Detecting outliers in a linear regression model eventually fails when similar observations are classified differently in a sequential process. In such circumstances, identifying clusters and applying certain methods to the clustered data can prevent a failure to detect outliers and is computationally efficient due to the reduction of data. In this paper, we suggest to implement a clustering procedure for this purpose and provide examples that illustrate the suggested procedure applied to the Hadi-Simonoff (1993) method, reverse Hadi-Simonoff method, and Gentleman-Wilk (1975) method.
우리나라 11개 기상관측지역의 월별 기상자료가 증발접시계수에 미치는 영향을 분석하고, 증발접시계수 산정을 위한 4가지 형태의 다변량 선형회귀모형의 적용성을 검토하였다. 개발된 증발접시계수 산정모형의 적용성을 평가하기 위해서 기존에 다른 연구자들에 의해서 제안된 6가지의 모형과 비교 평가하였다. 우리나라 11개 기상관측지역에서 증발접시계수는 1, 2, 3, 7, 11, 12월은 기온에 가장 큰 영향을 받고, 다른 월들은 일사량에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 전반적으로 모든 월에서 풍속과 상대습도는 기온이나 일사량과 비교해서 증발접시계수에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 모든 지역과 월에서 각 지역별로 5개의 독립변수(풍속, 상대습도, 기온, 일조시간과 가조시간의 비, 일사량)를 적용하여 유도된 모형이 가장 양호한 증발량 산정 결과를 보였다. 모형 검증결과에 의하면 다변량 선형회귀분석을 적용하여 증발접시계수를 산정하는 경우 일부 지역과 월에서 제한적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 고립지역의 과거 AADT 자료와 사회 경제지표를 활용하여 장래 AADT를 추정하였다. 과거 교통량 추이 활용 시와 사회 경제지표 활용 시 장래 AADT를 추정했으며, 사회 경제지표를 활용하여 다중회귀 분석방식을 통한 장래 AADT 추정 시 높은 설명력과 낮은 오차율을 보였다. 지리적 특성별 AADT에 미치는 사회 경제지표 분석 결과 고립일반지역은 다양한 사회 경제지표가 AADT에 영향을 미쳤으며, 고립해안지역은 유류가격과 연관성을 보이는 것으로 나타났다. 고립지역의 장래 AADT 추정 모형은 $R^2$, MAPE 분석 시 우수한 것으로 나타났다. 이는 고립지역에서는 통과 교통량이 적고 교통량 변동이 적기 때문에 사회 경제지표를 활용한 장래 AADT 추정방식이 정확하다고 볼 수 있다.
We have estimated the vertical column density (VCD) of formaldehyde (HCHO) on a global scale using a multiple linear regression method (MRM) with Ozone Monitoring Instrument (OMI) and Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data. HCHO VCDs were estimated in regions of biogenic, pyrogenic, and anthropogenic emissions using independent variables, including $NO_2$ VCD, land surface temperature (LST), an enhanced vegetation index (EVI), and the mean fire radiative power (MFRP), which are strongly correlated with HCHO. To evaluate the HCHO estimates obtained using the MRM, we compared estimates of HCHO VCD data measured by OMI ($HCHO_{OMI}$) with those estimated by multiple linear regression equations (MRE) ($HCHO_{MRE}$). Good MRM performances were found, having the average statistical values (R = 0.91, slope = 1.03, mean bias = $-0.12{\times}10^{15}molecules\;cm^{-2}$, percent difference = 11.27%) between $HCHO_{MRE}$ and $HCHO_{OMI}$ in our study regions where high HCHO levels are present. Our results demonstrate that the MRM can be a useful tool for estimating atmospheric HCHO levels.
The energy cost is resulted from the energy use. Its sources are divided into some types and depended on the building use or energy-use type. The energy cost should be affected by the amount of the energy use. The cost could be calculated to consider various factors such as the insulation, heating type, building shape and others. But it can not consider all of the affect factors to the energy cost and need to categorize the factors to the condition for estimating the cost. In this paper, it aimed at providing the estimation model in linear equation and multiple linear regression, utilizing the building exterior condition and management characteristics in apartment housing. Its survey are conducted in two parts of management characteristics and building exterior condition. The correlation analysis is conducted to get rid of the multicolinearity among the inputted factors. The number of linear equation model is 11 and includes the 1st, 2nd and 3rd equation function, power function and others. Among these, it suggested the 2nd and 3rd function and power function in terms of the statistics. In multiple linear regression model, the building volume and management area are inputted to the estimation.
