Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.7
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pp.175-182
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2020
Fisher's classical method for combining independent p-values from continuous distributions is widely used but it is known to be inadequate for combining p-values from discrete probability distributions. Instead, the discrete analog of Fisher's classical method is used as an alternative for combining p-values from discrete distributions. In this paper, firstly we obtain p-values from discrete probability distributions associated with multi-sample location test data (Fisher-Pitman test and Kruskall-Wallis test data) by permutation method, and secondly combine the permutaion p-values by the discrete analog of Fisher's classical method. And we finally compare the combined p-values from both the discrete analog of Fisher's classical method and Fisher's classical method.
In this study, we try to make up for the vulnerability in steganography that it is easily revealed the hidden logo image in cover image by bit-plane extraction. For this, we apply some methods, the permutation which shift the scattered pieces of logo image to one side, bit-plane dispersion insertion method and pack-type compressor.
Chanrim Park;Seo Young Park;Hwa Jung Kim;Hee Jung Shin
Korean Journal of Radiology
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v.25
no.7
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pp.656-661
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2024
Evaluating the performance of a binary diagnostic test, including artificial intelligence classification algorithms, involves measuring sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value. Particularly when comparing the performance of two diagnostic tests applied on the same set of patients, these metrics are crucial for identifying the more accurate test. However, comparing predictive values presents statistical challenges because their denominators depend on the test outcomes, unlike the comparison of sensitivities and specificities. This paper reviews existing methods for comparing predictive values and proposes using the permutation test. The permutation test is an intuitive, non-parametric method suitable for datasets with small sample sizes. We demonstrate each method using a dataset from MRI and combined modality of mammography and ultrasound in diagnosing breast cancer.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.12
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pp.1357-1365
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1991
This paper proposes the generation of several classes of frequency hopping patterns. which are derived by permutation, for an asynchronous frequency hopping spread spectrum multiple accecss system (FH/SSMA). The first class of hopping patterns is obtained by using a Latin square. The second class of hopping patterns is derived by generalizing the first class which is designed by using a permutation technique. The third class of hopping patterns is designed by using a rotational base of elements. We evaluate the hit property of the proposed classes of hopping patterns when these patterns are nutually shifted in an FH/SSMA system. Compared to the Reed Slolmon sequences generated by the conventional method, the sequence obtained by the permutation technique can reduce the number of hits among hopping frequencies in asynchronous time/frequency shift.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.5
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pp.179-187
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2023
In this paper, we studied the impact of outliers on the power of the significance tests for Cronbach alpha reliability coefficient. Four variables were varied: sample size, the number of items, the number of outliers and population Cronbach Alpha levels. We simulated data using multivariate normal distribution and used outliers sampled from uniform distribution. To test the significance of Cronbach Alpha Reliability, parametric approach(F statistic) and permutation method were used. Consequently, we observed that the powers of permutation test are equal to or greater than those of F test under all conditions, and also both F test and permutation test lose the power as the number of outliers increases, and that these effects of outliers on the power are enhanced for increasing population alpha levels.
Ryu, Hye Min;Woo, Min Ah;Lee, Kyungjin;Yoo, Jae Keun
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.20
no.2
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pp.147-155
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2013
To determine whether each coefficient is equal to zero or not, usual $t$-tests are a popular choice (among others) in linear regression to practitioners because all statistical packages provide the statistics and their corresponding $p$-values. Under smaller samples (especially with non-normal errors) the tests often fail to correctly detect statistical significance. We propose a permutation approach by adopting a sufficient dimension reduction methodology to overcome this deficit. Numerical studies confirm that the proposed method has potential advantages over the t-tests. In addition, data analysis is also presented.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.11
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pp.36-42
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2010
This paper presents a hybrid approach to the construction of quasi-cyclic (QC) low-density parity-check (LDPC) codes based on parallel bundles in Euclidean geometries and circulant permutation matrices. Codes constructed by this method are shown to be regular with large girth and low density. Simulation results show that these codes perform very well with iterative decoding and achieve reasonably large coding gains over uncoded system.
This paper considers the parallel machines scheduling problem characterized as a multi-objective combinatorial problem. As this problem belongs to the NP-complete problem, genetic algorithms are applied instead of the traditional analytical approach. The purpose of this study is to show how the problem can be effectively solved by using genetic algorithms with a permutation approach. First, a permutation representation which can effectively represent the chromosome is introduced for this problem . Next, a schedule builder which employs the combination of scheduling theories and a simple heuristic approach is suggested. Finally, through the computer experiments of genetic algorithm to test problems, we show that the niche formation method does not contribute to getting better solutions and that the PMX crossover operator is the best among the selected four recombination operators at least for our problem in terms of both the performance of the solution and the operational convenience.
Consider an additive regression model of Y on X = (X$_1$,X$_2$,. . .,$X_p$), Y = $sum_{j=1}^pf_j(X_j) + $\varepsilon$$, where $f_j$s are smooth functions to be estimated and $\varepsilon$ is a random error. If $X_j$s are fixed design points, we call it the fixed design additive model. Since the response variable Y is observed at fixed p-dimensional design points, the behavior of the nonparametric regression estimator depends on the design. We propose a fixed design called permutation fixed design, and fit the regression function by the kernel method. The estimator in the permutation fixed design achieves the univariate optimal rate of convergence in mean squared error for any p $\geq$ 2.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.14
no.2
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pp.47-47
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1989
This paper considers the parallel machines scheduling problem characterized as a multi-objective combinatorial problem. As this problem belongs to the NP-complete problem, genetic algorithms are applied instead of the traditional analytical approach. The purpose of this study is to show how the problem can be effectively solved by using genetic algorithms with a permutation approach. First, a permutation representation which can effectively represent the chromosome is introduced for this problem . Next, a schedule builder which employs the combination of scheduling theories and a simple heuristic approach is suggested. Finally, through the computer experiments of genetic algorithm to test problems, we show that the niche formation method does not contribute to getting better solutions and that the PMX crossover operator is the best among the selected four recombination operators at least for our problem in terms of both the performance of the solution and the operational convenience.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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