함수 근사 모멘트 방법에서 추정한 1 ~ 4 차 통계적 모멘트의 수치적 검증

허재성; 곽병만

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자료유형: 학술저널

저자정보: 허재성 곽병만

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제31권 제4호

발행연도: 2007.4

수록면: 490 - 495 (6page)

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This research aims to examine accuracy and efficiency of the first four moments corresponding to mean, standard deviation, skewness, and kurtosis, which are estimated by a function approximation moment method (FAMM). In FAMM, the moments are estimated from an approximating quadratic function of a system response function. The function approximation is performed on a specially selected experimental region for accuracy, and the number of function evaluations is taken equal to that of the unknown coefficients for efficiency. For this purpose, three error-minimizing conditions are utilized and corresponding canonical experimental regions constructed accordingly. An interpolation function is then obtained using a D-optimal design and then the first four moments of it are obtained as the estimates for the system response function. In order to verify accuracy and efficiency of FAMM, several non-linear examples are considered including a polynomial of order 4, an exponential function, and a rational function. The moments calculated from various coefficients of variation show very good accuracy and efficiency in comparison with those from analytic integration or the Monte Carlo simulation and the experimental design technique proposed by Taguchi and updated by D’Errico and Zaino.

#Uncertainty(불확실성) #Random Variable(확률 변수) #Statistical Moments(통계적 모멘트) #Function Approximation Moment Method(함수 근사 모멘트 방법)

참고문헌 (12)

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Evans, D. H., 1975, “Statistical Tolerancing: The State of the Art. Part II: Methods for Estimating Moments,” Journal of Quality Technology, Vol. 7, No. 1, pp. 1~12.

Rosenblueth, E, 1981, “Two-Point Estimate in Probabilities,” Applied Mathematics Modeling, Vol. 5, pp. 329~335.

Zhao, Y. G. and Ono, T., 2000, “New Point Estimates for Probability Moments,” Journal of Engineering Mechanics, Vol. 30, No. 4, pp. 433~436.

Taguchi, G., 1978, “Performance Analysis Design,” International Journal of Production Research, Vol. 16, pp. 176~188.

D’Errico, J. R., and Zaino Jr., N. A., 1988, “Statistical Tolerancing Using a Modification of Taguchi’s Method,” Technometrics, Vol. 30, No. 4, pp. 397~405.

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