scholarly journals Parameter Estimation of Gamma-Gamma Fading with Generalized Pointing Errors in FSO Systems

2021 ◽  
Vol 2021 ◽  
pp. 1-14
Author(s):  
Maoke Miao ◽  
Weiwei Cai ◽  
Xiaofeng Li
Keyword(s):  
Parameter Estimation ◽  
Mean Square Error ◽  
Goodness Of Fit ◽  
Saddlepoint Approximation ◽  
Additional Parameter ◽  
Mean Square ◽  
Pointing Errors ◽  
Estimation Scheme ◽  
Kolmogorov Smirnov ◽  
Approximate Probability

In this paper, the challenges of parameter estimation for the Gamma-Gamma turbulence channels with generalized pointing errors are addressed. The Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit statistical test results indicate that the approximate probability density function obtained by the saddlepoint approximation (SAP) method provides a better approximation for a larger value w z , and this means that the proposed method is more efficient for the FSO links over long distances when the transmit divergence angle at the transmitter side is fixed. Also, an additional parameter k needs to be estimated in addition to the shaping parameters α and β under the SAP method. An estimation scheme for the shaping parameters is proposed based on the SAP method. The performance of the proposed estimation is investigated by using the mean square error (MSE) and normalized mean square error (NMSE). The results indicate the proposed estimator exhibits satisfactory performance in both noiseless and noisy environments. The effects of the receiver aperture on the estimation performance are also discussed.

scholarly journals The CSS and The Two-Staged Methods for Parameter Estimation in SARFIMA Models

2011 ◽  
Vol 2011 ◽  
pp. 1-11 ◽  
Author(s):  
Erol Egrioglu ◽  
Cagdas Hakan Aladag ◽  
Cem Kadilar
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Parameter Estimation ◽  
Root Mean Square Error ◽  
Mean Square Error ◽  
Simulation Study ◽  
Long Memory ◽  
Moving Average ◽  
Mean Square ◽  
Sample Sizes ◽  
Advantages And Disadvantages

Seasonal Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (SARFIMA) models are used in the analysis of seasonal long memory-dependent time series. Two methods, which are conditional sum of squares (CSS) and two-staged methods introduced by Hosking (1984), are proposed to estimate the parameters of SARFIMA models. However, no simulation study has been conducted in the literature. Therefore, it is not known how these methods behave under different parameter settings and sample sizes in SARFIMA models. The aim of this study is to show the behavior of these methods by a simulation study. According to results of the simulation, advantages and disadvantages of both methods under different parameter settings and sample sizes are discussed by comparing the root mean square error (RMSE) obtained by the CSS and two-staged methods. As a result of the comparison, it is seen that CSS method produces better results than those obtained from the two-staged method.

scholarly journals Estimating Maximum Daily Precipitation in the Upper Vistula Basin, Poland

Atmosphere ◽  
2019 ◽  
Vol 10 (2) ◽  
pp. 43 ◽  
Author(s):  
Dariusz Młyński ◽  
Andrzej Wałęga ◽  
Andrea Petroselli ◽  
Flavia Tauro ◽  
Marta Cebulska
Keyword(s):  
Root Mean Square Error ◽  
Mean Square Error ◽  
Root Mean Square ◽  
Goodness Of Fit ◽  
Daily Precipitation ◽  
Probability Distributions ◽  
Random Variables ◽  
Coefficient Of Determination ◽  
Mean Square ◽  
Probability Of Exceedance

