Purpose - This paper aims to analyze the distinct pattern of clustering of imported automobile distributors and provide evidence for the phenomenon using Korean data. Research design, data, and methodology - In this paper, we use data from Korea Automobile Importers & Distributors Association of 23 foreign automobile brands to evaluate the degree of concentration of showrooms using locational Gini index. We identify possible causes for the high level of clustering from two perspectives; 1) on the distributors' side and 2) on the customers' side. Results - We find a very strong locational concentration of imported automobile showrooms within close vicinity in the major cities and districts in Korea. Locational Gini coefficients are 0.1024 at the national level, 0.1836~0.3763 at city level, and 0.3941~0.4311 at district level on a [0,0.5] scale. Conclusions - Luxury foreign automobile customers tend to shop extensively around multiple brands prior to their ideal model selection. Accordingly, the imported automobile distributors cluster together close to their direct competitors in order to give a good comparison opportunity for the potential customers. This will maximize the probability of the visits of potential customers and lead to successful sales performance.
The purposes of this study were to identify the household's financial status by life cycle stage and no analyze contributing factors to financial planning for retirement preparation among Korean marred couples. For these purpose, 2074 married couples those being under 55 and having either single earner or dual earners were selected, and total sample was divided into three stages; young-aged(<35), middle-aged(35-44) & old-aged(45-54). Statistics were frequencies, means, percentile, and logistic analysis. The results were as follows. First, old-aged had higher level of total income, total expenditure and total assets than either young-aged or middle-aged. In addition, households those holding private pensions were likely to have higher total income, total expenditure and total assets than those owning no private pension. while middle-aged had a highest total debts. Second, gini coefficients of total income and total expenditure between three aged groups were similar, but old-aged had the highest gini coefficient of total assets and total debts. In particular, gini coefficients of total assets and total debts of households those having no private pension were greater than those holding private pensions. third, contributing factors to private pension ownership of young-aged were family & household-related factor and financial factor, middle-aged's factors were household head's characteristics and financial factor. Also, old-aged's factors were household head's characteristics, family & household-related factor and financial factor.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.4
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pp.373-383
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2018
The spatial scan statistic is a widely used method to detect spatial clusters. The method imposes a large number of scanning windows with pre-defined shapes and varying sizes on the entire study region. The likelihood ratio test statistic comparing inside versus outside each window is then calculated and the window with the maximum value of test statistic becomes the most likely cluster. The results of cluster detection respond sensitively to the shape and the maximum size of scanning windows. The shape of scanning window has been extensively studied; however, there has been relatively little attention on the maximum scanning window size (MSWS) or maximum reported cluster size (MRCS). The Gini coefficient has recently been proposed by Han et al. (International Journal of Health Geographics, 15, 27, 2016) as a powerful tool to determine the optimal value of MRCS for the Poisson-based spatial scan statistic. In this paper, we apply the Gini coefficient to normal-based spatial scan statistics. Through a simulation study, we evaluate the performance of the proposed method. We illustrate the method using a real data example of female colorectal cancer incidence rates in South Korea for the year 2009.
The Fishing Communities (so-called Uchongae) in Korea was legally established in 1962. It has been gradually expanded by quantity, and we have total 1,969 communities in 2006. The major establishment purpose of Uchongae was put 2 functions. The first function is to make up the double industry structure in coastal region, and second function is to make economical condition for Uchongae. Nevertheless the Fishing Communities System in Korea was not successfully developed after first beginning. The Income gap have become heavily between fishing area and non - fishing area, including agricultural area. The income gap has been due to rapid industrialization and urbanization in Korea. And the income gap even have become heavily among Uchongaes. In this paper, It have been researched the degree of Income inequality among Uchongaes in Korea during 1986-2006. The income inequality degree was analyzed by Gini coefficient and Mean Log Deviation (MLD) using Lorenz Curve. According to analysis result, the Gini coefficient of Uchongaes in Korea has been about 2-times high from 0.0847 to 0.1770 during 20 years. And the MLD has been 5.4 times from 0.0125 to 0.0679 during same periods. This means to more wide the general Income Inequality among the Uchongaes in Korea. Especially, It means to more wide the gap of high ranking Uchongaes and low ranking Uchongaes that MLD index multiplier has been more high.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.2
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pp.15-23
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2021
