Communications for Statistical Applications and Methods
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v.5
no.3
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pp.827-836
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1998
본 연구의 목적은 평활 적합도 검정에 이용되는 모형선택 기법 중 AIC (Akaike information criteria) 기법과 BIC (Baysian information criteria) 기법을 사용한 검정통계량들에 대한 검정력을 비교 분석함에 있다. 또한 이 두 가지 기법을 이용한 새로운 검정 통계 량을 제시하고 기존의 검정 통계량들과 비교 분석하였다.
다양한 통계기법을 이용하는 연구자들은 부적합한 통계기법을 선정하여 수집된 자료를 분석함에 따라 많은 오류를 범하고 있는 실정이며, 자신의 연구목적에 부합되는 통계기법을 선정함에 있어 어느 기법을 선택할 것인가 하는 문제에 직면하게 된다. 본 연구에서 구축한 통계기법 선정을 위한 전문가 시스템(AS/TS)은 수집된 자료의 특성과 연구목적에 적합한 기법을 연구자에게 선정해주는 전문가 시스템이다. 현존하는 대부분의 통계 패키지들은 이용자 자신의 연구목적에 가장 적합한 통계기법을 선택할 수 있는 지식을 지니고 있는 것으로 전제하고 있기 때문에, AS/TS는 이들 통계 패키지를 이용하기 전에 통계기법만 선택해 주도록 설계되었다. AS/TS는 MS-DOS를 탑재한 16bit 퍼스널 컴퓨터로 INSIGHT 2(shell)를 이용하여 구축하였다.
원재료 성분, 프리프레그 제작공정, 재료 취급, 부품 제작 기술, 적층순서, 환경조건, 그리고 시험방법 등 여러 요인으로 인해 복합재 물성치는 일반적으로 금속재에 비해 변동성이 높다. 따라서, 이러한 높은 변동성을 고려하기 위해서는 엄격한 통계분석기법을 적용하여 복합재의 기계적 물성에 대한 설계 허용치를 계산해야 한다. 1990년대 후반 미국에서는 FAA와 NASA를 중심으로 표준화된 절차에 따라 항공기 설계에 적용가능한 복합재 물성 데이터베이스를 구축하고 공유하기 위한 프로세스를 개발하기 시작하였고, 현재 NCAMP를 중심으로 복합재 데이터베이스 구축 작업이 진행되고 있다. NCAMP는 기본적으로 CMH-17에서 채택한 통계분석기법을 이용하여 허용치를 계산하고 있으며, 본 논문에서는 복합재 허용치 계산 기법 중 점추정 방법을 이용한 통계분석 기법과 그 적용에 대해 논하고자 한다.
While the frequency of seismic occurrence has been increasing recently, the domestic seismic response system is weak, the objective of this research is to compare and analyze the seismic vulnerability of buildings using statistical analysis and machine learning techniques. As the result of using statistical technique, the prediction accuracy of the developed model through the optimal scaling method showed about 87%. As the result of using machine learning technique, because the accuracy of Random Forest method is 94% in case of Train Set, 76.7% in case of Test Set, which is the highest accuracy among the 4 analyzed methods, Random Forest method was finally chosen. Therefore, Random Forest method was derived as the final machine learning technique. Accordingly, the statistical analysis technique showed higher accuracy of about 87%, whereas the machine learning technique showed the accuracy of about 76.7%. As the final result, among the 22,296 analyzed building data, the seismic vulnerabilities of 1,627(0.1%) buildings are expected as more dangerous when the statistical analysis technique is used, 10,146(49%) buildings showed the same rate, and the remaining 10,523(50%) buildings are expected as more dangerous when the machine learning technique is used. As the comparison of the results of using advanced machine learning techniques in addition to the existing statistical analysis techniques, in spatial analysis decisions, it is hoped that this research results help to prepare more reliable seismic countermeasures.
