This paper presents a new combined forecasting method that is guided by the soft set theory (CFBSS) to predict business failures with different sample sizes. The proposed method combines both qualitative analysis and quantitative analysis to improve forecasting performance. We considered an expert system (ES), logistic regression (LR), and support vector machine (SVM) as forecasting components whose weights are determined by the receiver operating characteristic (ROC) curve. The proposed procedure was applied to real data sets from Chinese listed firms. For performance comparison, single ES, LR, and SVM methods, the combined forecasting method based on equal weights (CFBEWs), the combined forecasting method based on neural networks (CFBNNs), and the combined forecasting method based on rough sets and the D-S theory (CFBRSDS) were also included in the empirical experiment. CFBSS obtains the highest forecasting accuracy and the second-best forecasting stability. The empirical results demonstrate the superior forecasting performance of our method in terms of accuracy and stability.
This experiment was conducted with three varieties (Hicks, Burley 21, Sohyang) and cropping systems (Improved mulching, Mulching, Non mulching) of NC 2326 to analyze growth kinetics by means of growth function involving its velocity and accelerated velocity. The basic growth data were obtained by harvest method at interval of ten days from transplanting to hundred days and analyzed by , regression equation, determinant of matrix, and differentiation. The plot of total dry weight of leaves, stalk and roots per a plant vs. time forms a sigmoid curve and its function fitted logistic satisfactorily. Tobacco plant grows at an accelerated velocity. And growth velocity, symmetric about an inflection point, is proportional to biomass attained and to the difference between biomass attained and the maximum, and to the decrease according to the biomass. Of varieties and cropping systems, the most maximum velocity was 9.58g per day per plant in mulching cultivation of NC 2326 and maximum accelerated velocity was 264mg per $day^2$ per plant in Burley 21.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.28
no.6
/
pp.1337-1348
/
2017
In this paper, we develop the high-risk drinking predictive model in Korea using the cross-sectional data from Korea Community Health Survey (2014). We perform the logistic regression analysis, the decision tree analysis, and the neural network analysis using the data mining technique. The results of logistic regression analysis showed that men in their forties had a high risk and the risk of office workers and sales workers were high. Especially, current smokers had higher risk of high-risk drinking. Neural network analysis and logistic regression were the most significant in terms of AUROC (area under a receiver operation characteristic curve) among the three models. The high-risk drinking predictive model developed in this study and the selection method of the high-risk intensive drinking group can be the basis for providing more effective health care services such as hazardous drinking prevention education, and improvement of drinking program.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.10
no.10
/
pp.2923-2934
/
2009
This paper presents study on technological forecasting of Next-Generation Display technology. Next-Generation Display technology is one of the emerging technologies lately. So databases on patent documents of this technology were analyzed first. And patent analysis was performed for finding out present technology trend. And the forecast for this technology was made by growth curves which were obtained from forecast models using patent documents. In previous study, Gompertz, Logistic, Bass were used for forecasting diffusion of demand in market. Gompertz, Logistic models which were often used for technological forecasting, too. So, two models were applied in this study. But Gompertz, Logistic models only consider internal effect of diffusion. And it is difficult to estimate maximum value of growth in two models. So, Bass model which considers both internal effect and external effect of diffusion was also applied. And maximum value of growth in Gompertz, Logistic models was estimated by Bass model.
본논문은 한국 주요도시의 인구 유출입현상을 통계적으로 구명하고 구명된 결과를 기초로 하여 앞으로의 인구를 예측하는 데에 목적이 있다. 이를 위하여서 간단한 마아코프 연쇄를 이용한 인구이동모형을 선정하고 센서스 자료를 적용하였다. 인구의 예측에는 흔희 단순 L-곡선(simple logistic curve)을 사용하는 것이 일반적인 방법이나 도시인구의 유출입과 같은 사회적 인구증가율을 내포하고 있는 경우에는 적당한 방법이라고 할 수 없겠다. 본논문은 5개의 장과 부록으로 구성되어 있으며 2장에서는 모형과 기초자료의 분석이 있고 3장에서는 모형의 적용, 4장에서는 도시 인구흡인력 등에 관련된 제반 통계량을 추정하였다. 마지막 장은 결과의 평가로 삼았다.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
v.16
no.6
/
pp.1005-1012
/
2009
The area under the curve(AUC) is commonly used as a measure of the receiver operating characteristic(ROC) curve which displays the performance of a set of binary classifiers for all feasible ratios of the costs associated with true positive rate(TPR) and false positive rate(FPR). In the bipartite ranking problem where one has to compare two different observations and decide which one is "better", the AUC measures the quantity that ranking score of a randomly chosen sample in one class is larger than that of a randomly chosen sample in the other class and hence, the function which maximizes an AUC of bipartite ranking problem is different to the function which maximizes (minimizes) accuracy (misclassification error rate) of binary classification problem. In this paper, we develop a way to construct the unified framework for AUC maximizer including support vector machines based on maximizing large margin and logistic regression based on estimating posterior probability. Moreover, we develop an efficient algorithm for the proposed unified framework. Numerical results show that the propose unified framework can treat various methodologies successfully.
