The panel survey is need to have a more concern about a response due to a secession and non-response of a sample. And generally a population is not fixed and continuously changed. Thus, the rotation sample design can be used by the method replacing the panel research. This paper is the study of comparison to equal weight method, Duncan weight, Design weight method, weight share method in rotation sample design. More specifically, this paper compared variance estimators about the existing each method for the efficiency comparison, and to compare the precision using the relative efficiency gain by the Coefficient Variance(CV) after getting the design weight from the actual data.
Research on the application of informative sampling technique has been conducted in order to reduce the influence of non-response. Chung and Shin (Korean Journal of Applied Statistics, 30, 993-1004, 2017) showed that the estimation accuracy improved when using exponential response rate information for the parameter estimation if the distribution of errors included in the super population model follows normal distribution. However this method divides the stratum into equally spaced substrata to obtain the sample weight of the informative sampling technique and shows that the accuracy of the estimation improves as the number of substrata increases. In this study, with the given number of total sample size, the optimal substratum boundary points are calculated using equal space, quantile, and LH algorithm; consequently, the results using those methods are compared through simulation. We also studied the criteria to determine the number of substrata and substratum boundaries that can be used in practice with various types of auxiliary variable distributions.
Community-based Question Answering system is a system which provides answers for each question from the documents uploaded on web communities. In order to enhance the capacity of question analysis, former methods have developed specific rules suitable for a target region or have applied machine learning to partial processes. However, these methods incur an excessive cost for expanding fields or lead to cases in which system is overfitted for a specific field. This paper proposes a multiple machine learning method which automates the overall process by adapting appropriate machine learning in each procedure for efficient processing of community-based Question Answering system. This system can be divided into question analysis part and answer selection part. The question analysis part consists of the question focus extractor, which analyzes the focused phrases in questions and uses conditional random fields, and the question type classifier, which classifies topics of questions and uses support vector machine. In the answer selection part, the we trains weights that are used by the similarity estimation models through an artificial neural network. Also these are a number of cases in which the results of morphological analysis are not reliable for the data uploaded on web communities. Therefore, we suggest a method that minimizes the impact of morphological analysis by using character features in the stage of question analysis. The proposed system outperforms the former system by showing a Mean Average Precision criteria of 0.765 and R-Precision criteria of 0.872.
The internet survey methods have been more and more widely used as the coverage of the fixed-line telephone is being reduced due to the diffusion of mobile phone. So, there is a need to know the accuracy of this new survey method. This study aims to estimate the accuracy of the internet survey method and identify the factors affecting the accuracy of this method, For this purpose, we analyzed the election poll data during the 17th general election period. These data include fixed-line telephone survey data, internet survey data, mobile phone survey data and the election voting data. The analysis shows that the prediction errors of the internet survey were a little more than those of the telephone or mobile phone survey. But the differences are not significant. It follows from this result that we can use the internet survey method in social survey context. This study also found that the respondent's willingness to participate in the survey, the probability of being at home during survey and the respondent's educational level were affecting the accuracy of the internet survey. Further studies to develop weighting method with these factors are needed.
It is a challenging problem to most of the image processing when the light source is unknown. The color of the light source must be estimated in order to compensate color changes. To estimate the color of the light source, additional assumption is need, so that we assumed color distribution according to the light source. If the pixels, which do not satisfy the assumption, are used, the estimation fails to provide an accurate result. The most popular color distribution assumption is Grey-World Assumption (GWA); it is the assumption that the color in each scene, the surface reflectance averages to gray or achromatic color over the entire images. In this paper, we analyze the characteristics of the camera response function, and the effect of the Grey-World Assumption on the pixel value and chromaticity, based on the inherent characteristics of the light source. Besides, we propose a novel method that detects important pixels for the color estimation of the light source. In our method, we firstly proposed a method that gives weights to pixels satisfying the assumption. Then, we proposed a pixel detection method, which we modified max-RGB method, to apply on the weighted pixels. Maximum weighted pixels in the column direction and row direction in one channel are detected. The performance of our method is verified through demonstrations in several real scenes. Proposed method better accurately estimate the color of the light than previous methods.
Journal of agricultural medicine and community health
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v.38
no.1
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pp.1-13
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2013
Objectives: This study is to investigate the prevalence and related factors of metabolic syndrome among Korean adults aged 20 years and above. Methods: From the database of the $5^{th}$ Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES V) conducted in 2010, data of 5,670 adults who responded to all the questionnaires of health interview and had metabolic syndrome in the health examination were included in this analysis. SAS 9.2 was used for statistical analysis with complex sample survey modules and commands. Results: The prevalence rate of metabolic syndrome based on the criteria proposed by International Diabetes Federation (IDF) was 18.8%. The prevalence of metabolic syndrome in each group was: 20.7% of women, 43.1% among elderly over 70 years old, 40.6% of the divorced or the separated, 27.6% of recipients of economic support from the government, 23.6% of people who had alcohol dependency problem, and 43.7% of overweight or obese adults. Independent risk factors based on the multiple logistic regression analysis revealed that prevalence of metabolic syndrome was associated with female (odds ratio 1.59 [95% confidence interval 1.20-2.11]), age (50s 3.95 [2.11-7.37], 60s 5.62 [2.98-10.61], 70s 10.56 [5.25-21.25]), high school education (0.52 [0.37-0.74]), clerk occupation (2.14 [1.27-3.60]), divorced marital status (1.72 [1.15-2.59]), alcohol dependency (1.86 [1.16-2.98]), higher BMI (14.08 [10.60-18.70]). Conclusions: The metabolic syndrome is prevalent among Korean adult population according to IDF criteria. Several demographic characteristics and potentially modifiable factors are associated with metabolic syndrome. Identification of this high-risk group and management of these modifiable factors are warranted to reduce the prevalence of metabolic syndrome.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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