The aim of this study was to determine the best probability distributions for calculating the maximum annual daily precipitation with the specific probability of exceedance (Pmaxp%). The novelty of this study lies in using the peak-weighted root mean square error (PWRMSE), the root mean square error (RMSE), and the coefficient of determination (R2) for assessing the fit of empirical and theoretical distributions. The input data included maximum daily precipitation records collected in the years 1971–2014 at 51 rainfall stations from the Upper Vistula Basin, Southern Poland. The value of Pmaxp% was determined based on the following probability distributions of random variables: Pearson’s type III (PIII), Weibull’s (W), log-normal, generalized extreme value (GEV), and Gumbel’s (G). Our outcomes showed a lack of significant trends in the observation series of the investigated random variables for a majority of the rainfall stations in the Upper Vistula Basin. We found that the peak-weighted root mean square error (PWRMSE) method, a commonly used metric for quality assessment of rainfall-runoff models, is useful for identifying the statistical distributions of the best fit. In fact, our findings demonstrated the consistency of this approach with the RMSE goodness-of-fit metrics. We also identified the GEV distribution as recommended for calculating the maximum daily precipitation with the specific probability of exceedance in the catchments of the Upper Vistula Basin.

scholarly journals Adaptação transcultural Portugal-Brasil do Inventário de Burnout de Maslach para estudantes

2012 ◽  
Vol 46 (5) ◽  
pp. 816-824 ◽  
Author(s):  
Juliana Alvares Duarte Bonini Campos ◽  
João Maroco
Keyword(s):  
Root Mean Square Error ◽  
Mean Square Error ◽  
Root Mean Square ◽  
Goodness Of Fit ◽  
Mean Square ◽  
Fit Index

OBJETIVO: Realizar a adaptação transcultural da versão em português do Inventário de Burnout de Maslach para estudantes e investigar sua confiabilidade, validade e invariância transcultural. MÉTODOS: A validação de face envolveu participação de equipe multidisciplinar. Foi realizada validação de conteúdo. A versão em português foi preenchida em 2009, pela internet, por 958 estudantes universitários brasileiros e 556 portugueses da zona urbana. Realizou-se análise fatorial confirmatória utilizando-se como índices de ajustamento o χ²/df, o comparative fit index (CFI), goodness of fit index (GFI) e o root mean square error of approximation (RMSEA). Para verificação da estabilidade da solução fatorial conforme a versão original em inglês, realizou-se validação cruzada em 2/3 da amostra total e replicada no 1/3 restante. A validade convergente foi estimada pela variância extraída média e confiabilidade composta. Avaliou-se a validade discriminante e a consistência interna foi estimada pelo coeficiente alfa de Cronbach. A validade concorrente foi estimada por análise correlacional da versão em português e dos escores médios do Inventário de Burnout de Copenhague; a divergente foi comparada à Escala de Depressão de Beck. Foi avaliada a invariância do modelo entre a amostra brasileira e a portuguesa. RESULTADOS: O modelo trifatorial de Exaustão, Descrença e Eficácia apresentou ajustamento adequado (χ²/df = 8,498; CFI = 0,916; GFI = 0,902; RMSEA = 0,086). A estrutura fatorial foi estável (λ: χ²dif = 11,383, p = 0,50; Cov: χ²dif = 6,479, p = 0,372; Resíduos: χ²dif = 21,514, p = 0,121). Observou-se adequada validade convergente (VEM = 0,45;0,64, CC = 0,82;0,88), discriminante (ρ² = 0,06;0,33) e consistência interna (α = 0,83;0,88). A validade concorrente da versão em português com o Inventário de Copenhague foi adequada (r = 0,21;0,74). A avaliação da validade divergente do instrumento foi prejudicada pela aproximação do conceito teórico das dimensões Exaustão e Descrença da versão em português com a Escala de Beck. Não se observou invariância do instrumento entre as amostras brasileiras e portuguesas (λ:χ²dif = 84,768, p < 0,001; Cov: χ²dif = 129,206, p < 0,001; Resíduos: χ²dif = 518,760, p < 0,001). CONCLUSÕES: A versão em português do Inventário de Burnout de Maslach para estudantes apresentou adequada confiabilidade e validade, mas sua estrutura fatorial não foi invariante entre os países, apontando ausência de estabilidade transcultural.

