In the present paper, various solutions for generalized canonical correlation analysis (GCCA) are considered depending on the criteria and constraints. For the comparisons of some characteristics of the solutions, we provide with certain unifying stationary equations which might to also useful to obtain various generalized canonical correlation analysis solutions. In addition, we suggest an approach for the generalized canonical correlation analysis by exploiting the concept of maximum eccentricity originally de-signed to test the internal independence structure. The solutions, including new one, are compared through unifying stationary equations and by using some numerical illustrations. A type of iterative procedure for the GCCA solutions is suggested and some numerical examples are provided to illustrate several GCCA methods.
Objectives This study was designed to investigate the correlation between the gait analysis indices and Lumbar X-ray indicators. Methods 21 cases of patients who received treatment from October 2013 to February 2017 for abnormal posture were analyzed. Three indicators were measured in the lumbar spine X-ray. These indicators include Ferguson's angle, Lumbar lordotic angle, L4-5 IVD angle. Gait analysis indices were estimated by Treadmill Gait Analysis system. The data were analyzed to find out correlation between the gait analysis indices and Lumbar X-ray indicators. Spearman correlation was used. Results Ferguson's angle and Difference of gait balance of front and rear had a negative linear relationship, but there was no statistical significance. Lumbar lordotic angle and Difference of gait balance of front and rear had a negative linear relationship, but there was no statistical significance. L4-5 IVD angle and Difference of gait balance of right and left had a negative linear relationship, but there was no statistical significance. Conclusions Difference of gait balance of front and rear had strong level of a negative linear relationship with Ferguson's angle and Lumbar lordotic angle.
The risk assessment for heavy metal pollutions were analyzed by using statistical techniques including correlation and cluster analyses. The contamination data in this investigation obtained were from the Chungcheongnam-do abandoned mines. The descriptive statistical analysis showed that the values of Pb and Zn were relatively higher than other heavy metal values. The detection of heavy metals by distance from abandoned mines within 1,000m were mostly As, Cd, Pb, and Zn. It was noted, especially, that Zn was even detected at 4,000m The results of coefficient correlation showed that Zn to Cd was the highest values. The cluster and dendogram analyses were generated. The results showed the two clear groups by heavy metal characteristics.
It is well known that distribution of functions of eigen values and vectors of a certain matrix plays an important role in multivariate analysis. This paper deals with the transformation of a correlation-type random matrix to its eigen values and vectors. Properties of the transformation are also considered. The results obtained are applied to express the joint distribution of eigen values and vectors of the correlation matrix when sample is taken from a m-variate spherical distribution.
Objectives : The purpose of this study was to assess the statistical methods errors used in the journal of Oriental Rehabilitation Medicine(JORM) and to identify the types of errors in statistical analysis. Methods : We reviewed quantitative articles that were published in the JORM from January 2005 through October 2009. Those were not used by statistical analysis such as literature studies, case study, review articles were not included in this analysis. A total of 296 articles was reviewed. We evaluated the adequacy and the validity of the statistical techniques with our checklist established be modified Lee's checklist, and three statistical evaluators assessed together to minimize bias. Results : Of the 222 articles, 213 were used in inferential and descriptive statistics. Of those 80% of articles adopting descriptive and inferential statistics were detected having statistical errors. One articles used 1.7 statistical method unit generally. Most frequently employed statistics were student t-test, one way ANOVA. pearson correlation analysis, Mann-whitney U test, paired t-test, and chi-square test in their order. However, most frequent statistics having errors were similar in order. The most common statistic errors were as follow: 1. absence of normality test, 2. misuse between paired test and unpaired test, 3. wrong choice of repeated measures analysis without consideration of time variables, 4, increase of Type I error by using inappropriate multiple test, 5. inappropriate application of discrete or categorical data instead of continuous data in correlation analysis, 6. poor consideration of basic consumption in chi-square test, 7. confusion between frequency comparison and average comparison, 8. mentioning the statistical technique without using it. Conclusions : We found various mistake or misuses in the applications of statistical methodologies in the articles published in the JORM. Careful consideration of statistical use and review from the specialist of statistics are warranted for improving the quality of JORM.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권2호
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pp.347-355
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2001
We propose a method for detecting influential observations that have a large influence on the likelihood ratio test statistic for the two sets of variables are uncorrelated with one another. For this purpose we derive a local influence measure for the likelihood ratio test statistic under certain perturbation scheme. An illustrative example is given to show the effectiveness of the proposed method on the identification of influential observations.
