• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제23권6호
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• pp.555-562
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• 2016

Interval censored data often occur in an observational study where the subject is followed periodically. Instead of observing an exact failure time, two inspection times that include it are available. There are several methods to analyze interval censored failure time data (Sun, 2006). However, in the presence of competing risks, few methods have been suggested to estimate covariate effect on interval censored competing risk data. A sub-distribution hazard model is a commonly used regression model because it has one-to-one correspondence with a cumulative incidence function. Alternatively, Klein and Andersen (2005) proposed a pseudo-value approach that directly uses the cumulative incidence function. In this paper, we consider an extension of the pseudo-value approach into the interval censored data to estimate regression coefficients. The pseudo-values generated from the estimated cumulative incidence function then become response variables in a generalized estimating equation. Simulation studies show that the suggested method performs well in several situations and an HIV-AIDS cohort study is analyzed as a real data example.

• 대한조선학회논문집
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• 제31권3호
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• pp.112-118
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• 1994

본 연구에서는 선박의 초기 설계시에 비교적 간단한 자료로 각 선실에서의 소음수준을 예측하기 위한 방법으로 다중 회귀 분석법에 근거한 통계적 접근을 시도하였다. 선실에서의 소음수준에 영향을 미치는 여러 변수중에서, 선종, 재화중량, 주기관과 선실의 위치, 거주구 형상, 선실의 종류 및 프로펠러 스큐등이 최종 회귀식에 포함되었다. 회귀식의 추출시 사용하지 않은 6척 210개 선실에 대하여 검증을 실시한 결과, 77%의 선실이 3 dB 이내의 오차범위에 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제37권2호
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• pp.91-97
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• 2019

In automatic map generalization, the formalization of cartographic principles is important. This study proposes and evaluates the selection method for road network generalization that analyzes existing maps using reverse engineering and formalizes the selection rules for the road network. Existing maps with a 1:5,000 scale and a 1:25,000 scale are compared, and the criteria for selection of the road network data and the relative importance of each network object are determined and analyzed using $T{\ddot{o}}pfer^{\prime}s$ Radical Law as well as the logistic regression model. The selection model derived from the analysis result is applied to the test data, and road network data for the 1:25,000 scale map are generated from the digital topographic map on a 1:5,000 scale. The selected road network is compared with the existing road network data on the 1:25,000 scale for a qualitative and quantitative evaluation. The result indicates that more than 80% of road objects are matched to existing data.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권1호
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• pp.236-241
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• 2022

We consider methods of estimating a binary regression function using a nonparametric kernel estimation when there is only one covariate. For this, the Nadaraya-Watson estimation method using single and double bandwidths are used. For choosing a proper smoothing amount, the cross-validation and plug-in methods are compared. In the real data analysis for case study, German credit data and heart disease data are used. We examine whether the nonparametric estimation for binary regression function is successful with the smoothing parameter using the above two approaches, and the performance is compared.

• 한국산업보건학회지
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• 제32권3호
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• pp.253-267
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• 2022

Objectives: This study was performed to check whether the CRS (Chemical Ranking and Scoring) system is appropriate as a method to determine substances as candidates for substances subject to permission and to apply this system to the selection of candidates for substances subject to permission. Methods: A risk score was obtained by multiplying the hazard score and the exposure score and then ranking them. The hazard sub-indicators are carcinogenicity, germ cell mutagenicity, reproductive toxicity, specific target organ toxicity-repeated exposure, respiratory sensitization and endocrine disrupting chemicals. Exposure sub-indicators are persistence, bioaccumulation and emission volume. Sensitivity analysis was performed for missing values. Correlation analysis and multivariable linear regression analysis were performed among hazard, exposure and risk in order to confirm that CRS was an appropriate method. Results: As a result of the sensitivity analysis on missing values, it was confirmed that the effect on the risk ranking was not sensitive. Correlation and regression analysis confirmed that exposure had a greater effect on risk than hazard. Conclusions: The CRS system, which derives a risk score using a hazard and exposure score, is judged to be appropriate as a method for the selection of preliminary of candidates for substances subject to permission. Benzene, cadmium, nickel, and cobalt were selected as priority candidates for substances subject to permission.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.83-92
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• 2004

유전 발현 데이터는 생명체의 특정 조직에서 채취한 샘플을 마이크로어레이상에서 측정한 것으로, 유전자들의 발현 정도가 수치로 나타난 데이터이다. 일반적으로 정상조직과 이상조직에서 관련 유전자들의 발현 정도는 차이를 보이기 때문에 유전 발현 데이터를 통하여 암을 분류할 수 있다. 그러나 분류에 모든 유전자가 관여하지는 않으므로 효율적인 암의 분류를 위해서는 관련성 있는 소수의 유전자만을 선별해내는 작업인 특징선택 방법이 필요하다. 본 논문에서는 회귀분석의 변수선택방법중 하나인 전진 선택법(forward selection method)을 사용하여 유전자들을 선하고 분류하는 방법을 제안한다. 이 방법은 선택되는 유전자들의 중복된 정보를 최소화시켜 암의 분류에 있어 보다 효과적인 유전자 선택을 한다. 실험데이터는 대장암 데이터(Colon cancer dataset)를 사용하였고, 분류기는 k-최근접 이웃(KNN)을 사용하였다. 이 방법과 상관계수를 이용한 특징 선택방법인 피어슨 상관계수와 스피어맨 상관계수방법과 비교해본 결과 전진 선택법에 의한 특징선택 방법이 암의 분류에 있어서 더 효과적인 유전자 선택을 한다는 사실을 확인하였다. 실험결과 90.3%의 높은 인식률을 보였다. 추가적으로 림프종 데이터에 대한 실험을 하였고, 그 결과 전진 선택법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.505-519
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• 2006