DRYING KINETICS AND MOISTURE DIFFUSIVITY OF FOUR VARIETIES OF BAMBARA BEANS

2021 ◽  
Vol 6 (1) ◽  
pp. 30-33
Author(s):  
E.O. Awotona ◽  
A.O. Alade ◽  
S.A. Adebanjo ◽  
O. Duduyemi ◽  
T.J. Afolabi
Keyword(s):  
Root Mean Square Error ◽  
Mean Square Error ◽  
Root Mean Square ◽  
Goodness Of Fit ◽  
Moisture Diffusivity ◽  
Coefficient Of Determination ◽  
Mean Square ◽  
Fit Statistics ◽  
Drying Behavior ◽  
Maximum Coefficient

Drying of bambara beans was studied at 40oC at every 30 minutes in a Laboratory oven. Effective moisture diffusivity ranges between 5.886 x 10-10 m2/s – 4.354 x 10-10 m2/s respectively. The statistical criteria used in evaluation of the model were maximum coefficient of determination R2 and minimum root mean square error [RMSE]. Determination for goodness of fit statistics for drying of the beans was carried out. Midilli model was used to predict the drying curve. The Midili model was found to produce accurate predictions for all the four varieties of bambara beans and the model was shown to be an excellent model for predicting drying behavior of TVSU-47 and the R2 value was 0.9971 and the value of root mean square error was 0.0149 respectively.

scholarly journals Improved Liu-Type Estimator of Parameters in Two Seemingly Unrelated Regressions

2014 ◽  
Vol 2014 ◽  
pp. 1-6
Author(s):  
Jibo Wu
Keyword(s):  
Parameter Estimation ◽  
Mean Square Error ◽  
Seemingly Unrelated Regression ◽  
Mean Square ◽  
Seemingly Unrelated Regressions ◽  
Unrelated Regression ◽  
The Mean

We consider the parameter estimation in two seemingly unrelated regression systems. To overcome the multicollinearity, we propose a Liu-type estimator in seemingly unrelated regression systems. The superiority of the new estimator over the classic estimator in the mean square error is discussed and we also discuss the admissibility of the Liu-type estimator.

scholarly journals Modelagem de Equações Estruturais e os testes de seleção – Caso do vestibular da Universidade Estadual do Ceará

2021 ◽  
Author(s):  
José Leudo Maia ◽  
Marcos Antonio Martins Lima
Keyword(s):  
Root Mean Square Error ◽  
Mean Square Error ◽  
Root Mean Square ◽  
Goodness Of Fit ◽  
Mean Square ◽  
Fit Index ◽  
Tucker Lewis Index

Resumo Este estudo teve como objetivo fazer uso da Modelagem de Equações Estruturais – MEE, para avaliar a qualidade do modelo empregado pela Universidade Estadual do Ceará (UECE), no processo de seleção de seus vestibulandos, o qual é baseado na Teoria Clássica dos Testes (TCT), assim como propor ajuste a esse modelo pelo uso da Análise Fatorial de Segunda Ordem e da Análise de Regressão, via MEE. Utilizou-se um banco de dados composto dos resultados das provas de 11.060 candidatos ao vestibular de 2018.1, cujo tratamento se deu por meio do software IBM SPSS Amos (2013, v.22), obtendo-se os seguintes indicadores de qualidade: CFI ( Comparative Fit Index ) = 0,925; GFI ( Goodness-of-fit Index ) = 0,965; TLI ( Tucker Lewis Index ) = 0,922, e RMSEA ( Root Mean Square Error of Aproximation ) = 0,019. Juntos, esses indicadores demonstraram que o modelo é robusto e bastante consistente, apresentando um R 2 (Coeficiente de Correlação de Pearson ) = 0,965, indicando que a proporção das covariâncias observadas entre as variáveis manifestas e explicada pelo modelo ajustado é bastante significativa. Todas as variáveis do modelo ajustado apresentaram elevados coeficientes de regressão com valores entre 0,87 e 0,99, permitindo uma boa discriminação entre as notas dos vestibulandos, principalmente aqueles com o mesmo número de questões respondidas corretamente.

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