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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
강영진 (부산대학교) 노유정 (부산대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2019년 학술대회
발행연도
2019.11
수록면
2,253 - 2,258 (6page)

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An accuracy of estimated distribution is significantly important to compute a performance of systems since the results of the performance is differed from the estimated function. There are some methods to evaluate the similarity between two distribution functions such as the Kullback-Leibler (KL), Jensen-Shannon (JS) divergence, and intersection area. KL is commonly used to measure the difference between two PDFs based on the entropy in the information theory, JS improved an asymmetric problem of KL, and IA (IA) quantifies an intersection area of two PDFs based on the area metric. Three methods have different characteristics and the results of evaluations are different. Therefore, in this study, the accuracies of statistical modeling which estimates a distribution from given data using three methods are compared through statistical simulation tests and case studies for real engineering data. Consequently, the IA can quantify an absolute accuracy and the most intuitive method.
#쿨백-라이블러 발산(Kullback-Leibler divergence) #옌센-섀넌 발산(Jensen-Shannon divergence) #교차 면적(Intersection area) #통계 모델링(Statistical modeling) #확률밀도함수(Probability density function) #추정정확도(Estimation accuracy)

목차

Abstract
1. 서론
2. 추정 정확도 평가 척도
3. 시뮬레이션 테스트
4. 수치 예제
5. 결론
참고문헌

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