본 논문에서는 캔달의 타우(Kendall's tau)의 다차원으로의 확장과 그의 통계적 추론 및 해석에 대해 알아본다. 특히 다차원 캔달의 타우가 음의 값을 가질 때 의미를 해석하기 위해, 그것의 하한이 얻어지는 경우를 직관적으로 이해할 수 있도록 변수들간의 관계의 관점에서 설명하여본다. 또한 다차원 캔달의 타우를 실제 사례에 적용해 본후, 최근 Lee와 Ahn에서 연구된 d-countermonotonicity와 partially m-countermonotonic와 같은 새로운 개념을 통하여 캔달의 타우가 음의 값이 가질 때의 의미에 대해서 논의한다.
For testing $\beta_i=\beta, i=1,...,k$, in the regression model $Y_{ij} = \alpha_i + \beta_ix_{ij} + e_{ij}, j=1,...,n_i$, a simple and robust test based on Kendall's tau is proposed. Its asymptotic distribution is proved to be chi-square under the null hypthesis and noncentral chi-square under an appropriate sequence of alternatives. For the optimal designs, the asymptotic relative efficiency of the proposed procedure with respect to the least squares procedure is the same as that of the Wilcoxon test with respect to the t-test.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권2호
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pp.477-505
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2005
This paper gives a computer code that gives p-value's for Kendall's Tau table. The code centers around finding the cumulative frequency of a given Sigma value. Current tables usually give critical values for given cut-off percentages. For small sample sizes the critical values may be inexact, and for large samples the values are not be published. SPSS has a built in function for finding the Kendall rank correlation, but the output does not include the Sigma value. Before the code is given, this paper will concentrate around how to find the Sigma value, and the related tau statistic. The computer code is written in MATLAB, but the ideas can be easily transferred to different languages.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권6호
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pp.599-604
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2015
Kendall's tau statistic has been applied to test an association of bivariate random variables. However, incomplete bivariate data with a truncation and a censoring results in incomparable or unorderable pairs. With such a partial information, Tsai (1990) suggested a conditional tau statistic and a test procedure for a quasi independence that was extended to more diverse cases such as double truncation and a semi-competing risk data. In this paper, we also employed a conditional tau statistic to estimate an association of bivariate interval censored data. The suggested method shows a better result in simulation studies than Betensky and Finkelstein's multiple imputation method except a case in cases with strong associations. The association of incubation time and infection time from an AIDS cohort study is estimated as a real data example.
Artificial intelligence techniques have improved fire-detection methods; however, false alarms still occur. Conventional methods detect fires using current sensors, which can lead to detection errors due to temporary environmental changes or noise. Thus, fire-detection methods must include a trend analysis of past information. We propose a deep-learning-based fire detection method using multi-sensor data and Kendall's tau. The proposed system used a BiLSTM model to predict fires using pre-processed multi-sensor data and extracted trend information. Kendall's tau indicates the trend of a time-series data as a score; therefore, it is easy to obtain a target pattern. The experimental results showed that the proposed system with trend values recorded an accuracy of 99.93% for BiLSTM and GRU models in a 20-tap moving average filter and 40% fire threshold. Thus, the proposed trend approach is more accurate than that of conventional approaches.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권5호
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pp.467-483
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2023
In this research, a conversion function and a distortion associated with the conversion function are defined and used to derive a unit power Gompertz distortion. A new family of copulas is built using the global distorted function. Four base copulas, namely Clayton, Gumbel, Frank, and Gaussian, are distorted into the family. Some properties including tail dependence coefficients and tail order are examined. Kendall's tau formula is derived for new copulas when the base copula is Clayton, Gumbel, or Frank. The maximum pseudo-likelihood estimation method is employed, and a simulation study was performed. The log-likelihood and AIC are reported to compare the performance of the fitted copulas. According to the applied data, the results indicate that new distorted copulas with additional parameters improve the fit.
