Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.2
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pp.171-177
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2011
In order to construct approximation functions for real data, it is necessary to remove the outliers from the measured raw data before constructing the model. Conventionally, visualization and maximum residual error have been used for outlier detection, but they often fail to detect outliers for nonlinear functions with multidimensional input. Although the standard support vector regression based outlier detection methods for nonlinear function with multidimensional input have achieved good performance, they have practical issues in computational cost and parameter adjustments. In this paper we propose a practical approach to outlier detection using support vector regression that reduces computational time and defines outlier threshold suitably. We apply this approach to real data examples for validity.
There is a need to detect heteroscedasticity in a regression analysis; however, it invalidates the standard inference procedure. The diagnostics on heteroscedasticity may be distorted when both outliers and heteroscedasticity exist. Available heteroscedasticity detection methods in the presence of outliers usually use robust estimators or separating outliers from the data. Several approaches have been suggested to identify outliers in the heteroscedasticity problem. In this article conventional tests on heteroscedasticity are modified by using a sequential outlier detection methods to separate outliers from contaminated data. The performance of the proposed method is compared with original tests by a Monte Carlo study and examples.
지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.
A new diagnostic statistic for detecting outliers and influential observations in linear models is suggested and studied in this paper. The proposed statistic is a weighted sum of two measures; one is for detecting outliers and the other is for detecting influential observations. The merit of this statistic is that it is possible to distinguish outliers from influential observations. We have done some Monte-Carlo Simulation to find the probability distribution of this statistic.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1995.10a
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pp.284-288
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1995
최근 애매성이 수반되는 정보를 Zadeh는 멤버쉽함수(membership function)를 이용하여 새로운 정보처리 방식으로서 퍼지이론을 제안하였고, 그후 의료계에서도 퍼지이론을 도입한 진단법들이 제안되었다. 회전기계의 이상진단법으로는 주파수득점법(Point counting method), 퍼지역연산법(Inverse method of fuzzy theory)등이 보고되고 있으며, 저자들도 퍼지이론을 이용하여 구름베어링의 결함진단, 회전기계의 간이 이상진단법등을 보고하였다. 이들은 주로 진동주파수의 스펙트럼 데이터 만을 이용하고 있고, 다른 많은 데이터를 복합적으로 이용할 수 없다. 이 때문에 주로 소규모 문제의 간이진단에서는 효과적이나 진단대상이 복잡하고 대규모로 되면 보다 정확한 원인 추정이 곤란하게 된다. 또한 수치데이터만을 취급할 수 있으므로 진동전문가가 진단에 이용하는 각종의 수치화 될 수 없는 데이터(언어적인 정보)가 취급될 수 없다. 따라서 이들의 진단법은 개략적인 진단은 가능하나 상세한 원인까지는 진단할 수 없는 단점이 있다. 회전기계의 이상판단시 참고가 되는 각종 정보로는 주로 진동진폭의 크기, 진폭과 위상의 변화, 진폭의 변화, 진동파형, 진동벡터의 시간변화 등이 있고, 이들은 수치적으로 표현할 수 있는 계량데이터와 판단의 경계가 불명확한 언어정보(범위데이터)로 나눌 수 있다. 후자는 애매성(fuzziness)을 많이 포함하고 있으며, 엄밀히 측정되는 수치데이터에서도 퍼지성을 가지고 있다. 이러한 언어적인 정보의 애매성을 퍼지추론에서는 [수치적 진리치](numeric truth)와 [언어적 진리치](linguistic truth)의 개념으로 표현하게 되었다. 수치적 진리치는 확실함의 척도를 [0,1] 사이의 수치를 이용하여 표현하고 있으며, 이 수치는 소견의 확실도로서 가능성을 표현한 것이다. 예를 들면, 진동진폭 스펙트럼상에 2X 성분이 상당히 크게 나타나 정렬불량의 가능성이 0.7 정도라고 판정하는 것 등은 이러한 수치적진리치를 이용하는 방법이다. 그러나 상기의 수치적 표현만으로는 확실도를 한개의 수치로서 대표하게 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다.
