• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권2호
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• pp.471-479
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• 2007

This paper discusses about how to build up mixed-effects model for analysing ordinal response data by using cumulative logits. Random factors are assumed to be coming from the designed sampling scheme for choosing observational units. Since the observed responses of individuals are ordinal, a proportional odds model with two random effects is suggested. Estimation procedure for the unknown parameters in a suggested model is also discussed by an illustrated example.

• East Asian mathematical journal
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• 제23권1호
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• pp.111-122
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• 2007

In this paper, we will show some relations between decomposition series {${\nu}^{\alpha}\;:\;{\alpha}$ is an ordinal } and supratopological series {${\sigma}_{\alpha}{\nu}\;:\;{\alpha}$ is an ordinal} for a neighborhood structure $\nu$ and the formular ${\sigma}_{\alpha}{\nu}\;=\;{\nu}^{({\omega}^{\alpha})}$, where $\omega$ is the first limit ordinal.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.209-218
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• 2012

The method of generalized estimating equations (GEEs) provides consistent esti- mates of the regression parameters in a marginal regression model for longitudinal data, even when the working correlation model is misspecified (Liang and Zeger, 1986). In this paper we compare the estimators of parameters in GEE approach. We consider two aspects: coverage probabilites and efficiency. We adopted to ordinal responses th results derived from binary outcomes.

• 전기학회논문지P
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• 제61권2호
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• pp.67-73
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• 2012

This paper proposes optimal maintenance strategies for power distribution systems that involve the use of the reliability-centered maintenance (RCM) method. We developed an improved decision model based on the Markov process. This model can obtain the optimal inspection interval and maintenance method based on the total expected cost. We used ordinal optimization for solving the optimal problem. Optimal maintenance strategies were presented by applying the developed method to the RBTS model. A B/C analysis proved that these strategies offer maximum benefit-to-cost.

• ETRI Journal
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• 제32권3호
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• pp.490-492
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• 2010

This letter proposes a robust feature extraction method using a spatially normalized mean for temporal ordinal measurement. Before computing a rank matrix from the mean values of non-overlapped blocks, each block mean is normalized so that it obeys the invariance property against linear additive and subtractive noise effects and is insensitive against multiplied and divided noise effects. Then, the temporal ordinal measures of spatially normalized mean values are computed for the feature matching. The performance of the proposed method showed about 95% accuracy in both precision and recall rates on various distortion environments, which represents the 2.7% higher performance on average compared to the temporal ordinal measurement.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제20권1호
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• pp.47-49
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• 1981

In this paper, we give several properties of ordinal spaces [0, $\Omega$] and [0, $\Omega$].

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.149-161
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• 2006

CART로 대표되는 의사결정나무의 알고리즘에서 가장 중요한 요소는 분리변수의 선택방법이다. 대부분의 알고리즘은 변수의 형태가 연속형인지, 혹은 명목형(nominal)인지에 따라 별개의 변수선택방법을 적용한다. 하지만 변수의 형태가 순서형(ordinal)인 경우에는 그 변수를 연속형으로 취급하여 연속형 변수선택방법을 적용하는 것이 대부분이다. 이것은 CART와 같은 Greedy탐색을 이용하는 방법에는 문제점이 발생하지 않는다. 하지만 Greedy탐색의 약점을 보완하기 위해 통계이론을 이용하여 개발된 최근의 방법들에는 최선의 대처방법이 아니다. 따라서 본 연구에서는 의사결정 나무에서 분리변수를 선택하는데 있어서 비모수적 접근 방법인 Clamor-von Mises 검정을 이용한 방법을 순서형 변수에 사용하는 것을 제안하고, CART, C4.5, QUEST, CRUISE등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 방법의 순서형 변수 선택력을 비교하였다. 모의실험의 결과, Clamor-von Mises 검정을 이용한 변수선택방법은 순서형 변수의 분류력을 기존 방법들에 비해 더 정확히 예측하는 좋은 성과를 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.25-46
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• 2020

본 논문에서는 Bayesian spectral analysis regression (BSAR) 방법론을 이용한 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해서 고찰한다. 순서형 프로빗 회귀모형은 순서가 있는 범주형 자료를 모형화하는 방법으로, 정규 분포의 분포함수의 역함수인 프로빗 연결함수를 이용해 각 범주의 확률과 설명변수을 연결함으로써 반응변수의 확률을 모형화한다. 베이지안 프로빗 회귀 모형은 정규 분포를 따르는 잠재변수를 도입함으로써 사후 분포 도출을 용이하게 하고, 절단점에 따라 나뉘어지는 잠재변수들의 값에 따라서 반응 변수들이 범주화된다. 본 논문에서는 이러한 잠재 변수 방법을 확장해 BSAR 방법론에 기반하여 단조증가/감소와 같은 형태제약을 반영할 수 있는 베이지안 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해 연구한다. 모의실험을 통하여 이항형 프로빗 준모수 회귀모형과 기존의 다른 모형들 간의 적합결과를 비교하고, 형태 제약에 따른 순서형 프로빗 준모수 회귀모형의 적합결과를 비교 분석하도록 한다. 아울러, 국민건강영양조사 제 7기 1차년도 (2016) 자료(Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 2016)를 바탕으로, 본 논문에서 고찰한 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형을 적용하여, 흡연양태와 커피섭취 간의 관계에 대한 실증적 분석을 수행한다.

• 대한산업공학회지
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• 제32권1호
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• pp.18-28
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• 2006

Some issues which should be considered in an R&D project selection problem are as follows: First, quantitative analysis on the efficiencies of R&D projects is required to guarantee objective validity in the evaluation of the projects. For this reason, the methodology for selecting R&D projects should be based on mathematical models that perform quantitative analysis. Second, in general there are ordinal factors like Likert-scale in the data for evaluating R&D projects. Previous researches, however, couldn't suggest explicit methods incorporating these ordinal factors into models. Third, for the R&D project selection problems with limited resources like budget, it is necessary to decide the perfect ranking of the all projects. This paper develops a mathematical model that can be applicable to the problems of selecting R&D projects with the previous features. In this paper, we improve the original DEA model for evaluating efficiency to incorporate ordinal factors and suggest a new model which can decide the perfect ranking of all projects by merging the improved DEA model and AHP method. Furthermore a web-based R&D project selection system using the DEA/AHP model suggested in this paper is developed and illustrated.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.297-310
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• 2002

Liang과 Zeger는 이산형 혹은 연속형 반복측정자료를 분석하기 위한 일반화 추정방정식 (GEE)을 제안하였다 GEE모형은 범주형 반복측정자료의 모형으로 확장될 수 있으며, 이 GEE추정량은 대표본인 경우 다변량 정규분포를 따른다. 그러나 GEE는 대표본근사이론에 기초한다. 본 논문에서는 소표본인 경우 반복 측정된 순서자료에 대한 GEE추정량의 성질을 연구한다. 우리는 두가지 방법을 사용하여 두그룹의 반복 측정된 순서자료를 생성하며 모의실험을 통하여 소표본인 경우 여러 개 범주를 갖는 순서반응 자료에 대하여 GEE추정량의 1종 오류율, 검정력, 상대효율, 두 그룹의 표본크기가 다를 경우 효과, 그리고 분산 추정량의 성질등을 연구한다.