In fitting a model, there always exists a discrepancy between the fitted model and the true functional relationship. In measuring this discrepancy, Box and Drapper (1959) used the criterion dividing the discrepancy into two parts which are the bias error part and the variance error one in single response case. In this paper, an optimum design which makes these two types of errors as small as possible is found by extending the Box and Drapper criterion to multiple response situation. Especially, a design is found to meat rotatability conditions when we fit a quadratic model to each response fearing cubic bias. Using the central composite design, an application of general results to a specific case is shown to help understanding the material.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.5
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pp.1127-1135
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2014
Genome-wide association studies (GWAS) are designed to discover genetic variants such as single nucleotide polymorphisms (SNPs) that are associated with human complex traits. Although there is an increasing interest in the application of GWAS methodologies to population-based cohorts, many published GWAS have adopted a case-control design, which raise an issue related to a sampling bias of both case and control samples. Because of unequal selection probabilities between cases and controls, the samples are not representative of the population that they are purported to represent. Therefore, non-random sampling in case-control study can potentially lead to inconsistent and biased estimates of SNP-trait associations. In this paper, we proposed inverse-probability of sampling weights based on disease prevalence to eliminate a case-control sampling bias in estimation and testing for association between SNPs and quantitative traits. We apply the proposed method to a data from the Korea Association Resource project and show that the standard estimators applied to the weighted data yield unbiased estimates.
Objective : This study aims to evaluate a risk of bias by Risk of Bias tool and RoBANS(Risk of Bias Assessment tool for Non-randomized Study) tool for clinical trial papers proving treatment effect of herbs to alopecia and provides the newest reason of effectiveness of herbs to alopecia. Methos : Data were collected through electronic database including NDSL, KISS, KMBASE, Koreantk, OASIS, KoreaMed, KISTI, Pubmd, Cochrane CENTRAL and CINAHL. Two experts in Oriental Medince assessed risk of bias of randomized controlled trials by Cochrane group's Risk of Bias tool and non-randomized controlled trials by RoBANS tool after searching, reviewing and selecting papers. Results : Total number of selected trials is 20 including 4 randomized controlled trials, 13 non-randomized controlled trials and 3 case reports. This study evaluates the risk of bias of 17 papers including 4 randomized controlled trials and 13 non-randomized controlled trials except 3 case reports by risk of bias tool and RoBANS tool. All papers of randomized controlled trials are evaluated unclear for random sequence generation and allocation concealment as there are no word on them. And all papers of non-randomized controlled trials are evaluated unclear for blinding of outcome assessments and relatively low for others. Conclusion : We must try to specify concretely methods of allocation concealment after planning and practicing it for reducing a selection bias in randomized controlled trials. Also report a reason of missing value and blinding outcome assessments. And we have to agonize and mention methods of blinding of researchers for reducing a detection bias in non-randomized controlled trials.
The purpose of this research was to investigate the factors affecting the labor supply of married women. Based on the theoretical review of the process for the labor supply of married women and the review of previous research, the emperical specification was deduced as a function of husband's income, assets, education and age, the number of children and home ownership. The data of this research was collected with questionnaire in 1998. The data consisted of the answers by 200 married women. For the measurement of the emperical specification, Logit, Tobit, and Selection Bias Corrected Regression which modifies selection bias were used. Although several different discussions can made depending on the measurement method, the emperical result of this research showed that the labor supply of married women is explained by husband's income, assets, the level of education and work experience.
