Compositional data for 464 clay minerals (2:1 type) were analyzed by statistical techniques. The objective was to understand the similarities and differences between the groups and subgroups and to evaluate statistically clay mineral classification in terms of chemical parameters. The statistical properties of the distributions of total layer charge (TLC), K, VIAl, VIMg, octahedral charge (OC) and tetrahedral charge (TC) were initially evaluated. Critical-difference (P = 1%) comparisons of individual characteristics show that all the clay micas (illite, glauconite and celadonite) differ significantly from all the smectites (montmorillonite, beidellite, nontronite and saponite) only in their TLC and K levels; they cannot be distinguished by their VIAl, VIMg, TC or OC values which reveal no significant differences between several minerals.

Linear discriminant analysis using equal prior was therefore performed to analyze the combined effect of all the chemical parameters. Using six parameters [TLC, K, VIAl, VIMg, TC and OC], eight minerals groups could be derived, corresponding to the three clay micas, four smectites (mentioned above) and vermiculite. The fit between predicted and experimental values was 88.1%. Discriminant analysis using two parameters (TLC and K) resulted in classification into three broad groups corresponding to the clay micas, smectites and vermiculites (87.7% fit). Further analysis using the remaining four parameters resulted in subgroup-level classification with an 85–95% fit between predicted and experimental results. The three analyses yielded D2 Mahalanobis distances, which quantify chemical similarities and differences between the broad groups, within members of a subgroup and also between the subgroups. Classification functions derived here can be used as an aid for classification of 2:1 minerals.

Knowledge on genetic architecture and inheritance of tomato shelf life contributing traits in different genetic backgrounds is a key issue for shelf life improvement. An investigation was undertaken to estimate the nature and magnitude of variability, traits inter-relationships, third and fourth degree statistics to unravel the genetics of 18 fruit quality and yield traits governing shelflife in F2 population of ‘Arka Vikas’ × ‘Red ball’ cross. The wider standardized range and higher estimates of phenotypic coefficient of variation indicated prevalence of adequate variability for fruit quality and yield traits. Fruit firmness and pericarp thickness ranged from 1.20–3.44 kg/cm2 and 2.44–5.31 mm respectively. Pulp content and shelflife ranged from 58.59–94.70% and 10.60–26.40 days respectively. Significant positive correlation with direct effect on fruit shelf life was exhibited by fruit firmness, pericarp thickness, TSS, titratable acidity, pulp content, fruit length and locule number. Positive skewness with platykurtic distribution recorded for TSS, lycopene, ascorbic acid, titratable acidity, fruit length, weight, pericarp thickness, plant height and number of branches. Negatively skewed with platykurtic distribution observed for pH, fruit diameter, firmness, pulp content, locule number, shelf life and number of clusters which signified duplicate epistasis of dominant genes in traits inheritance. The transgressive segregants for fruit quality traits indicated complementary effects of dispersed allele combinations between parents. Additive and dominance components could be exploited in the advanced segregating population by evaluating large number of families. In addition to additive effects, predominance of dominance effects of genes are important in inheritance of fruit quality traits governing shelflife.

Punctuated Equilibrium Theory posits that policy-making is generally characterized by long periods of stability that are interrupted by short periods of fundamental policy change. The literature converged on the measure of kurtosis and L-kurtosis to assess these change patterns. In this letter, we critically discuss these measures and propose the Gini coefficient as a (1) comparable, but (2) more intuitive, and (3) more precise measure of “punctuated” change patterns.

We consider the problem of stochastic comparison of general GARCH-like processes for different parameters and different distributions of the innovations. We identify several stochastic orders that are propagated from the innovations to the GARCH process itself, and we discuss their interpretations. We focus on the convex order and show that in the case of symmetric innovations it is also propagated to the cumulated sums of the GARCH process. More generally, we discuss multivariate comparison results related to the multivariate convex and supermodular orders. Finally, we discuss ordering with respect to the parameters in the GARCH(1, 1) case.

Dans la maintenance conditionnelle de composants mécaniques par analyse vibratoire, on distingue deux types d'analyses qui sont nécessaires pour l'obtention d'un diagnostic fiable. La première analyse réside dans la détection de défauts potentiels et il existe actuellement différentes méthodes abouties basées sur le traitement des signaux vibratoires permettant la localisation d'un défaut. On peut citer parmi ces méthodes l'analyse spectrale (à résolution constante (RC) ou à pourcentage de bandes constant (PBC)), l'analyse d'enveloppe, l'analyse cepstrale, l'analyse temps-fréquences ou l'analyse temps-échelles (ondelettes). La seconde analyse s'intéresse quant à elle à la détermination et l'évaluation de la sévérité d'un défaut détecté pour estimer l'influence de ce défaut sur le fonctionnement d'un mécanisme. Les indicateurs vibratoires, qui permettent de pouvoir corréler la sévérité d'un défaut à sa signature vibratoire, sont des indicateurs dits globaux qui sont basés sur l'analyse statistique d'un signal temporel. Cependant, les signaux issus de capteurs accélérométriques sont le résultat d'un mélange de sources de vibrations, sources pouvant être attribuées à un ou plusieurs défauts et sont généralement pollués par du bruit. Ce travail présente les trois principales méthodes de débruitage et l'étude de leur influence sur les paramètres scalaires (kurtosis, facteur crête) et ce dans le cadre de la détection de défauts de type écaillage de roulements.

L'objectif de cet article est de proposer l'analyse multirésolution en ondelettes en tant qu'outil efficace permettant d'améliorer la sensibilité des indicateurs scalaires (kurtosis et facteur de crête) pour l'identification des défauts mécaniques induisant des forces impulsives. En effet, ces indicateurs sont très sensibles aux variations dans le signal temporel dues aux chocs périodiques causés par le défaut. Néanmoins, leur fiabilité est immédiatement limitée en présence de niveaux intenses de bruit aléatoire associés à de faibles gravités du défaut. L'analyse Multirésolution en Ondelettes (AMRO) est proposée comme solution à ce problème. Adaptée pour un tel objectif, plusieurs de ses paramètres d'analyse sont choisis, voire optimisés. Initialement la méthode proposée est appliquée sur un signal simulé. Pour la validation expérimentale, plusieurs séries d'expériences ont été réalisées sur des roulements à billes et à rouleaux cylindriques, sur lesquels différents défauts ont été provoqués. Les mesures ont été prises dans différentes configurations, 210 signaux ont été mesurés dans plusieurs fréquences d'échantillonnage et vitesses de rotation sur un banc d'essais, l'application industrielle est faite sur un groupe turbo-alternateur.