Objectives : The purpose of this study was to analysis the relationship between hours of smartphone use and neck pain in university students. Methods : A survey of 2,353 university students was conducted in Gyeonggi province and Incheon city using a self report questionnaire from April 1 to 11 2013. The questionnaire of questions regarding the hours of using smartphone, mainly used function in participant's smartphone and neck discomfort degree. Neck disability index(NDI) was used to evaluate degree of pain. The collected data were analyzed with the t-test and Kendall's tau test using the SPSS 21.0 program and R 3.1.0, respectively. Results : 1. Almost all of the survey participants(99.07 %) were smartphone users. 66.97 % of them answered that they use their smartphone daily more than 2 hours and 48.18 % of them answered that they use their smartphone 10 to 30 minutes everytime they use it. 2. The overall distribution of NDI scores was 'no disability(0~4 score, 62.92 %)', 'mild disability(5~14 score, 32.85 %)', 'moderate disability(15~24 score, 1.19 %)'. As a result of t-test, we found that the average NDI score for female students was significantly higher than the average NDI score for male students(p<0.05). 3. The Kendall's tau test revealed that total time spent daily using smartphones has a strong positive correlation with 'pain intensity', 'lifting', 'reading' 'headache', 'concentration', and 'driving'(p<0.05) in NDI. Also, time duration of one time smartphone usage has a strong positive correlation with 'pain intensity', 'lifting', 'reading', 'headache', 'concentration', 'work', and 'recreation'(p<0.05). 4. The Kendall's tau test revealed that total NDI scores have a significantly strong positive correlation with both of total time spent daily using smartphones(p<0.05) and time duration for one time smartphone usage(p<0.05). This results imply that long-time use of smartphone has a strong relationship with neck pain. Conclusions : The results of the study would be a good starting point for future studies to reduce the risks of chronic neck pain caused by smartphone usage.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제28권2호
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pp.151-159
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2021
In this article, our interest is to estimate the association between consecutive gap times which are subject to interval censoring. Such data are referred as doubly interval censored data (Sun, 2006). In a context of serial event, an induced dependent censoring frequently occurs, resulting in biased estimates. In this study, our goal is to propose a Kendall's 𝜏 based association measure for doubly interval censored data. For adjusting the impact of induced dependent censoring, the inverse probability censoring weighting (IPCW) technique is implemented. Furthermore, a multiple imputation technique is applied to recover unknown failure times owing to interval censoring. Simulation studies demonstrate that the suggested association estimator performs well with moderate sample sizes. The proposed method is applied to a dataset of children's dental records.
본 논문에서는 이변량 구간 중도 절단 자료의 연관성 검정을 연구하고자 한다. Kendall's τ 통계량은 분포의 가정을 필요로 하지 않는 비모수방법으로 연관성 검정을 위해 빈번히 적용되고 있다. 본 논문에서도 이러한 τ 통계량을 이용한 검정을 하기 위해 붓스트랩 방법을 적용시킨다. 일반적인 비모수 붓스트랩 방법의 구간 중도 절단에 적용은 편의된 결과를 보여주었다. 이는 구간 중도 절단자료의 불완전성(incompleteness)과 관련된 것으로 이를 극복하기 위해 지렛대 붓스트랩 방법을 적용하였다. 추정된 분포에 근거하여 구간 중도 절단 대신 모의 완전한 표본(pseudo complete data)을 추룰하는 것이다. 본 논문에서는 재표본의 크기 m을 결정하기 위해 기존 연구자의 공식을 이용하였다. 시행된 모의 실험의 결과는 바람직한 제 1종 오류값과 좋은 검정력을 보였주었으며 실제 적용 예로 AIDS 자료에서 HIV 감염시점과 바이러스 잠복 시간과의 연관성 여부를 검정해보았다.
Purpose: To investigate nutritional status of inpatients by using subjective, and objective evaluation methods and to find the relationship between them. Method: The subjects were 101 inpatients with medical health problems at a university hospital. Nutritional status was evaluated by the Subjective Global Assessment(SGA) and physical assessment including percentage of weight loss, serum albumin, hemogloin, and hematocrit. Data were analyzed using frequency, percentage, mean, Kendall's tau. Results: Grouping by the SGA, 61.4% were classified as severe malnutrition group. When applying the objective methods(physical assessment), 1.9~42.6% were diagnosed as malnutrition each item. The percentage of weight loss during previous 1~6month(${\tau}=.43{\sim}.54$, P=.0001), serum albumin(${\tau}=-.26$, P=.0003), hemoglobin of male(${\tau}=-.38$, P=.0001), and hematocrit of male(${\tau}=-.34$, P=.0001) were significantly correlated with SGA score. The coincidence rate of nutrition evaluation between the objective methods and SGA were 27.7~35.6%, 20.8%, 47.5%, 58.4% in percentage of weight loss, albumin, hemoglobin, and hematocrit. Conclusion: These findings showed a majority of inpatients were exposed to the risk of malnutrition. We recommend to evaluate inpatients' nutritional status periodically and to develop nursing intervention to solve their nutritional problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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