The increase in computing power and the decrease in price of computers has enabled statistical computer graphics to progress tremendously in recent years. Many people can now access to the newly developed computer graphical methods easily. The direct manipulation on screen and the symultaneous realization of the results are two main ingradients of dynamic graphics. We compare the dynamic graphical features in two relatively new packages; SPLUS and XLISP-STAT. XLISP-STAT is very lean packed with powerful dynamic graphical tools. The statistical computer graphics, being still in the state of infancy, has a lot of room to grow, and is a new research area with a great potential.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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1999.08a
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pp.25-28
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1999
자동분류나 정보검색에 주로 이용되는 문헌 클러스터링에서는 문헌간의 유사성을 측정하기 위해 다양한 유사계수를 이용하는데, 모든 유사계수가 동일한 클러스터링 결과를 가져오는 것은 아니다. 본고에서는 50건의 신문기사를 대상으로 SPSS 통계 패키지를 이용하여 다양한 유사계수에 각각 달라지는 문헌 클러스터링의 결과를 살펴본 후, 유사계수간의 연관성을 측정하였다.
As the acceptance of statistical analysis has been increased because of Big Data, the needs for an advanced second generation of statistical analysis method like Structural Equation Model are also increasing. This study suggests how R-Program, as open software, can be utilized when Partial Least Square Model, one of the SEMs, is applied to statistical analysis. R is a free software as a part of GNU projects as well as a powerful and useful tool for statistical analysis including Big Data. The study utilized R and SmartPLS, a representative statistical package of PLS-SEM, and analyzed internal consistency reliability, convergent validity, and discriminant validity of the measurement model. The study also analyzed path coefficients and moderator effects of the structural model and compared the results, respectively. The results indicated that R showed the same results with SmartPLS on the measurement model and the structural model. Therefore, the study confirmed that R could be a powerful tool that is alternative to a commercial statistical package in the future.
Rhipe that integrates R and Hadoop environment, made it possible to process and analyze massive amounts of data using a distributed processing environment. In this paper, we implemented multiple regression analysis using Rhipe with various data sizes of actual data and simulated data. Experimental results for comparing the computing speeds of pseudo-distributed and fully-distributed modes for configuring Hadoop cluster, showed fully-distributed mode was more fast than pseudo-distributed mode and computing speeds of fully-distributed mode were faster as the number of data nodes increases. We also compared the performance of our Rhipe with stats and biglm packages available on bigmemory. The results showed that our Rhipe was more fast than other packages owing to paralleling processing with increasing the number of map tasks as the size of data increases.
Functional data is collected in various fields. It is often necessary to test whether there are differences among groups of functional data. In this case, it is not appropriate to explain using the point-wise ANOVA method, and we should present not the point-wise result but the integrated result. Various studies on functional data analysis of variance have been proposed, and recently implemented those methods in the package fdANOVA of R. In this paper, I first explain ANOVA and multivariate ANOVA, then I will introduce various methods of analysis of variance for univariate and multivariate functional data recently proposed. I also describe how to use the R package fdANOVA. This package is used to test equality of weekly temperatures in Seoul and Busan through univariate functional data ANOVA, and to test equality of multivariate functional data corresponding to handwritten images using multivariate function data ANOVA.
Kim, Tae-Woon;Cho, Won-Jin;Chang, Soon-Heung;Le, Byung-Ho
Nuclear Engineering and Technology
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v.19
no.4
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pp.249-265
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1987
For the probabilistic risk assessment of the high level radioactive waste repository, some methods have been proposed up to now. Since the system has highly uncertain input parameters, the evaluated risk for some input parameter values has high uncertainty. In this paper, methods of uncertainty and sensitivity analysis are devised to analyse systematically these factors and applied to a probabilistic risk assessment model of the high level waste repository, The statistical package SPUSA developed through this study can be used for any other fields, e.g., statistical thermal margin analysis, source term uncertainty analysis, etc.
Biplot is a modern graphical methodology allowing for the projection of high-dimensional data to a low-dimensional subspace that is rich in information on variation in the data, correlation among variables as well as class separation. For the construction of biplots, we use a BiplotGUI package in a free statistical software R with increasing popularity. Moreover, using data from questionnaires given to Chonbuk National University freshmen in 2009, the relationship between career goals and career maturity are studied by applying the biplot method.
In this paper, we discuss various methods to visualize high dimensional large-scale data and review some issues associated with visualizing this type of data. High-dimensional data can be presented in a 2-dimensional space with a few selected important variables. We can visualize more variables with various aesthetic attributes in graphics or use the projection pursuit method to find an interesting low-dimensional view. For large-scale data, we discuss jittering and alpha blending methods that solve any problem with overlapping points. We also review the R package tabplot, scagnostics, and other R packages for interactive web application with visualization.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2010.05a
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pp.560-562
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2010
급속한 IT 기술의 발전은 자원의 공유와 확산을 가속화 시켜, 정보의 활용에 있어서도 직접검색이 가능하고 최신성이 높은 우수한 전자저널을 단시간내 받아볼 수 있게 되었다. 이러한 전자저널은 고가의 자료로서 통계자료는 구독선정, 평가 갱신의 근거 자료가 된다. 본 논문에서는 2009년 K연구원에서 구독한 전자저널 패키지 AIP/APS, Wily-Blackwell STM, Nature, Science, ScienceDirect, Springer, IEEE의 통계 서비스를 살펴보고, 국제표준에 의한 이용통계의 효율적인 활용을 위하여 개선해야 할 점과 업무에 활용할 수 있는 서비스는 무엇인지 연구해 보고자 한다.
S-PLUS는 통계자료분석 및 모의실험을 행할 때 가장 많이 사용되는 통계패키지 중 하나로서 연산을 수향하는 내장함수(buit-in function)와 그래픽 기능을 가지고 있다. 그러나, 이러한 기능이 모든 문제를 해결해 주는 것은 아니며 문제 해결을 위하여 함수를 복합적으로 사용하거나 C 또는 Fortran같은 언어로 구성된 프로그램을 S-PLUS와 연결시켜 사용해야 하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 많은 장점을 가지고 있음에도 불구하고 실제 구현단계에서 여러 가지 어려움으로 인하여 널리 쓰이지 못하고 있는 S-PLUS와 C 언어간의 인터페이스 구현에 관한 것으로 정적로딩(Static Loading)과 동적로딩(Dynamic Loading)을 통한 구체적인 인터페이스 실행방법을 보이고 그 예를 실행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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