑΡΑΓΩΓΗ
Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 8 ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (2005) σελ.383-390 ΣΧΕΔΙΑ ΣΥΝΕΧΟΥΣ ΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑΣ ΓΙΑ ΤΟΝ ΕΛΕΓΧΟ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΣΤΗΝ ΠΑΡΑΓΩΓΗ Νίκος Φαρμάκης, Μαυρουδής Ελευθερίου
Διαβάστε περισσότεραΕργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων. Εξάμηνο 7 ο
Εργαστήριο Ανάπτυξης Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων Εξάμηνο 7 ο Procedures and Functions Stored procedures and functions are named blocks of code that enable you to group and organize a series of SQL and PL/SQL
Διαβάστε περισσότεραWeb-based supplementary materials for Bayesian Quantile Regression for Ordinal Longitudinal Data
Web-based supplementary materials for Bayesian Quantile Regression for Ordinal Longitudinal Data Rahim Alhamzawi, Haithem Taha Mohammad Ali Department of Statistics, College of Administration and Economics,
Διαβάστε περισσότεραΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΠΡΟΒΛΕΨΗΣ ΠΟΛΥΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΩΝ ΜΕ ΜΟΝΤΕΛΑ ΔΥΝΑΜΙΚΗΣ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ
Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 0 ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (007), σελ -8 ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΠΡΟΒΛΕΨΗΣ ΠΟΛΥΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΩΝ ΜΕ ΜΟΝΤΕΛΑ ΔΥΝΑΜΙΚΗΣ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ Βλάχος Ιωάννης, Κουγιουμτζής
Διαβάστε περισσότεραHomomorphism of Intuitionistic Fuzzy Groups
International Mathematical Forum, Vol. 6, 20, no. 64, 369-378 Homomorphism o Intuitionistic Fuzz Groups P. K. Sharma Department o Mathematics, D..V. College Jalandhar Cit, Punjab, India pksharma@davjalandhar.com
Διαβάστε περισσότεραStudy on Re-adhesion control by monitoring excessive angular momentum in electric railway traction
() () Study on e-adhesion control by monitoring excessive angular momentum in electric railway traction Takafumi Hara, Student Member, Takafumi Koseki, Member, Yutaka Tsukinokizawa, Non-member Abstract
Διαβάστε περισσότεραΘέμα : Retrieval Models. Ημερομηνία : 9 Μαρτίου 2006
ΗΥ-464: Συστήματα Ανάκτησης Πληροφορίας Informaton Retreval Systems Πανεπιστήμιο Κρήτης Άνοιξη 2006 Φροντιστήριο 2 Θέμα : Retreval Models Ημερομηνία : 9 Μαρτίου 2006 Outlne Prevous Semester Exercses Set
Διαβάστε περισσότεραSmaller. 6.3 to 100 After 1 minute's application of rated voltage at 20 C, leakage current is. not more than 0.03CV or 4 (µa), whichever is greater.
Low Impedance, For Switching Power Supplies Low impedance and high reliability withstanding 5000 hours load life at +05 C (3000 / 2000 hours for smaller case sizes as specified below). Capacitance ranges
Διαβάστε περισσότεραApplying Markov Decision Processes to Role-playing Game
1,a) 1 1 1 1 2011 8 25, 2012 3 2 MDPRPG RPG MDP RPG MDP RPG MDP RPG MDP RPG Applying Markov Decision Processes to Role-playing Game Yasunari Maeda 1,a) Fumitaro Goto 1 Hiroshi Masui 1 Fumito Masui 1 Masakiyo
Διαβάστε περισσότερα4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(1,1)
84 CHAPTER 4. STATIONARY TS MODELS 4.6 Autoregressive Moving Average Model ARMA(,) This section is an introduction to a wide class of models ARMA(p,q) which we will consider in more detail later in this
Διαβάστε περισσότεραSurface Mount Multilayer Chip Capacitors for Commodity Solutions
Surface Mount Multilayer Chip Capacitors for Commodity Solutions Below tables are test procedures and requirements unless specified in detail datasheet. 1) Visual and mechanical 2) Capacitance 3) Q/DF
Διαβάστε περισσότερα