기후변화로 인해 발생하는 이상홍수에 대비하기 위해서는 다양한 대책을 강구할 필요가 있다. 그 중 비구조적 대책으로 홍수예경보시스템을 구축하여 홍수에 대비할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 본 연구의 목적은 실시간 홍수예측 시스템을 구축하기 위해 뉴로-퍼지 모형과 다중선형회귀 모형을 비교하여 우수한 실시간 홍수예측 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 같은 입력자료를 사용하여 뉴로-퍼지 모형과 다중선형회귀 모형을 구축하고 낙동강 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 모의결과 뉴로-퍼지 모형이 다중선형회귀 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 향후 낙동강 유역의 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
The weight estimation of floating offshore structures such as FPSO, TLP, semi-Submersibles, Floating Offshore Wind Turbines etc. in the preliminary design, is one of important measures of both construction cost and basic performance. Through both literature investigation and internet search, the weight data of floating offshore structures such as FPSO and TLP was collected. In this study, the weight estimation model was suggested for FPSO. The weight estimation model using non-linear regression analysis was established by fixing independent variables based on this data and the multiple regression analysis was introduced into the weight estimation model. Its reliability was within 4% of error rate.
The ultrasonic pulse velocity test has a strong potential to be developed into a very useful and relatively inexpensive in-place test for assuring the quality of concrete placed in structure. The main problem in realizing this potential is that the relationship between compressive strength ad ultrasonic pulse velocity is uncertain and concrete is an inherently variable material. The objective of this study is to improve the reliability of in-place concrete strength predictions by ultrasonic pulse velocity method. Experimental cement content, s/a rate, and curing condition of concrete. Accuracy of the prediction expressed in empirical formula are examined by multiple regression analysis and linear regression analysis and practical equation for estimation the concrete strength are proposed. Multiple regression model uses water-cement ratio cement content s/a rate, and pulse velocity as dependent variables and the compressive strength as an independent variable. Also linear regression model is used to only pulse velocity as dependent variables. Comparing the results of the analysis the proposed equation expressed highest reliability than other previous proposed equations.
A convenient algorithm for optimizing wavelength selection in multiple linear regression (MLR) has been developed. MOP (MLP Optimization Program) has been developed to test all possible MLR calibration models in a given spectral range and finally find an optimal MLR model with external validation capability. MOP generates all calibration models from all possible combinations of wavelength, and simultaneously calculates SEC (Standard Error of Calibration) and SEV (Standard Error of Validation) by predicting samples in a validation data set. Finally, with determined SEC and SEV, it calculates another parameter called SAD (Sum of SEC, SEV, and Absolute Difference between SEC and SEV: sum(SEC+SEV+Abs(SEC-SEV)). SAD is an useful parameter to find an optimal calibration model without over-fitting by simultaneously evaluating SEC, SEV, and difference of error between calibration and validation. The calibration model corresponding to the smallest SAD value is chosen as an optimum because the errors in both calibration and validation are minimal as well as similar in scale. To evaluate the capability of MOP, the determination of benzene content in unleaded gasoline has been examined. MOP successfully found the optimal calibration model and showed the better calibration and independent prediction performance compared to conventional MLR calibration.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권2호
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pp.138-145
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2016
This paper proposes an improved tabu search method for subset selection in multiple linear regression models. Variable selection is a vital combinatorial optimization problem in multivariate statistics. The selection of the optimal subset of variables is necessary in order to reliably construct a multiple linear regression model. Its applications widely range from machine learning, timeseries prediction, and multi-class classification to noise detection. Since this problem has NP-complete nature, it becomes more difficult to find the optimal solution as the number of variables increases. Two typical metaheuristic methods have been developed to tackle the problem: the tabu search algorithm and hybrid genetic and simulated annealing algorithm. However, these two methods have shortcomings. The tabu search method requires a large amount of computing time, and the hybrid algorithm produces a less accurate solution. To overcome the shortcomings of these methods, we propose an improved tabu search algorithm to reduce moves of the neighborhood and to adopt an effective move search strategy. To evaluate the performance of the proposed method, comparative studies are performed on small literature data sets and on large simulation data sets. Computational results show that the proposed method outperforms two metaheuristic methods in terms of the computing time and solution quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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