셀 수 있는 이산 자료(discrete count data)에 대한 분석은 여러 분야에서 활용되고 있지만 영(zero)을 과도하게 포함하고 있는 영과잉 자료는 자료의 성격상 포아송 분포를 따르지 못할 때가 있어 분석에 어려움이 따른다. Zero-Inflated Poisson(ZIP)모형은 이런 어려움을 극복하기 위하여 영에 대한 점확률을 가지는 분포와 포아송 분포를 합성하여 과도한 영과 영이 아닌 자료를 설명하는 모형이다. 설명 변수가 존재할 때는 포아송 분포 부분에서 반응변수의 평균과 공변량사이에 로그선형 연결함수를 사용한 Zero-Inflated Poisson Regression(ZIPR)모형이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 Markov Chain Monte Carlo 기법을 이용한 ZIPR모형의 베이지안 추론방법을 제안하고, 이를 실제 구강위생 자료에 적용하며 다른 모형들과 비교한다. 그 결과 베이지안 추론 방법을 적용한 영과잉 모형의 추정오차가 다른 모형들의 추정오차보다 작았고, 예측치가 더 정확했다는 점에서 우수함을 알 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권5호
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• pp.30-38
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• 2006

기존의 전통적인 회귀분석 기반 교정방법에 비해 높은 교정정밀도를 얻을 수 있는 5-hole pressure probe의 교정방안을 연구하였다. 이 새로운 교정기법은 교정시험으로부터 획득한 데이터와 곡선적합 결과간의 차이를 이용하여 산정한 단일 영역에 대한 오차보간 반응곡면을 사용한다. 끝단의 직경이 4.0 mm인 5-hole probe를 자체 제작하고, 레이놀즈수$4.11{\times}10^6$/m와 흐름각 ${\pm}48$에서 교정시험을 수행하였다. 최소자승 회귀분석모델과 단일영역 오차보간 모델을 적용하여 자료처리를 수행하고 이들 두 교정방안에 대한 비교평가와 분석을 수행하였으며, 아울러 교정 정밀도에 대한 평가도 수행하였다.

• 성인간호학회지
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• 제20권3호
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• pp.489-499
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• 2008

Purpose: The purpose of this study was to assess the importance and contribution of 9 nursing outcomes and their indicators that could be applied to cerebrovascular patients. Methods: Data were collected from 175 neurosurgical nurses working at two university affiliated hospitals and five secondary hospitals located in Gwang-ju. The Fehring method was used to estimate outcome content validity(OCV) and outcome sensitivity validity(OSV) of nursing outcomes and their indicators. Stepwise regression was used to evaluate relationship between outcome and its indicators. Results: The core outcomes identified by the OCV were Tissue Perfusion: Cerebral, Nutritional Status, Neurological Status, and Wound Healing: Primary Intention, whereas highly supportive outcomes identified by the OSV were Oral Health, Self-Care: ADL, and Nutritional Status. All the critical indicators selected for Fehring method were not included in stepwise regression model. By stepwise regression analysis, the indicators explained outcomes from 19% to 52% in importance and from 21% to 45% in contribution. Conclusion: This study identified core and supportive outcomes and their indicators which could be useful to assess the physical status of cerebrovascular patients. Further research is needed for the revision and development of nursing outcomes and their indicators at neurological nursing area.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.39-46
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• 2020

최근, 대전 게임 분야에서, 가상 캐릭터들의 효과적인 설계를 위해 캐릭터의 승률을 효율적으로 예측할 수 있는 방법들이 매우 필요하다. 우리는 본 논문에서 이 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션과 기계 학습을 결합하는 방법을 제안한다. 우선 대전 게임에서 가상 캐릭터의 대전 승률을 분석하기 위해서 시뮬레이션을 사용하고, 가상 캐릭터의 능력치에 따라서 승률을 예측하기 위해 회귀 모델에 기반한 기계 학습 기법을 적용한다. 제안한 기법으로 실험한 결과는 시뮬레이션 결과로 나온 승률과 기계 학습 기법이 예측한 승률이 거의 차이가 없다는 것을 확인하였다. 그리고 간단한 회귀 모델에 기반한 기계 학습으로도 실험에서 좋은 성능을 얻을 수 있었다.