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저자정보
Lee, Seung-Hoon (Department of Industrial Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, PO Box 150, Chongryang) Yum, Bong-Jin (Department of Industrial Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, PO Box 150, Chongryang)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제17권 제1호
발행연도
1988.1
수록면
9 - 23 (15page)

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The classicla theory of statistical calibration assumes that the standard measurement is exact. From a realistic point of view, however, this assumption needs to be relaxed so that more meaningful calibration procedures may be developed. This paper presents a model which explicitly considers errors in both standard and nonstandard measurements. Under the assumption that replicated observations are available in the calibration experiment, three estimation techniques (ordinary least squares, grouping least squares, and maximum likelihood estimation) combined with two prediction methods (direct and inverse prediction) are compared in terms of the asymptotic mean square error of prediction.

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