The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.1
no.1
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pp.1-14
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2013
Firstly, this article expounds that business service industry plays an important role in adjusting industrial structure, transforming mode of economic growth, improving people's living standards, enhancing Enterprise's Kernel Competitiveness and promoting the development of service industry. Then it analyzes the development of business services in Shandong from two perspectives. The first perspective, by using methodology for statistical analysis, it will review the development scale, professional level, the number of opening units, quantity of employment, and operating revenue of business services in Shandong. On this basis, the article will summarize its development characteristics, experience and existing shortcomings. The second perspective, by using comparison analysis methodology, to compare the development of Shandong with Jiangsu, Guangdong, Zhejiang and Shanghai's and found the subjective and objective factors that restrict the development of business service industry in Shandong. In the light of restricting factors, countermeasures have been developed based on the experience at home and abroad. These countermeasures will contribute to promoting the optimization and upgrading of industrial structure, improving industrial competitiveness and speeding up the economic development rapidly and stably.
Metadata Registry was developed to dynamically manage metadata and to increase interoperability between various and heterogeneous metadata. The built metadata registry can be used as a standard guideline for creation of new databases and it provides a radical data integration mechanism. However, in the situation that an enormous databases must be integrated progressively, there is a limit to the existing metadata-based approach. In case that each database has no statistical information for its use rate and the restricted cost is given to us for a unit time, existing metadata-based approaches do not provide how to select some databases to be preferentially integrated and to build a metadata registry progressively, In this paper, we propose a methodology that can create progressively metadata registries in the case. The proposed methodology is based on data visibility and hierarchical metadata registry. We also describe the system that have been developed for applying the methodology to a real domain, and then described its results.
Rock joint orientation is one of important geometric attributes that have an influence on the stability of rock structures such as rock slopes and tunnels. Especially, statistical models of the geometric attributes of rock joints can provide a probabilistic approach of rock engineering problems. The result from probabilistic modeling relies on the choice of statistical model. Therefore, it is critical to define a representative statistical model for joint orientation data as well as joint size and intensity and build up a series of modeling procedure including analytical validation. In this paper, we have examined a theoretical methodology for the statistical estimate and hypothesis analysis based upon Fisher distribution and bivariate normal distribution. In addition, we have proposed the algorithms of random number generator which is applied to the simulation of rock joint networks and risk analysis.
For the balanced variance component model, sometimes intraclass correlation coefficient is of interest. If there is little information about the parameter, then the reference prior(Berger and Bernardo, 1992) is widely used. Pettit nd Young(1990) considered a measrue of the effect of a single observation on a logarithmic Bayes factor. However, under such a reference prior, the Bayes factor depends on the ratio of unspecified constants. In order to discard this problem, influence diagnostic measures using the intrinsic Bayes factor(Berger and Pericchi, 1996) is presented. Finally, one simulated dataset is provided which illustrates the methodology with appropriate simulation based computational formulas. In order to overcome the difficult Bayesian computation, MCMC methods, such as Gibbs sampler(Gelfand and Smith, 1990) and Metropolis algorithm, are empolyed.
Given a set of data pxN$_{i}$, matrices X$_{i}$ observed from p-variate normal populations $\prod$$_{i}$~N($\mu$$_{I}$, $\Sigma$$_{i}$) for i=1, …, K, the test for equality form of the covariance matrices is to choose a hypothetical model which best explains the homogeneity/heterogeneity structure across the covariance matrices among the hypothesized class of models. This paper describes a test procedure for selecting the best model. The procedure is based on a synthesis of Bayesian and a cross-validation or sample reuse methodology that makes use of a one-at-a-time schema of observational omissions. Advantages of the test are argued on two grounds, and illustrative examples and simulation results are given.are given.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.1
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pp.241-254
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2007
This paper propose a new short-term interest rate model having a different nonlinear drift function and the same diffusion coefficient with Chan et al. (1992) model. The fractional polynomial power of the drift function in our model is linked to the local volatility elasticity of the diffusion coefficient. While the nonlinear drift function estimated by $A\"{\i}t$-Sahalia (1996a) and others has a feature that higher interest rates tend to revert downward and low rates upward, the drift function estimated by our nonlinear model shows that higher interest rate mean-reverts strongly, but, medium rates has almost zero drift and low rates has a very small drift. This characteristic coincides the empirical result based on the nonparametric methodology by Stanton (1997) and the implication by the scatter plot of the short rate data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.9
no.3
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pp.595-605
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2002
The central composite design is widely used for estimating second order response surfaces. This type of design is composed of $2^k$ factorial points, axial points and center points. In this paper, we suggest a version of central composite design where the positions of the axial points are indicated by two numbers, and study properties of this design. We obtain the variances and covariances of the estimators of the regression coefficients. Conditions are obtained for this design to be orthogonal and rotatable. This design is compared with other designs on the basis of efficiency.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.12
no.3
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pp.729-742
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2005
In this paper, we discuss the propriety of the various noninformative priors for the Pareto distribution. The reference prior, Jeffreys prior and ad hoc noninformative prior which is used in several literatures will be introduced and showed that which prior gives the proper posterior distribution. The reference prior and Jeffreys prior give a proper posterior distribution, but ad hoc noninformative prior which is proportional to reciprocal of the parameters does not give a proper posterior. To compute survival function, we use the well-known approximation method proposed by Lindley (1980) and Tireney and Kadane (1986). And two methods are compared by simulation. A real data example is given to illustrate our methodology.
We propose a Kolmogorov-Smirnov-type test for independence of paired failure times in the presence of independent censoring times. This independent censoring mechanism is often assumed in case-control studies. To do this end, we first introduce a process defined as the difference between the bivariate survival function estimator proposed by Wang and Wells (1997) and the product of the product-limit estimators (Kaplan and Meier (1958)) for the marginal survival functions. Then, we derive its asymptotic properties under the null hypothesis of independence. Finally, we assess the performance of the proposed test by simulations, and illustrate the proposed methodology with a dataset for remission times of 21 pairs of leukemia patients taken from Oakes(1982).
This paper suggests a new diagnostic measure and a stopping rule for detecting influential observations in multiple discriminant analysis (MDA). It is developed from a Bayesian point of view using a default Bayes factor obtained from the fractional Bayes factor methodology. The Bayes factor is taken as a discriminatory information in MDA. It is shown that the effect of an observation over the discriminatory information is fully explained by the diagnostic measure. Based on the measure, we suggest a stopping rule for detecting influential observations in a given training sample. As a tool for interpreting the measure a graphical method is sued. Performance of the method is used. Performance of the method is examined through two illustrative examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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