The Journal of the Korean life insurance medical association
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v.17
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pp.69-75
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1998
삼성생명의 지방을 비롯한 총 7개 의무실에서 1997년 11월 1일부터 11월 30일까지 동일 진단시에 5-10분 이상의 시간 간격을 두고 혈압측정을 2회 실시한 757예에 대해 측정치의 변화를 검토하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 진단시의 혈압은 1회 측정치 보다 2회 측정치가 낮게 나타났다. 2) 혈압치의 저하율은 조건체 상당의 혈압치를 나타낸 고혈압치군과 고연령층에서 높게 나타났다. 3) 고혈압치군 436예중에서는 170예(39.0%)가 무조건체로까지 혈압이 하강하였다. 4) 중증의 고혈압으로 보험가입이 거절된 27예의 경우는 현저한 혈압의 하강은 없었다. 이상의 결과로 진단시에 일정간격의 시간차를 둔 혈압의 재측정이 계약확대의 관점과 혈압측정의 정확성 측면에서 진사실무에 적용하는 것이 필요하다.
Observations identified as potential outliers are usually tested for real outliers; however, some outlier detection methods skip a formal test or perform a test using simulated p-values. We introduce test procedures for outliers by testing subsets of potential outliers rather than by testing individual observations of potential outliers to avoid masking or swamping effects. Examples to illustrate methods and a Monte Carlo study to compare the power of the various methods are presented.
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.49
no.1
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pp.121-130
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2022
Molar-incisor malformation (MIM) is a newly reported dental anomaly with molar root deformity and incisor crown defects. MIM-affected teeth may cause severe pain with no apparent tooth caries. Since the affected molars clinically appear normal, radiographs are recommended for accurate diagnosis on the first visit. Since MIM-affected patients are in mixed dentition, timely and appropriate interventions are needed to avoid unnecessary pain and complicated clinical issues. This report was written to describe two patients who had MIM in early mixed dentition and report their 2-year follow-ups.
The differentiation between malignancy-related ascites(MRA) and non-malignant ascites (NMA) is important for further diagnostic and therapeutic purposes. Although many parameters were investigated, none has provided a complete distinction between MRA and NMA. We investigated several ascitic fluid parameters to determine the differential power, and to differentiate malignant-related from nonmalignant-related ascites with a sequence of sensitive parameters followed by specific parameters. For the present study, 80 patients with ascites were divided into two groups: MRA and NMA, The MRA group was consisted of 27 patients with proven malignancy by image study, biopsy, and follow up: 21 of these patients had peritoneal carcinomatosis, but the remaining 6 showed no evidence of peritoneal carcinomatosis. The NMA group was consisted of 53 patients with no evidence of malignancy: among these patients, one had SLE, and others had liver cirrhosis, The samples of blood and ascites were obtained simultaneously, and then the levels of ascites cholesterol, CEA. protein and LDH, cytology, albumin gradient, ascites/serum concen-tration ratios of LDH(LDH A/S), and ascites/serum concentration ratios of protein(protein A/S) were measured. Applying cut-off limits for determined parameters, we estimated the diagnostic efficacy of each parameter, Among the eight parameters investigated, ascites fluid cholesterol yielded the best sensitive value of 93%(cut-off value 30mg/dl), and cytologic examination and the protein A/S(cut-off value 0.5) showed the most specific value of 100% and 96%, respectively. Based on the above results, the diagnostic sequence with cholesterol as a sensitive parameter followed by the combination of cytologic examination and protein A/S as specific parameters, was tested in 80 patients. This diagnostic sequence identified 81.5% of patients with malignancy, and all patients with peritoneal carcinomatosis were classified as malignancy-related ascites. In spite of many limitations, this proposed diagnostic sequence may permit a cost-effective and simple differentiation of malignancy-related ascites from nonmalignant ascites.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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