The concentration of airborne pollen is related to meteorological parameters. The main purpose of this study was to determine the correlation between airborne pollen and meteorological parameters in Ulsan based on sampling from 2010 to 2011. The primary factors of interest were differences in the pollen scattering start date, end date, and peak date, and the fluctuations in pollen concentration. The meteorological parameters that affected the start and peak dates of the pollen season were as follows. For Pinus and Alnus, the dates were correlated with sunshine and an increase in temperature, whereas for Quercus, the dates were correlated with increasing temperature. During the pollen season, Alnus peaked when the temperature was highest and Pinus peaked when the relative humidity was lowest. The concentration of airborne pollen was correlated with meteorological parameters during the sampling period as follows: Pinus, Alnus, and Humulus pollen concentrations were positively correlated with increasing temperature and negatively correlated with rainfall and relative humidity; Humulus pollen concentration was positively correlated with sunshine; and Quercus and Humulus pollen concentrations were positively correlated with wind speed.
The purpose of this study is to provide basic data for preventing preterm delivery in the aspects of blood pressure and hematic parameters. The blood pressure, hematic parameters, relationship between hematic parameters and nutritional intakes and pregnancy outcomes were compared between a preterm delivery group and a normal term delivery group. The results obtained are summarized as follows. Diastolic blood pressure was statistically higher in the preterm delivery group. White blood cells (p < 0.005) and alanine amino transferase (p < 0.05) of 3rd trimester in pregnancy were statistically higher in the preterm delivery group. Alkaline phosphatase (p < 0.0001) and lactate dehydrogenase (p < 0.05) were statistically lower in the preterm delivery group. Inverse relationships between niacin, vitamin B6 and zinc intakes and bilirubin (p < 0.05) were shown. Vitamin A intakes (p < 0.05) were significantly negatively correlated with blood protein, but zinc intakes (p < 0.05) were significantly positively correlated with blood protein. Vitamin B6 intakes (p < 0.05) were significantly negatively correlated with blood albumin. Calcium intakes (p < 0.005) and iron intakes (p < 0.05) were significantly positively correlated with blood lactate dehydrogenase. Also, vitamin A intakes (p < 0.05) were significantly positively correlated with blood glucose. Normal spontaneous vaginal delivery (p < 0.005) was statistically lower in the preterm delivery group. Birth weight (p < 0.0001) and birth length (p < 0.005) of the neonates were all statistically lower in the preterm delivery group.
In the field of camera motion research, it is widely held that the position (movement) and pose (rotation) of cameras are correlated and cannot be independently separated. A new equation based on inner product is proposed here to independently separate the position and pose. It is proved that the position and pose are not correlated and the equation is applied to estimation of the camera exterior parameters using a real image and 3D data.
This study categorizes several voice characteristics by subjective listening assessment, and investigates correlation between voice characteristics and speech feature parameters. A model was developed to classify voice characteristics into the defined categories using SVM algorithm. To do this, we extracted various speech feature parameters from speech database for men in their 20s, and derived statistically significant parameters correlated with voice characteristics through ANOVA analysis. Then, these derived parameters were applied to the proposed SVM model. The experimental results showed that it is possible to obtain some speech feature parameters significantly correlated with the voice characteristics, and that the proposed model achieves the classification accuracies of 88.5% on average.