The purpose of this study was to investigate the changes and types of statistical methods used in the Korean Journal of Orthodontics (KJO) and the American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics (AJODO) from )999 to 2003. The frequency of use, transitions, assumption check of statistical methods and types of advanced statistical methods were examined from each journal. The study consisted of 247 articles published in the KJO and randomly chosen 50 articles per year which were original articles and used statistical methods T-test, analysis of variance(ANOVA), correlation analysis, nonparametric analysis. regression analysis chi-square test. factor analysis, were the order of statistical methods most frequently used in the KJO, while t-test. ANOVA, nonparametric analysis, correlation analysis, regression analysis, chi-square test. factor analysis. were the order of statistical methods used in the AJODO The changes of statistical methods observed in the KJO were not significant $(X^2=17.4\;p=0.5881)$ but the changes observed in the AJODO was seen to be significant $(x^2=42.4,\;p=0.0397)$ Some of the studies examined had overlooked the assumptions of the statistical methods employed. Data investigation such as outlier should be performed before analysis and alternative statistical approaches are applied for a small sample size. Types of advanced statistical methods were factor analysis and discriminant analysis in the KJO and Intention-To-Treat (ITT) analysis in clinical trials through multi-center, survival analysis and Generalized Estimating Equations (GEE) in the AJODO. Appropriate analysis approaches and interpretations should be applied for the correlated and repeated measurements of the orthodontic data set.
In this study, we compare multivariate R-techniques in the up-to-date versions of SAS, SPSS, Minitab and S-plus. The direct input method by typing in command is considered for SAS, while the menu-driven method is considered for SPSS, Minitab and S-plus. Comparison was made in terms of input data format, input option, charts and outputs.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.40
no.2
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pp.217-242
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2006
This Study reviewed 86 research articles using inferential statistics published in 2001-2004 in 4 korean core journals in the field of library and information science. Sampling methods, response rates and nonresponse bias, reliability test, and inferential statistic techniques used in the articles were critically reviewed and analyzed. Nonprobability sampling was mostly used. Average response rate was 74.47%. Parametric statistics were mostly used. Some misunderstandings in using each inferential statistics, especially Reliability Test, Multiple Regression, Factor Analysis, MDS, etc. were reported in this study.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.06a
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pp.33-40
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2000
복합명사의 한 구조는 구성 명사간의 수식관계의 집합이라고 본다. 한 복합 명사에 대하여 가능한 여러 구조 중에서 올바른 구조를 알아 내는 것이 본 논문의 목표이다. 이를 위하여 우리는 최근에 유행하는 통계 기반 분석 기법을 이용한다. 먼저 우리의 복합 명사 분석 asn제에 알맞은 통계 모델을 개발하였다. 이 모델을 이용하면 분석하려는 복합명사의 가능한 분석 구조바다 확률값을 얻게 된다. 그 다음 가능한 구조들 중에서 가장 확률값이 큰 구조를 복합구조로 선택한다. 통계 기반 기법에서 항상 문제가 되는 것이 데이터 부족문제이다. 우리는 이를 해결하기 위해 개념적 계층구조의 하나인 워드넷(WordNet)을 이용한다.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2005.05a
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pp.25-29
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2005
Microarry 기술의 발전은 유전자의 기능과 상호 관련성 그리고 특성을 파악 가능하게 하였으며, 이를 위한 다양한 분석 기법들이 소개되고 있다. 본 연구에서 소개하는 fuzzy clustering 기법은 genome 영역의 expression 분석에 가장 널리 사용되는 기법중 비지도학습(unsupervized) 분석 기법이다. Fuzzy clustering 기법을 효모(yeast) expression 데이터를 이용하여 분류하여 hard k-means와 비교 하였다.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2003.10a
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pp.27-29
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2003
정보화시대의 발전과 더불어 우리 일상생활에 친숙하게 다가온 기술 중의 하나가 지리정보시스템(Geographical Information System: GIS)이다. GIS는 공간(지표, 지하, 해양 등)상에 분포하고 있는 정보에 대해 여러 종류의 세밀한 지도를 이용하여 효율적으로 사용자에게 제공하여 관리하는 종합정보기술이다. 통계 데이터 중에는 지리정보를 가지고 있는 경우가 상당히 많다. 하지만 지리정보를 갖는 통계 데이터의 탐색적 자료분석(Exploratory Data Analysis)을 위한 Visualization 기법에 대해서는 별로 연구된 바가 없다. 본 논문에서는 GIS를 위한 벡터맵(vector map)의 간단한 제작방법과 GIS의 개발방법, 그리고 탐색적 자료분석을 위한 Visualization기법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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