Most of the open-source decision tree algorithms are based on three splitting criteria (Entropy, Gini Index, and Gain Ratio). Therefore, the advantages and disadvantages of these three popular algorithms need to be studied more thoroughly. Comparisons of the three algorithms were mainly performed with respect to the predictive performance. In this work, we conducted a comparative experiment on the splitting criteria of three decision trees, focusing on their interpretability. Depth, homogeneity, coverage, lift, and stability were used as indicators for measuring interpretability. To measure the stability of decision trees, we present a measure of the stability of the root node and the stability of the dominating rules based on a measure of the similarity of trees. Based on 10 data collected from UCI and Kaggle, we compare the interpretability of DT (Decision Tree) algorithms based on three splitting criteria. The results show that the GR (Gain Ratio) branch-based DT algorithm performs well in terms of lift and homogeneity, while the GINI (Gini Index) and ENT (Entropy) branch-based DT algorithms performs well in terms of coverage. With respect to stability, considering both the similarity of the dominating rule or the similarity of the root node, the DT algorithm according to the ENT splitting criterion shows the best results.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.11
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pp.190-194
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2023
By looking the importance of communication, data delivery and access in various sectors including governmental, business and individual for any kind of data, it becomes mandatory to identify faults and flaws during cyber communication. To protect personal, governmental and business data from being misused from numerous advanced attacks, there is the need of cyber security. The information security provides massive protection to both the host machine as well as network. The learning methods are used for analyzing as well as preventing various attacks. Machine learning is one of the branch of Artificial Intelligence that plays a potential learning techniques to detect the cyber-attacks. In the proposed methodology, the Decision Tree (DT) which is also a kind of supervised learning model, is combined with the different cross-validation method to determine the accuracy and the execution time to identify the cyber-attacks from a very recent dataset of different network attack activities of network traffic in the UNSW-NB15 dataset. It is a hybrid method in which different types of attributes including Gini Index and Entropy of DT model has been implemented separately to identify the most accurate procedure to detect intrusion with respect to the execution time. The different DT methodologies including DT using Gini Index, DT using train-split method and DT using information entropy along with their respective subdivision such as using K-Fold validation, using Stratified K-Fold validation are implemented.
This paper, in the situation of deepening poverty and worsening income inequality, aims to find the impact on income inequality of main income sources such as public income, market income and family income in the elderly and propose polices for weakening the income inequality in the elderly. Main results are as follows. First, Gini coefficients of each income sources in the elderly are total income's 0.4801, public income's 0.4071, market income's 0.6736 and family income's 0.1855. Income inequality in the elderly population is serious in the total income, public income and market income areas. Second, after excepting for public income in total income, Gini coefficient is 0.4864. after excepting for market income in total income, Gini coefficient is 0.3609. And after excepting for family income in total income, Gini coefficient is 0.5784. When market and public income are excepted from total income, Gini coefficient alleviate. Therefore, market income and public income are the major causes of income inequality in the elderly. But, family income alleviate the income inequality in the elderly. In order to alleviating the income inequality of the elderly, we must try to increasing the market income. For example, government must to supply job opportunities for the elderly of low-income.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.3
no.3
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pp.291-297
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1996
In this paper, we propose the jackknife estimator and the bootstrap estimator of Gini index of the two-parameter exponential distribution when the location parameter $\theta$ is unknown and the scale parameter $\sigma$is known. Sinilarly, we propose the bias location parameter $\theta$ and the scale parameter $\sigma$ are unknown. The bootstrap estimator is more efficient than the other estimators when the location parameter $\theta$is unknown and the scale parameter $\sigma$ is known, and the bias corrected estimator is more efficient than the MLE when both the location parameter $\theta$ and the scale parameter $\sigma$are unknown.
Upon analyzing several Korean Income data sets, it is confirmed that the relationship between Gini coefficient and bi-polarization measure (EGR) is empirically not different although they each come from different theoretical basis. Furthermore, it is difficult to state that the degree of polarization of income distribution, measured by DER, in Korea has deepened more than that of income inequality, estimated by Gini coefficient, in the periods of before and after the economic crisis.
Now we have faced to two fundamental population problems: The one is over-population problem in proportion to the nation's total area, 99,434 $km^2$, and the other is unbalanced population distributions in the provincial districts of administration (16th local governments). For example, the population density of Seoul city is 16,335 persons, and the nations population density of South Korea is 464 persons for 1 km$^2$. At the first part of this study, we introduced the origins and historical back grounds of Formal Demorgraphy. And the second part, we suggest some useful indicators of urbanization of rural populations in terms of Gini's Coefficients of Concentration. As the result, we can show that the ecological Gini's Coefficients of Concentration, during the periods covered by this study, have been increasing extraordinary: 0.349, 0.433, 0.532, 0.581, 0.633 and 0.626 in 1970, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000 A.D. respectively. However, the trend of urbanization (concentration of population) of Korean population has been the relative equilibrium state of 0.63 from 1995 to 2000 A.D.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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