• 제목/요약/키워드: Information variable

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Estimation on Modified Proportional Hazards Model

  • Lee, Kwang-Ho;Lee, Mi-Sook
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제5권1호
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    • pp.59-66
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    • 1994
  • Heller and Simonoff(1990) compared several methods of estimating the regression coefficient in a modified proportional hazards model, when the response variable is subject to censoring. We give another method of estimating the parameters in the model which also allows the dependent variable to be censored and the error distribution to be unspecified. The proposed method differs from that of Miller(1976) and that of Buckely and James(1979). We also obtain the variance estimator of the coefficient estimator and compare that with the Buckely-James Variance estimator studied by Hillis(1993).

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A Study on the Scoring Method of the Ordinal Variable

  • Chung, Sung-S.;Chun, Young-M.;Oh, Seon-J.
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제15권1호
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    • pp.95-105
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    • 2004
  • The main characteristic of the ordinal scale is that its categories have a logically or continuously ordered relationship to each other. A continuous type permits measuring degrees of differences among categories. Also, the specific amount of differences is important. In this paper we consider the scoring method using a dummy variable based on distance among categories.

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Variable selection in the kernel Cox regression

  • Shim, Joo-Yong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제22권4호
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    • pp.795-801
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    • 2011
  • In machine learning and statistics it is often the case that some variables are not important, while some variables are more important than others. We propose a novel algorithm for selecting such relevant variables in the kernel Cox regression. We employ the weighted version of ANOVA decomposition kernels to choose optimal subset of relevant variables in the kernel Cox regression. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed method.

Dyadic Green`s Function for an Unbounded Anisotropic Medium in Cylindrical Coordinates

  • Kai Li;Park, Seong-Ook;Pan, Wei-Yan
    • Journal of electromagnetic engineering and science
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    • 제1권1호
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    • pp.54-59
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    • 2001
  • The dyadic Green`s function for an unbounded anisotropic medium is treated analytically in the Fourier domain. The Green`s function, which is expressed as a triple Fourier integral, can be next reduced to a double integral by performing the integral, by performing the integration over the longitudinal Fourier variable or the transverse Fourier variable. The singular behavior of Green`s is discussed for the general anisotropic case.

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Selecting variables for evidence-diagnosis of paralysis disease using CHAID algorithm

  • Shin, Yan-Kyu
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국데이터정보과학회 2001년도 추계학술대회
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    • pp.76-78
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    • 2001
  • Variable selection in oriental medical research is considered. Decision tree analysis algorithms such as CHAID, CART, C4.5 and QUEST have been successfully applied to a medical research. Paralysis disease is a highly dangerous and murderous disease which accompanied with a great deal of severe physical handicap. In this paper, we explore the use of CHAID algorithm for selecting variables for evidence-diagnosis of paralysis, disease. Empirical results comparing our proposed method to the method using Wilks $\lambda$ given.

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주요성분분석과 상호정보 추정에 의한 입력변수선택 (Input Variable Selection by Principal Component Analysis and Mutual Information Estimation)

  • 조용현;홍성준
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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    • pp.175-178
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    • 2006
  • 본 논문에서는 주요성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 주요성분분석은 2차원 통계성을 이용하여 입력변수 간의 독립성을 찾기 위함이고, 상호정보의 추정은 적응적 분할을 이용하여 입력변수의 확률밀도함수를 계산함으로써 변수상호간의 종속성을 좀더 정확하게 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 6개의 독립신호와 1개의 종속신호를 대상으로 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다.

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깊이 화면의 평면 부호화를 위한 가변 블록 크기 결정 방법 (Method for Determining Variable-Block Size of Depth Picture for Plane Coding)

  • 권순각;이동석
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.39-47
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    • 2017
  • 깊이 화면을 부호화함에 있어서 깊이 화면의 일부를 평면으로 추정하여 부호화하는 평면 부호화 모드를 적용할 수 있다. 본 논문에서는 평면 부호화 모드를 통한 깊이 영상 부호화에서 가변 블록 부호화를 위해 가변 블록 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 깊이를 통해 블록 내 화소에 대해 제일 근접한 평면을 추정하는 방법을 통해 평면 부호화를 수행할 수 있다. 평면 부호화를 수행할 때, 가변 블록 부호화를 다음과 같이 적용할 수 있다. 먼저 최대 블록 크기에 대하여 추정 오차를 계산한 뒤 오차가 임계값 이하라면 해당 블록 크기가 선택 된다. 반면 오차가 임계값을 초과한다면 해당 블록이 분할되고 위 과정을 반복한다. 분할된 블록 크기가 최소 블록 크기 미만이 되면 해당 블록은 평면 부호화 모드로 선택되지 않는다. 제안된 방법을 실험한 결과, 부호화하여야 할 블록의 개수가 평면으로 이루어진 영상에서 고정 블록 크기를 이용한 방법에 비해 19%로 줄었다.