Estimates of genetic correlation between direct and maternal effects for weaning weight of beef cattle are often negative in field data. The biological existence of this genetic antagonism has been the point at issue. Some researchers perceived such negative estimate to be an artifact from poor modeling. Recent studies on sources affecting the genetic correlation estimates are reviewed in this article. They focus on heterogeneity of the correlation by sex, selection bias caused from selective reporting, selection bias caused from splitting data by sex, sire by year interaction variance, and sire misidentification and inbreeding depression as factors contributing sire by year interaction variance. A biological justification of the genetic antagonism is also discussed. It is proposed to include the direct-maternal genetic covariance in the analytical models.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.26
no.4
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pp.449-452
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2010
In this article, the performance of the THC analyzer was inspected using two different span gases of methane ($CH_4$) and propane ($C_3H_8$). To explore the effect of standard gas selection, MicroFID system was tested by the following procedures. Initially, the system is spanned by propane gas of 60 ppm (or 180 ppmC). The system is then run against methane standards prepared at 5 different concentrations of 200, 250, 300, 400, and 500 ppm. According to the suggestion of the KMOE's test procedure to use multiplying a factor of 3 (for propane), the resulting THC values derived by methane standards were systematically biased with ~500% error relative to true value. This paper discusses the interpretation procedures to obtain the least biased THC values for a given span set-up.
In this paper, we examine the financial performance of credit guarantee programs. We compared financial performance of guaranteed firms of KODIT and non-guaranteed firms. The of covariate adjusted propensity score method is used because a selection bias problem could occur if t-test or regression analysis were used. The results show that a credit guarantee program enhances the financial performance of beneficiary firms.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.35
no.2
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pp.101-106
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2024
Objectives: Difficulties in interpersonal relationships intensify negative emotions and act as risk and maintenance factors for eating pathology in eating disorders. Rejection sensitivity refers to the tendency to react sensitively to a rejection. Patients with eating disorders experience difficulties in interpersonal relationships because of their high sensitivity to rejection. Cognitive bias modification interpretation (CBM-I) is a treatment developed to correct interpretation bias for social and emotional stimuli. In this review, we searched for research characteristics and trends through a systematic literature analysis of CBM-I for eating disorders. Methods: Five papers that met the selection and exclusion criteria were included in the final literature review and analyzed according to detailed topics (participant characteristics, design, and results). Results: The literature supports the efficacy of the CBM-I in reducing negative interpretation bias and eating disorder psychopathology in patients with eating disorders. CBM-I targets emotional dysregulation in adolescent patients with eating disorders and serves as an additional strengthening psychotherapy to alleviate eating disorder symptoms. Conclusion: The current findings highlight the potential of CBM-I as an individualized adjunctive treatment for adolescents with eating disorders and social functioning problems.
This study examines the wage level from a viewpoint of major-job match as part of an analysis on the skill mismatch problem in 4-year college graduates. The empirical analysis explicitly incorporate the sample selection bias as an econometric problem not only suggested but merely introduced in the earlier studies. This study also set up a major-job match variable, which was usually handled as a binary variable for analytical convenience, as a polychotomous choice variable in selection equation as provided by the survey. In particular, it considered multi-cohort survey on graduates of the years 1982, 1992, and 2002 for the empirical analysis. As a result of empirical analysis, the wage premium of a major-job match was identified. This result was consistent after the consideration of a sample selection bias and also after modeling the major-job match variable as polychotomously selective. Through an analysis classified by the major, this study identified a relatively high wage premium among Social Science, Engineering, and Science majors. However, there was a difference in the effect of selection among these majors. Also, by assessing cohort effects this study found that the skill mismatch had rapidly progressed in 1992, while difference between 1992 and 2002 cohorts are insignificant. The analysis suggests that wage level is better understood within the context of both sample selection and major-job match, and regardless of model specification the major-job match affects wage strongly.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.6
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pp.1307-1312
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2015
As smart-phones become popular, mobile data traffic has been dramatically increasing and intensive researches on the next-generation mobile communication network is in progress to meet the increasing demand for mobile data traffic. In particular, heterogeneous network (HetNet) is attracting much interest because it can significantly enhance the network capacity by increasing the spatial reuse with macro and small cells. In the HetNet, we have several problems such as load imbalance and interference because of the difference in transmit power between macro and small cells and cell range expansion (CRE) can mitigate the problems. In this paper, we propose a new cell selection scheme with adaptive cell range expansion bias (CREB) for ultra dense HetNet and we analyze the performance of the proposed scheme in terms of average cell transmission rate through system-level simulations and compare it with those of other schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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