4,074 research outputs found

    Inverse Scattering by the Stability Index Method

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    A novel numerical method for solving inverse scattering problem with fixed-energy data is proposed. The method contains a new important concept: the stability index of the inversion problem. This is a number, computed from the data, which shows how stable the inversion is. If this index is small, then the inversion provides a set of potentials which differ so little, that practically one can represent this set by one potential. If this index is larger than some threshold, then practically one concludes that with the given data the inversion is unstable and the potential cannot be identified uniquely from the data. Inversion of the fixed-energy phase shifts for several model potentials is considered. The results show practical efficiency of the proposed method. The method is of general nature and is applicable to a very wide variety of the inverse problems

    A Selection Model for Bivariate Normal Data, with a Flexible Nonparametric Missing Model and a Focus on Variance Estimates

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    Nonignorable nonresponse is a common problem in bivariate or multivariate data. Here a selection model for bivariate normal distributed data (Y1 ; Y2) is proposed. The missingness of Y2 is supposed to depend on its own values. The model for missingness describes the probability of nonresponse in dependency of Y2 itself and it is chosen nonparametrically to allow exible patterns. We try to get a reasonable estimate for the expectation and especially for the variance of Y2 . Estimation is done by data augmentation and computation by common sampling methods

    Hidden land and changing landscape: Narratives about Mount Khangchendzonga among the Lepcha and the Lhopo

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    This article explores contemporary ‘hidden land’ narrative constructs of Máyel Lyáng and Beyul Dremojong in Sikkim, India, as conceived by the Lepcha and the Lhopo, two ‘scheduled tribes’. Lepcha and Lhopo narratives about these hidden lands in Mount Khangchendzonga inform us about their contemporary and historical, indigenous and Buddhist contexts and the interactions between these contexts. Lhopo perspectives on the hidden Beyul Dremojong echo classical Tibetan Buddhist ‘revealed treasure’ guidebooks and exist within the complex and reciprocal relationship between the Lhopo and the land they inhabit; development initiatives are understood to have caused illness and death in the Lhopo community of Tashiding, often referred to as the geographical ‘center’ of Beyul Dremojong. Contemporary Lepcha comprehensions of Máyel Lyáng, described in oral narratives within an ethnic community whose cosmology is intimately connected with Mount Khangchendzonga, today show some influence of Lhopo interpretations of Beyul Dremojong and the treasure texts; they also reflect Lepcha fears about cultural dispersion. Present-day narratives about both hidden lands reference notable political events in modern Sikkimese history (encounters with the British; the Chinese occupation of Tibet)

    Bull Int Stat Inst

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    Over the last 100 years, a large number of distributions has been proposed for the modeling of size phenomena, notably the size distribution of personal incomes (see, for example, Kleiber and Kotz, 2003). The most widely known of these models are the Pareto and the lognormal distributions; however, both are known to be not flexible enough for the modeling of income data. Here we consider a generalization of the lognormal distribution for which the available literature is mainly in Italian

    Multiple Imputation von fehlenden Werten mit Daten über Unterernährung und Kindersterblichkeit

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    In dieser Arbeit werden die Auswirkungen einer Ersetzung von fehlenden Werten auf das Ergebnis einer Regressionsanalyse untersucht. Grundlage ist eine Untersuchung von Klasen (2000) über die Unterschiede im Zusammenhang zwischen Unterernährung und Kindersterblichkeit in Afrika und Südasien. In dem Makro-Datensatz, welcher 101 Entwicklungsländer umfasst, fällt etwa ein Drittel der 273 Beobachtungen weg, da für verschiedene verwendete Variablen die Werte fehlen. Die so verloren gegangenen Informationen sollen in dieser Untersuchung genutzt werden um die Schätzergebnisse zu verbessern. Hierzu wird ein Verfahren zur multiplen Imputation verwandt, in welchem mit einem Data-Augmentation-Verfahren mehrere vervollständigte Datensätze generiert werden, mit welchen dann getrennt Schätzungen durchgeführt werden. Die Ergebnisse der Schätzungen werden dann miteinander kombiniert. Durch die Auswertung mehrerer vervollständigter Datensätze wird eine höhere Effizienz der Schätzer erreicht. Ein Vergleich von Regressionsanalysen, die mit dem vervollständigten Daten durchgeführt wurden, mit einer Complete-case-Analyse hat gezeigt, dass sich bestimmte Koeffizienten in ihrer Größenordnung geändert haben. Bei manchen Koeffizienten sind unplausible Vorzeichen aus der Complete-case Analyse verschwunden. Es ist also vorteilhaft, bei Problemen mit fehlenden Werten moderne Imputationsverfahren zu verwenden. Die wesentlichen Ergebnisse aus der Untersuchung von Klasen (2000) konnten dennoch bestätigt werden. Durch die Ersetzung der fehlenden Werte konnten noch eine Reihe von Variablen zugänglich gemacht werden, die in den bisherigen Untersuchungen nicht verwendet wurden, da dadurch auf noch mehr Beobachtungen hätte verzichtet werden müssen

    Evaluation und Vergleich von zwei immunchromatographischen Kassetten - Triple Tests für die zeitgleiche Detektion von Cryptosporidium spp.; Giardia lamblia und Entamoeba histolytica / Entamoeba dispar Antigenen in humanen Stuhlproben

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    Der Einsatz von immunchromatographischen Schnelltests in der Med. Parasitologie, zusätzlich zur mikroskopischen Diagnostik, stellt eine einfache, schnelle und sichere Methode für die gleichzeitige Erkennung von Giardia lamblia, E. histolytica/dispar und Cryptosporidium parvum – spezifischen Antigenen in unfixierten Stuhlproben humanen Ursprungs dar. In der vorliegenden Untersuchung erfolgte eine vergleichende, methodische Validierung der Schnelltestsysteme des RIDA® Quick Cryptosporidium/Giardia/Entamoeba combi der Firma R-Biopharm und des Triage® Micro Parasite Panel der Firma BIOSITE Diagnostics im Hinblick auf den Gebrauch in den mikrobiologischen Einsatzlaboratorien der Bundeswehr. Neben Sensitivität und Spezifität wurden auch Parameter wie Handhabung, Kosten, Haltbarkeit und Praktikabilität unter besonderen Bedingungen bewertet

    Autonomous frequency domain identification: Theory and experiment

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    The analysis, design, and on-orbit tuning of robust controllers require more information about the plant than simply a nominal estimate of the plant transfer function. Information is also required concerning the uncertainty in the nominal estimate, or more generally, the identification of a model set within which the true plant is known to lie. The identification methodology that was developed and experimentally demonstrated makes use of a simple but useful characterization of the model uncertainty based on the output error. This is a characterization of the additive uncertainty in the plant model, which has found considerable use in many robust control analysis and synthesis techniques. The identification process is initiated by a stochastic input u which is applied to the plant p giving rise to the output. Spectral estimation (h = P sub uy/P sub uu) is used as an estimate of p and the model order is estimated using the produce moment matrix (PMM) method. A parametric model unit direction vector p is then determined by curve fitting the spectral estimate to a rational transfer function. The additive uncertainty delta sub m = p - unit direction vector p is then estimated by the cross spectral estimate delta = P sub ue/P sub uu where e = y - unit direction vectory y is the output error, and unit direction vector y = unit direction vector pu is the computed output of the parametric model subjected to the actual input u. The experimental results demonstrate the curve fitting algorithm produces the reduced-order plant model which minimizes the additive uncertainty. The nominal transfer function estimate unit direction vector p and the estimate delta of the additive uncertainty delta sub m are subsequently available to be used for optimization of robust controller performance and stability
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