Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권3호
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pp.225-234
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2014
We propose a novel hierarchical clustering for distribution valued dissimilarities. Analysis of large and complex data has attracted significant interest. Symbolic Data Analysis (SDA) was proposed by Diday in 1980's, which provides a new framework for statistical analysis. In SDA, we analyze an object with internal variation, including an interval, a histogram and a distribution, called a symbolic object. In the study, we focus on a cluster analysis for distribution valued dissimilarities, one of the symbolic objects. A hierarchical clustering has two steps in general: find out step and update step. In the find out step, we find the nearest pair of clusters. We extend it for distribution valued dissimilarities, introducing a measure on their order relations. In the update step, dissimilarities between clusters are redefined by mixture of distributions with a mixing ratio. We show an actual example of the proposed method and a simulation study.
This paper presents the meter-out and meter-in speed control characteristics of a pneumatic cylinder with relief valve type cushion device. The piston displacement and velocity are measured to investigate high speed driving performance with variation of the pressure setting in relief valve, air supply pressure, load mass, the supply and exhaust flow rate from the cylinder. Also, the internal pressures and temperatures driving pressure and cushion chamber are measured. The piston displacements and velocities of meter-out and meter-in control are compared experimentally determined data. A comparison experimental data meter-out and meter-in control show that a relief valve type cushion device is suitable for high speed pneumatic cylinders. The desired response characteristics of piston displacement and velocity are satisfactory adjust the pressure setting of a relief valve with varying system parameters such as air supply pressure, load mass and controlled flow rate.
In This paper, load-settlement curves that obtained from 11 sites were analyzed. At all tests, the load is applied until apparent failure is observed. The validity of the ultimate and yield load estimation method and load calculated from the settlement criterion was investigated through comparison with the measured data. The result indicated that B. Hansen 80% criterion and Stability Plot in ultimate loading decision law almost have been regared as same by comparing measured date and ultimate bearing capacity decided in depending yield loading decision law from 13% to 46% difference have taeyaeen came out when measured data and Davisson was compared, and S-log t from 5% to 41% log P-log S from 14% to 50% difference have been came out. When Settlement standard and measured data was compared difference had been came out about 3% in total settlement 0.1D criterion and from 12% to 35% difference had been came out in net settlement.
Purpose: The purpose of this study is to provide basic data for the improvement of the quality in the emergency nursing services by investigating the expectation level and actual received level with nursing care and identifying the factors that influence patient satisfaction with the emergency nursing care in the military hospitals. Method: Using a self report questionnaire, data were collected from 150 patients who had been admitted in military hospitals emergency department. The data collection was done between April 17 and April 30, 2006. At least, 145 questionnaires were analyzed and used in this study. Results: The average sum score was 61.93 out of 76 with standard deviation 9.590. The mean of the patient's expectation levels with the overall emergency nursing services was $(3.25{\pm}.504)$ out of the highest score 4. the average sum score was 63.27 out of 76 with standard deviation 9.902. The mean score of the patient's actual levels with the overall emergency nursing services was $(3.33{\pm}.521)$ out of the highest score 4. Conclusion: nursing management strategies must be established to remove patient's dissatisfaction factors and to improve the emergency nursing care quality through continuous measurement and assessment of the patient's satisfaction with emergency nursing services in military hospitals.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the role of Self-efficacy and Social Support in the emotional labor among hospital nurses. Method: Data was collected from 389 nurses in 3 general hospitals by means of structured questionnaires. Data was analyzed with descriptive statistics, Pearson's correlation coefficient and hierarchial multiple regression using the SPSS 14.0 program. Result: (a) self-efficacy of hospital nurses had no significant moderating and mediating effects between emotional labor and burn out, turn over intention. (b) Social support of hospital nurses had significant mediating effects between emotional labor and burn out, turn over intention. However, social support did not show moderating effects. Conclusion: Social support was a more important predictor of emotional labor than self-efficacy of hospital nurses. This finding suggests the importance of social support to increase hospital nurses psychological well-being and development of organization.
