함수 데이터는 다양한 분야에서 수집되고 있으며, 집단 간의 함수 데이터를 비교해야하는 경우가 종종 발생한다. 이럴 경우 점별 분산분석 방법을 이용하여 설명하기에는 무리가 있으며, 통합된 결과를 제시할 필요가 있다. 이에 대한 다양한 연구가 제안되었으며, 최근에 R 패키지 fdANOVA로 구현되었다. 이 논문에서 우선 분산분석 및 다변량 분산분석을 설명하고, 최근에 제안된 다양한 단변량 및 다변량 함수 데이터 분산분석을 설명하고자 한다. 또한 R 패키지 fdANOVA의 사용 방법을 설명하고, 이 패키지를 이용하여 서울과 부산 지역의 주별 기온을 단변량 함수 데이터 분산분석을 통해 비교하고, 손글씨 이미지를 다변량 함수 데이터로 변환하여 다변량 함수 데이터 분산분석을 이용하여 비교하고자 한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.44-50
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2024
This paper offers an overview of matrix formation and calculation techniques within the framework of General Linear Models (GLMs). It takes a sequential approach, beginning with a detailed exploration of matrix formation and calculation methods in regression analysis and univariate analysis of variance (ANOVA). Subsequently, it extends the discussion to cover multivariate analysis of variance (MANOVA). The primary objective of this study was to provide a clear and accessible explanation of the underlying matrices that play a crucial role in GLMs. Through linking, essentially different statistical methods, by fundamental principles and algebraic foundations that underpin the GLM estimation. Insights presented here aim to assist researchers, statisticians, and data analysts in enhancing their understanding of GLMs and their practical implementation in diverse research domains. This paper contributes to a better comprehension of the matrix-based techniques that can be extended to GLMs.
This research aimed to analyze the differences in financial variables classifying chain restaurants. A total of 126 samples were drawn from financial statements for $2001{\sim}2006$. As a result of analysis, there was a significant difference in Pillai's Trace, Wilks' Lambda, Hotelling's Trace, and Roy's Largest Root values at the significant probability value(p<0.05) based on F value in terms of stability among chain restaurants. Difference was found only in current rate and liabilities in ANOVA. There was a great difference in current rate among institutional restaurants, fast food restaurants, and cafeterias. There was a significant difference in Pillai's Trace, Wilks' Lambda, Hotelling's Trace, and Roy's Largest Root values at the significant probability value(p<0.05) based on F value in terms of restaurants' profitability. In ANOVA, difference was found only in net profits to net sales. It was revealed that all factors showed no significant differences in multiple comparison. All multi-variant test statistics showed a significant difference in growth and turnover. ANOVA showed a significant difference in net sales growth rate, net profit growth rate, and total assets growth rate.
한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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pp.316-321
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1998
In order to detect causal relationships between latent traits of sensual impressions for a color and physical characteristics constructing it, it is a common practice first to extract latent factors by a factor analysis method and secondly to clarify the causal relationships by a regression analysis method. This paper presents a multivariate statistical technique to detect the influence of the physical characteristics to the latent factors simultaneously which treats the physical characteristics as experimental factors in a $L_{27}$ factorial design and analysis the effects of the factors to the latent trait scores by an ANOVA.
Generally, the rainfall and the influent of wastewater treatment plants (WWTPs) have strong relationship at the case of combined sewers. With the fact that the influent variations in terms of quantity and sewage quality is the most common and significant disturbance, the impact factor to the characteristics of sewage should be searched for. In this paper, the relationship between weather conditions such as humidity, temperature and rainfall and influent flowrate and contaminant concentration was analysed using factor analysis. Additionally, 3 influent types were deduced using cluster analysis and the distributions of operational variables were compared to the each groups by one-way ANOVA. The applied dataset were clustered to three groups that have the similar weather and influent conditions. These different conditions can cause the different operating conditions at WWTPs. That is, the Group 1 is for the condition with high humidity and rainfall, so DO concentration in the reactor was very high but MLSS concentration was very low because of too large flowrate. However, the Group 3 is classified to the case having low humidity, temperature, and rainfall, therefore, the SRT was the longest and the SVI was the highest due to the worst settleability in the winter for a year.
The purpose of this study is to categorize and analyze the body shape of obese Korean men that are needed for industrial design. Using the anthropometric data that were surveyed through the 5th Size Korea project, this study was conducted in four steps mostly through the multivariate statistical analysis. In the first step, Broca, BMI, WHR indices are used to define obesity and select obese men from Korean adults and teens. After 34 human anthropometric variables are supposed to be related to obesity were extracted through an expect survey. In the second step, a factor analysis was executed for those human anthropometric variables. Through this analysis, we obtained the human body factors that are related to the representation of obesity. Then the third step, we used a cluster analysis from the result of the factor analysis. And ANOVA analysis was also conducted to obtain the critical obese human anthropometric variables. In the final step, we found the characteristics of the body types of obese men according to clusters and ages. The body types of obese men classified in the study are expected to be applied to product design for clothing, furniture, automobile packaging, etc.
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.
The purpose of this study were (1) to segment the female college students according to apparel shopping orientation and (2) to create a profile for each group with regard to impotance of store attributes, use of information sources, and self-image. The questionnaire were administered to the female college students living in Seoul and data were analyzed by frequency, percentage, factor analysis, cluster analysis, one-way ANOVA(analysis of variance), and MANOVA(multivariate analysis of variance). By cluster analysis of apparel shopping orientation factors, four groups are identified : (1) highly involved apparel shopper (44.34%), (2) brand-loyal shopper (24.43%), (3) planned / practical shopper, and (4) apathetic shopper (18.10%) Four groups were then compared through MANOVA on importance of store attributes, use of information, and self-image. Significant differences were found among four groups on three variables. In general. highly involved shopper tend not to be price conscious, enjoy shopping and use the information sources most actively and apathetic shoppers tend to be indifferent to apparel shopping and do not actively use the information sources.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권3호
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pp.749-764
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2003
In this paper we explain that normal theory likelihood-ratio tests(z, t, $x^2$. F) for mean(s) or variance(s) can be geometrically related to volume of difference of two joint pdf's. One is an estimated joint pdf under null parameter space $\omega$ and the other is an estimated joint pdf under full parameter space $\Omega$. For explanations, ‘distance between two distributions’ is defined. We study properties of it, and derive some results on the distance between two multivariate normal distributions.
The main purpose of this study is to inves-tigate brand loyalty on ready-to-wear of fe-male. The subjects were two hundred ninty females in Taegu. Using SPSS package in or-der to identify relations of clothing selection behavior and information source uses multivariate analysis of variance(MANPVA) univariate analysis of variance(ANOVA) were executed. Scheffe est a kind of post-hoc multiple comparisons methods was adapted. conclusions reached in this study are as follows: 1. Clothing purchase pattern of consumers classified brand loyal group and brand dis-loyal group. The number of people in the brand loyal group was fifty more than that of the brand disloyal group. 2. In relation of brand loyalty and clothing selection behavior brand loyal group had high scores on individuality and exhibition of clothing selection behavior. Brand dis-loyal group had high scors on economy practicality courtesy facility. 3. In difference of information uses on brand loyalty brand loyal group had high scores on printed-information source, broadcast-ing-information source broadcast-ing-information sources. Among them brand loyal group particularly used printed-infor-mation source more than brocasting infor-mation source. On the contray brand dis-loyal group have high scores on human-in-formation source.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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