To clarify the relationship between the medical supply(medical persons and goods) and the use of bed, the author has made comparison among OECD 24 countries. Per Capita Bed-days can be divided into Average Length of Stay and Admission Rate, and these three variables were regressed upon both In-patient Care Beds of all medical institutions including acute somatic, psychiatric, special, nursing homes and other long-term care and Share of Total Health Employment in Total Employment. The result of regression analysis shows a statistically significant positive relationship between In-patient Care Beds and Average Length of Stay, and negative relationship between Share of Total Health Employment and Admission Rate. In addition to Ordinary Least Square(OLS) estimation, amended Bounded Influence Estimation(BIE) was also made to adjust the influence of outliers. Japan shows a very large number of In-patient Care Beds and a very low Share of Total Health Employment, and this medical situation is judged to have close relation to her long Average Length of Stay and low Admission Rate.
This study presents a fuzzy varying coefficient regression model after deleting the outliers to improve the feasibility and effectiveness of the fuzzy regression model. The objective of our methodology is to allow the fuzzy regression coefficients to vary with a covariate, and simultaneously avoid the impact of data contaminated by outliers. In this paper, fuzzy regression coefficients are represented by Gaussian fuzzy numbers. We also formulate suitable goodness of fit to evaluate the performance of the proposed methodology. An example is given to demonstrate the effectiveness of our methodology.
This study presents meteorological data integrity to improve environmental quality assessment in Yongdam catchment. The study examines both extreme ranges of meteorological data measurements and data reliability which include maximum and minimum temperature, relative humidity, dew point temperature, radiation, heat flux. There were some outliers and missing data from the measurements. In addition, the latent heat flux and sensible heat flux data were not reasonable and evapotranspiration data did not match at some points. The accuracy and consistency of data stored in a database for the study were secured from the data integrity. Users need to take caution when using meteorological data from the Yongdam catchment in the preparation of water resources planning, environmental impact assessment, and natural hazards analysis.
시계열 자료에서 우리는 이상 관측자료들을 흔히 발견하게 된다. 한 점의 이상 관측자료를 탐지하는 방법은 여러가지가 소개되었지만 연속적인 시점에서 이상자료가 존재하는 경우에 기존의 기법은 적절하지 못한 면이 있다. 이 논문에서는 그러한 자료들을 국소구조변화의 결과로 해석하고 그 변화의 크기를 모형화하는 방법을 제시하였다. 이 모형을 이용하여 그러한 국소구조변화를 탐지할 수 있는 통계량과 탐지과정을 제안하였다. 모의실험과 실제 자료의 분석을 수행하여 제안된 기법의 유용성을 평가하였다.
Statistical analyses with actual data are used in estimating construction cost for many years, but collected data could include factors that distort analytical results, namely outliers. To enhance reliability in predicting construction cost, the methodology, which is able to identify outliers and determine how to manage them, is needed. Actual costs obtained from 22 construction projects were studied. It is found that there is substantial disparity between results considering outliers and results not considering ones. Therefore, it is to identify outliers and apply an optimum process in estimating construction cost when actual data is used in statistical analysis.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권2호
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pp.201-215
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2000
The classical method for regression analysis is the least squares method. However, if the data contain significant outliers, the least squares estimator can be broken down by outliers. To remedy this problem, the robust methods are important complement to the least squares method. Robust methods down weighs or completely ignore the outliers. This is not always best because the outliers can contain some very important information about the population. If they can be detected, the outliers can be further inspected and appropriate action can be taken based on the results. In this paper, I propose a sequential outlier test to identify outliers. It is based on the nonrobust estimate and the robust estimate of scatter of a robust regression residuals and is applied in forward procedure, removing the most extreme data at each step, until the test fails to detect outliers. Unlike other forward procedures, the present one is unaffected by swamping or masking effects because the statistics is based on the robust regression residuals. I show the asymptotic distribution of the test statistics and apply the test to several real data and simulated data for the test to be shown to perform fairly well.
This study was conducted to estimate the design flood by the determination of best fitting order of LH-moments of the annual maximum series at six and nine watersheds in Korea and Australia, respectively. Adequacy for flood flow data was confirmed by the tests of independence, homogeneity, and outliers. Gumbel (GUM), Generalized Extreme Value (GEV), Generalized Pareto (GPA), and Generalized Logistic (GLO) distributions were applied to get the best fitting frequency distribution for flood flow data. Theoretical bases of L, L1, L2, L3 and L4-moments were derived to estimate the parameters of 4 distributions. L, L1, L2, L3 and L4-moment ratio diagrams (LH-moments ratio diagram) were developed in this study. GEV distribution for the flood flow data of the applied watersheds was confirmed as the best one among others by the LH-moments ratio diagram and Kolmogorov-Smirnov test. Best fitting order of LH-moments will be derived by the confidence analysis of estimated design flood in the second report of this study.
This paper presents an impedance-based structural health monitoring (SHM) technique considering temperature effects. The temperature variation results in a significant impedance variation, particularly both horizontal and vertical shifts in the frequency domain, which may lead to erroneous diagnostic results of real structures. A new damage detection strategy has been proposed based on the correlation coefficient (CC) between the reference impedance data and a concurrent impedance data with an effective frequency shift which is defined as the shift causing the maximum correlation. The proposed technique was applied to a lab-sized steel truss bridge member under the temperature varying environment. From an experimental study, it has been demonstrated that a narrow cut inflicted artificially to the steel structure was successfully detected using the proposed SHM strategy.
For the representative beat calculation and efficient rhythm analysis new method, that is, QRS typification were proposed. A problem that were resulted from pattern classification based on binary logic could be solved out by the fuzzy clustering and classification nodes could be reduced by using the proposed new feature vector. The accurate representative beat could be obtained by excluding the ST-T segment that happened outlier through ST-T segment typification procedure.
Digital Twin, one of the core technologies of the Fourth Industrial Revolution, is attracting attention as a very suitable technology for disaster monitoring such as fires and earthquakes. In this paper, we implement a system equipped with UWB RTLS(Ultra-Wideband Real Time Location System), real-time remote control, and video streaming, which are element technologies for disaster monitoring digital twin. Since the proposed system structure is based on a cloud server, the actual location of the UWB indoor positioning-based client is transmitted to the user device in real time and stored on the cloud server for statistical and data analysis. In addition, we demonstrate through experiments that outliers occurs when the value of RSSI(Received Signal Strength Indicator) decreases due to communication collisions between UWB Tags, and propose an RSSI outlier correction algorithm to solve this problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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