The study proposed a system that filters the data that is entered when analyzing big data such as SNS and BLOG. Personal information includes impersonal personal information, but there is also personal information that distinguishes it from personal information, such as religious institution, personal feelings, thoughts, or beliefs. Define these personally identifiable information as sensitive information. In order to prevent this, Article 23 of the Privacy Act has clauses on the collection and utilization of the information. The proposed system structure is divided into two stages, including Big Data Processing Processes and Sensitive Information Filtering Processes, and Big Data processing is analyzed and applied in Big Data collection in four stages. Big Data Processing Processes include data collection and storage, vocabulary analysis and parsing and semantics. Sensitive Information Filtering Processes includes sensitive information questionnaires, establishing sensitive information DB, qualifying information, filtering sensitive information, and reliability analysis. As a result, the number of Big Data performed in the experiment was carried out at 84.13%, until 7553 of 8978 was produced to create the Ontology Generation. There is considerable significan ce to the point that Performing a sensitive information cut phase was carried out by 98%.
Purpose: The study was done to identify the mediating effect of self-esteem and ego-resiliency on the relationship between social stigma and depression in out-of-school adolescents. Methods: The participants were 318 out-of-school adolescents, with data taken from the 5th out-of-school youth panel survey (2017). The data were analyzed using hierarchical multiple linear regression with the IBM SPSS statistics 24.0 program. In addition, bootstrapping was used to verify the mediating effects. Results: Stigma was positively correlated with depression and self-esteem and ego-resiliency were negatively correlated with depression respectively. Also, self-esteem and ego-resiliency had a partial mediating effect on the relationship between social stigma and depression. Conclusion: The findings indicate that self-esteem and ego-resiliency are important factors related to depression in out-of-school adolescents. It is also expected that self-esteem and ego-resiliency can further decrease depression in out-of-school adolescents.
Drawing on social and cultural capital theory, the study investigates the influences of social capital and cultural capital on the academic achievement of children in out-of-home care. We collected data from 494 children living in out-of-home services, including institutional care facilities, foster care homes, and group homes. To analyze the collected data, a multiple regression analysis method was used. In addition, the IV (instrumental-variables) estimation was utilized to rule out the possibility of reverse causality. The level of children's social capital was measured through children's relationships with parents and friends, parental monitoring, etc. The level of children's cultural capital was measured by their cultural activities, such as going to museums, and playing musical instruments. Children's personal characteristics and placement history in out-of-home services were used as control variables. We found that among personal characteristic variables, self-esteem, depression and anxiety, and delinquency affected the academic achievement of the children. Cultural capital, but not social capital, positively affected the level of academic achievement of the children. Based on the study results, implications for child welfare practice were discussed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권1호
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pp.103-125
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2022
In this paper, we analyze the time series data of the case and death counts of COVID-19 that broke out in China in December, 2019. The study period is during the lockdown of Wuhan. We exploit functional data analysis methods to analyze the collected time series data. The analysis is divided into three parts. First, the functional principal component analysis is conducted to investigate the modes of variation. Second, we carry out the functional canonical correlation analysis to explore the relationship between confirmed and death cases. Finally, we utilize a clustering method based on the Expectation-Maximization (EM) algorithm to run the cluster analysis on the counts of confirmed cases, where the number of clusters is determined via a cross-validation approach. Besides, we compare the clustering results with some migration data available to the public.
This study was aimed to establish the evaluating protocol and standard assessment for genetically modified (GM) hot pepper and to find out a proper statistic method to analyze for equality of agricultural characters between GM and non-GM pepper lines. GM and non-GM hot pepper lines were cultivated in two GMO fields in the middle region of Korea and total of 52 agricultural characters were collected during the plant growing season for 4 years, 2007 to 2010. Levene's test was conducted to confirm the homogeneity of raw data before statistic analysis. Two-way ANOVA in the multivariate tests and t-test were conducted to analyze 52 agricultural characters in order to find out the equality between H15 and P2377. From the statistical analysis through two-way ANOVA, 16 out of 16 plant growth traits, 9 out of 18 green fruit traits and 7 out of 18 red fruit traits among 4 years and 9 out of 16 plant growth traits, 4 out of 18 green fruit traits and 3 out of 18 red fruit traits between H15 and P2377 have shown the statistic differences. With the same raw data of 52 agricultural characters, t-test was also conducted. Based on the result from t-test, only 1 out of 16 plant growth traits, 2 out of 18 green fruit traits and 1 out of 18 red fruit traits have shown the differences between H15 and P2377, so that it was concluded that there is no statistic difference between H15 and P2377 in terms of agricultural characters. Also, the t-test is a proper statistic method to analyze each trait between GM and its control lines in order to evaluate agricultural characters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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