전자상거래 연구에서 인지된 위험과 종속변수 관계에 관한 메타분석 (A Meta-analysis of Relationship between Perceived Risk to Criterion Variable on E-commerce)

  • 남수태;김도관;진찬용
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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    • pp.191-193
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    • 2015
  • 최근 경제발전과 정보통신기술의 발달에 따라 전자상거래 시장이 지속적으로 성장하고 있다. 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 전자상거래 연구에서 인지된 위험과 종속변수 간의 관계에 관한 연구들을 문헌연구와 메타분석을 실시하였다. 본 연구는 2000년부터 2014년까지 우리나라 학술지에 게재된 연구 중 인지된 위험과 종속변수의 인과관계가 설정된 총 25편의 연구논문을 대상으로 하였다. 메타분석의 결과 인지된 위험과 종속변수 간 경로의 효과 크기는 -0.251로 나타났다. 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고 선행연구와 비교분석을 통해 차이점을 논의하였다.

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비동기 다원접속 주파수도약 확산대역 시스템을 위한 테스트 패턴 (Test Patterns for Asynchronous Multiple-Access Frequency-Hopped Spread-Spectrum Systems)

  • 이재홍;스타크 웨인;오상현
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제26권3호
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    • pp.40-49
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    • 1989
  • 지속기간이 가변적인 블록간섭이 있는 비동기 다원접속 저속 주파수 도약 확산대역 시스템에 맞는 가변상태 블록 간섭 채널이 제안된다. 가변상태 블록간섭 채널에서 복호기에 부가정보를 주기 위하여 인터리빙과 결합된 테스트 패턴 기법이 제안된다. 복호기는 테스트 패턴을 검사함으로써 간섭의 영향을 받은 데이타 블록의 부분을 추정하고 그 부분을 소거(erasure)로 간주한다. 테스트 패턴의 존재가 데이타 전송에 쓰이는 비트 수를 감소시키므로 테스트 패턴은 다른 사용자에 의한 주파수 충돌확률이 작은 가변상태 블록간섭 채널에 대해서는 유용하지 않다. 주파수 충돌확률이 큰 가변상태 블록간섭 채널에 대하여 테스트 패턴을 사용하면 채널용량이 증가함을 보인다. 또한 채널의 변수가 특정한 법위의 값을 가질 때 테스트 패턴으로부터 채널상태에 대한 거의 완전한 부가정보가 얻어짐을 보인다.

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상호정보량 기법을 적용한 인공신경망 입력자료의 선정 (Input Variables Selection of Artificial Neural Network Using Mutual Information)

  • 한광희;류용준;김태순;허준행
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제43권1호
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    • pp.81-94
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    • 2010
  • 본 연구는 인공신경망의 성능을 향상시키기 위한 여러 가지 방법들 중의 하나인 입력변수 선정기법에 관한 연구로서, 일반적으로 널리 사용되고 있는 상관계수를 이용한 입력변수 선정기법 외에 상호정보량을 활용한 방법을 적용하여 인공신경망의 성능을 향상시키고자 하였다. 대상자료는 기상청에서 제공하는 RDAPS자료의 152개 출력값으로 지상강우량의 예측값인 APCP를 포함하고 있으며, 강우관측값간의 상호정보량을 구해 가장 영향력이 큰 변수를 입력변수로 사용하였다. 기존연구결과, 그리고 상관계수만을 이용해서 입력변수를 선정한 결과와 비교해볼 때, 상호정보량을 적용한 경우 입력변수는 주로 바람과 관련된 변수들이 선정되었으며, 평균제곱근오차, 평균제곱근상대오차, 그룹별로 구분한 경우의 절대오차, 그리고 구간별로 구분한 경우의 상대오차를 비교한 경과 상호정보량을 이용한 입력변수 선정방법의 정확도가 전반적으로 높은 것으로 나타났으며, 특히 강우량이 상대적으로 큰 경우의 오차를 많이 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.