The purpose of this study was to investigate the relationships of obesity, serum antioxidant mineral concentrations and blood lipid parameters in middle school students. Subjects were assigned to two groups, obese (BMI$\geq$25, 32 boys, 24 girls) and normal group (18.5
The aim of this study was to investigate the histochemical parameters of muscle fibers, and to estimate the correlation between these histological parameters and carcass traits in pigs. A total of 230 crossbred Duroc$\times$(Yorkshire$\times$Landrace) pigs (149 gilts and 81 castrated male pigs) was evaluated. Carcass traits (carcass weight, backfat thickness, and loin eye area), muscle fiber size (crosssectional area, diameter, and perimeter), muscle fiber number (density of fibers/$mm^2$ and total number of fibers), and fiber type composition (percentages of myofibers and relative areas of each fiber type) were evaluated. Mean cross-sectional area (CSA) and type IIB fiber CSA were positively correlated to carcass weight, backfat thickness and loin eye area. Mean fiber CSA was mostly related to type IIB CSA (r=0.98) as a result of the high percentage of type IIB fibers in the longissimus muscle. Correlations between fiber diameters and perimeters were also high, and showed similar results with CSA. Mean fiber density was negatively correlated to carcass weight (r=-0.24), backfat thickness (r=-0.18) and loin eye area (r=-0.27). To the contrary, total fiber number was positively correlated with carcass weight (r=0.27) and loin eye area (r=0.53). Carcass weight and loin eyZe area were not significantly related to muscle fiber composition. For backfat thickness, there was an opposition between type IIA percentage, which was positively related and type IIB percentage, which was negatively related. Fiber type composition of type I and IIA fibers were negatively correlated to that of type IIB fibers (r=-0.67 to -0.74). In the present study, carcass weight and loin eye area were positively correlated to CSA and negatively correlated to fiber density. But, these relationships were generally low. The fiber density was strongly affected by muscle fiber size and the total fiber number was affected either by CSA of muscle fiber and loin eye area. Fiber type composition was much more related to their numerical abundance than their CSA.
Kim, Jeong-Soo;Kim, Jeong-Ah;Jeon, Hye-Seon;Yu, Kyung-Hoon
한국전문물리치료학회지
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제20권4호
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pp.40-46
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2013
The purpose of this study was to determine which spatiotemporal gait parameters obtained during hemiplegic walking could be a predictive factor for the Timed Up and Go test (TUG). Two hundreds nine subjects who had suffered a stroke were recruited for this study. They were participated in two assessments; the TUG test and gait analysis. The relationship between the TUG test and spatiotemporal parameters was analyzed using Pearson's correlation coefficients. In addition, to predict the spatiotemporal gait parameters that correlated most with the TUG scores, we used multiple linear regression analyses (stepwise method). The results show that the normalized velocity was strongly correlated with the TUG performance (r=-.72, p<.001). Additionally, single support percentage (SSP), double support percentage (DSP), step time difference (STD), and step length difference (SLD) significantly were correlated with the TUG test. Normalized velocity, STD, DSP of affected side, and SSP of non-affected side explained 53%, 8%, 3%, 2%, of variance in the TUG test respectively. In conclusion, an increase in gait velocity and a decrease in STD would be effective indicators of improvement on the functional mobility in the stroke rehabilitation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권4호
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pp.349-361
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2014
This paper compares of lasso type estimators in various high-dimensional data situations with sparse parameters. Lasso, adaptive lasso, fused lasso and elastic net as lasso type estimators and ridge estimator are compared via simulation in linear models with correlated and uncorrelated covariates and binary regression models with correlated covariates and discrete covariates. Each method is shown to have advantages with different penalty conditions according to sparsity patterns of regression parameters. We applied the lasso type methods to Arabidopsis microarray gene expression data to find the strongly significant genes to distinguish two groups.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권1호
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pp.115-128
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2002
Hierarchical models are widely used for inference on correlated parameters as a compromise between underfitting and overfilling problems. In this paper, we take a Bayesian approach to analyzing hierarchical models and suggest a Markov chain Monte Carlo methods to get around computational difficulties in Bayesian analysis of the hierarchical models. We apply the method to a real data on smoking and lung cancer which are collected from cities in China.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.585-594
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2003
It has been generally recognized that conventional binomial or Poisson model provides poor fits to the actual correlated binary data due to the extra-binomial variation. A number of generalized statistical models have been proposed to account for this additional variation. Among them, beta-binomial, correlated-binomial, and modified-binomial models are binomial-related models which are frequently used in modeling the sum of n correlated binary data. In many situations, it is reasonable to assume that n correlated binary data are exchangeable, which is a special case of correlated binary data. The sum of n exchangeable correlated binary data is modeled relatively well when the above three binomial-related models are applied. But the estimation results of correlation coefficient turn to be quite different. Hence, it is important to identify which model provides better estimates of model parameters(success probability, correlation coefficient). For this purpose, a small-scale simulation study is performed to compare the behavior of above three models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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