This paper presents a method of statistical analysis and sensitivity analysis of creep and shrinkage effects in PSC box girder bridges. The statistical and sensitivity analyses are performed by using the numerical simulation of Latin Hypercube sampling. For each sample, the time-dependent structural analysis is performed to produce response data, which are then statistically analyzed. The probabilistic prediction of the confidence limits on long-term effects of creep and shrinkage is then expressed. Three measures are examined to quantify the sensitivity of the outputs to each of the input variables. These are rank correlation coefficient(RCC), partial rank correlation coefficient(PRCC) and standardized rank regression coefficient(SRRC) computed on the ranks of the observations. Probability band widens with time, which indicates an increase of prediction uncertainty with time. The creep model uncertainty factor and the relative humidity appear as the most dominant factors with regard to the model output uncertainty.
본 연구에서는 보강토 옹벽 점검 자료를 바탕으로 보강토 옹벽의 상태평가항목의 가중치를 새롭게 제안하고 결함점수 및 결함지수를 제안하였다. 161개소의 보강토 옹벽의 점검결과를 근거로 다중회귀분석과 엔트로피 기법을 이용하여 상태평가항목별 가중치를 산정하였으며, 또한 전문가를 대상으로 AHP 기법을 활용하여 평가항목별 가중치를 산정하였다. 각 기법에서 도출된 가중치를 활용하여 혼한 가중치를 제안하였으며, 제안 가중치를 토대로 결함점수 및 결함지수를 제안하여 기존 161개소 현장에 적용하여 현재의 가중치와 제안 가중치에 의한 현장별 위험도 순위를 비교 분석하였다. 다중회귀분석, AHP 기법, 엔트로피 기법을 활용하여 분석한 결과 상태평가항목의 가중치 순위가 변동이 컸으며, 현재 상태평가항목의 가중치와 달리 가중치 순위의 중복은 발생하지 않았다. 특히, 다중회귀분석 결과에서는 특정 상태평가항목이 전체 가중치의 70% 이상을 차지하는 결과가 도출되었다. 제안한 혼합 가중치를 기존 보강토 옹벽 데이터에 적용한 결과, 상태평가항목의 가중치 중복은 발생하지 않았으며, 대상 보강토 옹벽 161 개소 중 16 개소의 위험도 순위 상승과 31 개소의 위험도 하락이 발생하였다.
This paper is about applying efficient data mining method which improves the score calculation and proper building performance of credit ranking score system. The main idea of this data mining technique is accomplishing such objectives by applying Correlation based Feature Selection which could also be used to verify the properness of existing rank scores quickly. This study selected 2047 manufacturing companies on KOSPI market during the period of 2009 to 2013, which have their own credit rank scores given by NICE information service agency. Regarding the relevant financial variables, total 80 variables were collected from KIS-Value and DART (Data Analysis, Retrieval and Transfer System). If correlation based feature selection could select more important variables, then required information and cost would be reduced significantly. Through analysis, this study show that the proposed correlation based feature selection method improves selection and classification process of credit rank system so that the accuracy and credibility would be increased while the cost for building system would be decreased.
The purpose of this study was to analyze consumers' expectation. perception and satisfaction. The subjects in this study were 200 employees who were employed in a department store. They experienced nursing services from the primary care center at the department store. The results were as follows: 1. The rank of perceived significance of nursing services is tangibility, reliability, assurance, responsiveness. and empathy, respectively. 2. The rank of perceived service quality is empathy. responsiveness. assurance. reliability. and tangibility. 3. The rank of expectation and the rank of perception about nursing services are same. They are assurance, reliability, responsiveness, tangibility, and empathy respectively. 4. The regression analysis, which related the effect of perceived service quality to consumers satisfaction, had R2 value of 22.9%. From the above results, it can be concluded that the higher consumers' satisfaction can be explained by the greater perceived service quality.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제19권2호
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pp.487-496
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2008
Recently survival analysis becomes popular in a variety of fields so that a number of statistical packages are developed for analyzing the survival model. In this paper, several types of survival models are introduced and considered briefly. In addition, widely used three packages(SAS, SPSS, and STATA) for survival data are reviewed and their characteristics are investigated.
This paper is concerned with the development of a nonparametric procedure for the statistical inference about the nonlinear regression parameters. A confidence region and a hypothesis testing procedure based on a class of signed linear rank statistics are proposed and the asymptotic distributions of the test statistic both under the null hypothesis and under a sequence of local alternatives are investigated. Some desirable asymptotic properties including the asymptotic relative efficiency are discussed for various score functions.
Consider a linear model with n observations and k explanatory variables: (1)b $y=X\beta+u, u\simN(0,\sigma^2I_n)$. We assume that the model satisfies the ideal conditions. Consider the general linear constraints on regression coefficient vector: (2) $R\beta=r$, where R and r are known matrices of orders $q\timesk$ and q\times1$ respectively, and the rank of R is $qk+q$.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권1호
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pp.62-67
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2023
This paper proposes an imputation method using a bidirectional k-nearest components search based local linear regression method. The bidirectional k-nearest-components search method selects components in the dynamic range from the missing points. Unlike the existing methods, which use a fixed-size window, the proposed method can flexibly select adjacent components in an imputation problem. The weight values assigned to the components around the missing points are calculated using local linear regression. The local linear regression method is free from the rank problem in a matrix of dependent variables. In addition, it can calculate the weight values that reflect the data flow in a specific environment, such as a blackout. The original missing values were estimated from a linear combination of the components and their weights. Finally, the estimated value imputes the missing values. In the experimental results, the proposed method outperformed the existing methods when the error between the original data and imputation data was measured using MAE and RMSE.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2137-2156
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2024
Customer reviews are the second-most reliable source of information, followed by family and friend referrals. However, there are many existing customer reviews. Some online shopping platforms address this issue by ranking customer reviews according to their usefulness. However, we propose an alternative method to rank customer reviews, given that this system is easily manipulable. This study aims to create a ranking model for reviews based on their usefulness by combining product and seller service aspects from customer reviews. This methodology consists of six primary steps: data collection and preprocessing, aspect extraction and sentiment analysis, followed by constructing a regression model using random forest regression, and the review ranking process. The results demonstrate that the ranking model with service considerations outperformed the model without service considerations. This demonstrates the model's superiority in the three tests, which include a comparison of the regression results, the aggregate helpfulness ratio, and the matching score.
본 연구를 통하여 순위를 이용한 선형회귀모형의 가정된 분포형태가 우리가 실질적으로 많이 접하게 되는 비대칭분포이면서 만일 가정된 분포가 오른쪽으로 늘어진 경우일 때에는, 본 논문에서 제안된 스코어의 가능한 한 0 보다 크고 1 보다 작은 r 및 1 보다 큰 s 를 선택 (0 〈 r 〈 1, s 〉 1) 하는 것이 윌콕슨 스코어보다 높은 효율성을 나타낸다. 이와 반대로 만일 가정된 비대칭분포가 왼쪽으로 늘어진 경우일 때에는, 제안된 스코어의 가능한 한 1 보다 큰 r 및 0 보다 크고 1 보다 작은 s 를 선택 (r 〉 1, 0 〈 s 〈 1) 하는 것이 윌콕슨 스코어보다 높은 효율성을 나타낸다. 아울러 바람직한 r 과 s 를 결정하기 위한 가정된 분포의 대칭성 검정기법도 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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