A flexible stretch forming process is useful for small quantity batch production because various shape changes of the flexible die can be achieved conveniently. In this study, the design variables, namely, the punch size, curvature radius and elastic pad thickness, were quantitatively evaluated to understand their influence on sheet formability using statistical methods such as the correlation and regression analyses. Forming simulations were designed and conducted by a three-way factorial design to obtain numerical values of a shape error. Linear relationships between the design variables and the shape error resulted from the Pearson correlation analysis. Subsequently, a regression analysis was also conducted between the design variables and the shape error. A regression equation was derived and used in the flexible die design stage to estimate the shape error.
Purpose: Higher Order Thinking Skills is one of the important aspects in education that must be mastered by the students in order to be qualified in competing at international level. Success in mastering HOTS among the students is always linked to preparation of a good and conducive learning environment. However, does this connection impacts the students' HOTS achievement? Therefore, this research is carried out in order to evaluate the relationship between HOTS and learning environment with the main focus on Accounting Principle Elective Subject (MPEI PP). Research design, data and methodology: Research in the form of correlation is implied in this study and it involves 59 Form 5 students that has learned all syllabus in Form 4's MPEI PP. Results: Evaluation of HOTS level is based on Taxonomy Bloom that covers applying skill, analysing skill, evaluating skill, and creating skill. Result from data analysis found that there is a very weak correlation (r = 0.02) between the two variables with regression equation of average grade point = 75.023 + (-.273) Learning Environment. Conclusion: Thus, a non-significant relationship between HOTS and learning environment is successfully proven through correlation and regression statistical analysis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권6호
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pp.655-664
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2022
On the motivation by an integrative study of multi-omics data, we are interested in estimating the structure of the sparse cross correlation matrix of two high-dimensional random vectors. We rewrite the problem as a multiple testing problem and propose a new method to estimate the sparse structure of the cross correlation matrix. To do so, we test the correlation coefficients simultaneously and threshold the correlation coefficients by controlling FRD at a predetermined level α. Further, we apply the proposed method and an alternative adaptive thresholding procedure by Cai and Liu (2016) to the integrative analysis of the protein expression data (X) and the mRNA expression data (Y) in TCGA breast cancer cohort. By varying the FDR level α, we show that the new procedure is consistently more efficient in estimating the sparse structure of cross correlation matrix than the alternative one.
주택수요는 수요유발 상관인자를 주축으로 한 주택수요 예측모형에 의하여 그 수표량을 예측할 수 있다. 이때, 주택수요 예측모형은 상관인자의 영향도에 따라서 인자의 미세한 추이변화에 대해서도 수요의 변화폭을 민감하게 제시하게 된다. 이를 위하여 주택수요 예측에 동원 될 수 있는 여러 상관인자들 가운데 영향도가 가장 큰 인자가 무엇인지 찾아낼 필요가 있다. 이때 대상인자의 데이터는 횡단면자료(Cross Section Data) 혹은 시계열자료(Time Series Data)분석으로 수행된다. 즉, 영향도가 가장 큰 인자들을 찾아내는 방법마련이 필요하며 이후 이 방법에 따른 상관인자의 도출이 가능함에 따라 영향도가 가장 큰 인자를 발굴하는 방법을 제시하고 이에 의한 상관인자를 도출하는 것을 본 연구의 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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