The purpose of this study was to investigate the temporal and spatial variability of taxonomic groups and major species of the mesozooplankton community in Lake Shihwa, Korea. Monthly collections were carried out at five stations in Lake Shihwa for a period of one year. The mesozooplankton community showed distinct seasonal variability with water temperature and salinity. Major mesozooplankton species in each seasonal community were derived from non-metric MDS and SIMPER as follows: winter community (Acartia hongi and Eurytemora pacifica), spring community (Acartia hudsonica and Polychaeta larvae), summer community (Acartia sinjiensis, Pavocalanus crassirostris, Evadne tergestina and Cirripedia nauplii) and fall community (Paracalanus indicus and Podon leuckarti). The succession of the seasonal species, A. hudsonica and A. sinjiensis, was the most remarkable event during the seasonal changes of the mesozooplankton community. The species response curve of these species fitted with the logistic regression in relation to water temperature and salinity. The curve also correctly represented the characteristics of the occurrence of A. hudsonica and A. sinjiensis in Lake Shihwa.
Purpose: The purpose of this study was to develop predictive models for pressure ulcer incidence using electronic health record (EHR) data and to compare their predictive validity performance indicators with that of the Braden Scale used in the study hospital. Methods: A retrospective case-control study was conducted in a tertiary teaching hospital in Korea. Data of 202 pressure ulcer patients and 14,705 non-pressure ulcer patients admitted between January 2015 and May 2016 were extracted from the EHRs. Three predictive models for pressure ulcer incidence were developed using logistic regression, Cox proportional hazards regression, and decision tree modeling. The predictive validity performance indicators of the three models were compared with those of the Braden Scale. Results: The logistic regression model was most efficient with a high area under the receiver operating characteristics curve (AUC) estimate of 0.97, followed by the decision tree model (AUC 0.95), Cox proportional hazards regression model (AUC 0.95), and the Braden Scale (AUC 0.82). Decreased mobility was the most significant factor in the logistic regression and Cox proportional hazards models, and the endotracheal tube was the most important factor in the decision tree model. Conclusion: Predictive validity performance indicators of the Braden Scale were lower than those of the logistic regression, Cox proportional hazards regression, and decision tree models. The models developed in this study can be used to develop a clinical decision support system that automatically assesses risk for pressure ulcers to aid nurses.
Faradmal, Javad;Soltanian, Ali Reza;Roshanaei, Ghodratollah;Khodabakhshi, Reza;Kasaeian, Amir
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
/
v.15
no.14
/
pp.5883-5888
/
2014
Background: Breast cancer is the most common cancers in female populations. The exact cause is not known, but is most likely to be a combination of genetic and environmental factors. Log-logistic model (LLM) is applied as a statistical method for predicting survival and it influencing factors. In recent decades, artificial neural network (ANN) models have been increasingly applied to predict survival data. The present research was conducted to compare log-logistic regression and artificial neural network models in prediction of breast cancer (BC) survival. Materials and Methods: A historical cohort study was established with 104 patients suffering from BC from 1997 to 2005. To compare the ANN and LLM in our setting, we used the estimated areas under the receiver-operating characteristic (ROC) curve (AUC) and integrated AUC (iAUC). The data were analyzed using R statistical software. Results: The AUC for the first, second and third years after diagnosis are 0.918, 0.780 and 0.800 in ANN, and 0.834, 0.733 and 0.616 in LLM, respectively. The mean AUC for ANN was statistically higher than that of the LLM (0.845 vs. 0.744). Hence, this study showed a significant difference between the performance in terms of prediction by ANN and LLM. Conclusions: This study demonstrated that the ability of prediction with ANN was higher than with the LLM model. Thus, the use of ANN method for prediction of survival in field of breast cancer is suggested.
Purpose: The purpose of this study was to compare sociodemographic characteristics of a normal cognitive group and mild cognitive impairment group, and establish prediction models of Mild Cognitive Impairment (MCI). Methods: This study was a secondary data analysis research using data from "the 4th Korea Longitudinal Study of Ageing" of the Korea Employment Information Service. A total of 6,405 individuals, including 1,329 individuals with MCI and 5,076 individuals with normal cognitive abilities, were part of the study. Based on the panel survey items, the research used 28 variables. The methods of analysis included a χ2-test, logistic regression analysis, decision tree analysis, predicted error rate, and an ROC curve calculated using SPSS 23.0 and SAS 13.2. Results: In the MCI group, the mean age was 71.4 and 65.8% of the participants was women. There were statistically significant differences in gender, age, and education in both groups. Predictors of MCI determined by using a logistic regression analysis were gender, age, education, instrumental activity of daily living (IADL), perceived health status, participation group, cultural activities, and life satisfaction. Decision tree analysis of predictors of MCI identified education, age, life satisfaction, and IADL as predictors. Conclusion: The accuracy of logistic regression model for MCI is slightly higher than that of decision tree model. The implementation of the prediction model for MCI established in this study may be utilized to identify middle-aged and elderly people with risks of MCI. Therefore, this study may contribute to the prevention and reduction of dementia.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.