Purpose - Why, why is it difficult to predict the appropriateness of self-employment, and what are the countermeasures and policy proposals to overcome. This study intends to further develop the field of statistical variables. It is necessary to overcome the limitation of existing proper scale research in Korea. We need to find statistical variables that can determine the appropriateness of self-employment in Korea. These efforts will be helpful in evaluating OECD countries and statistics and developing domestic economic indicators. Research design, data, and methodology - It is the discovery of statistical indicators and complementary indicators that have not been revealed in previous studies. Therefore, we sought to find new statistical parameters based on the statistics of the Korea National Statistical Office, the Bank of Korea, and overseas OECD statistics. (Proper Size of Adequacy) is defined as the specific gravity or number of the self-employed in Korea, which is shown as "Out Put" by statistical analysis of STATA panel statistical data. It is possible to further develop variables such as gross domestic product, gross national product, economic growth rate, unemployment rate, income tax rate, consumer price, tax level, exports, import amount, bill default I want to dig. Results - In addition to expanding economic indicators that can be explained by self-employment determinants, we have developed a variety of methods such as linear and non-linear (U-shaped, inverted U-shaped). It is the improvement of the self-employment determinants and the analysis method to estimate the appropriate scale. Conclusions - The proposed contents are reflected in self - employment appropriateness evaluation data and hope to help the government to select the policy support and to evaluate the government business after the policy support. These efforts are expected to be of great help to operators operating their own businesses, and to government and related institutional practitioners who support them. In this way, self-employment will be created in accordance with the Korean situation, where the happy life of all the people becomes the premise and the inclusive economic activities are guaranteed. It will improve the method of analyzing proper scale of small business owners and self-employed in Korea.
In fitting models to data, selection of the most desirable estimation method and determination of the adequacy of fitted model are the central issues. This paper compares the maximum likelihood estimators and the minimum logit chi-square estimators, both being best asymptotically normal, when logit models are fitted to infant mortality data. Chi-square goodness-of-fit test and likelihood ratio one are also compared. The analysis infant mortality data shows that the outlying observations do not necessarily result in the same impact on goodness-of-fit measures.
The wind-speeds among geographically close wind-farms have high correlations seasonally. This paper presents a novel wind-speed sampling method which sincerely reflects the correlation among wind-speeds of different wind-farms. In the proposed method, the wind-speed samples are generated through the statistical data analysis of the measured past wind-speed data and are adequate to be applied to generation adequacy assessment based on random sampling. In the proposed method, the specific probability distribution need not to be assumed and sufficiently accurate wind-speed samples can be generated based only on the measured past data. The proposed method is applied to the two wind-farm problem to show its applicability.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권5호
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pp.395-404
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2013
This paper studies the skewness of the absolute value GARCH(1, 1) models with Gaussian mixture innovations (Gaussian mixture AVGARCH(1, 1) models). The maximum estimated-likelihood estimator (MELE) employed (a two- step estimation method in order to estimate the skewness of Gaussian mixture AVGARCH(1, 1) models. Through the real data analysis, the adequacy of adopting Gaussian mixture innovations is exhibited in reflecting the skewness of two major Korean stock indices.
Purpose: This study aimed to examine the accuracy and adequacy of research papers reporting statistical testings for correlation and regression. Method: Original research articles utilized correlation and regression analysis were reviewed from the Korean Journal of Women Health Nursing published from the year 2004 to 2006. Thirty-six papers were evaluated in accordance with formatted criteria in respect to an inclusiveness of research title, accuracy of statistical methods and presentation styles, and errors in reporting statistical outcomes. Result: Thirty articles (83.3%) utilized Pearson's correlational analysis, and ten articles did regression analysis. Lack of accurate understanding and interpretation of the statistical method was a main fault. Basic assumptions and diagnostic testings for each statistical method were not performed or described in most of the studies. Some points like consistency of research questions with statistical methods and criteria for sample size were still left out in part. Details of the presentation in the reporting of outcomes were not complied with the guidelines, which need careful concerns of the writers. Errors in English of result tables were found in more than one third of the tables. Conclusion: The outcome would be reflected in the submission guidelines for future writers. To reach the level comparable with internationally recognized nursing journals, concrete knowledge to apply statistical methods should be ensured in the processes of submission, reviews, and editing.
This paper tried to construct statistical and econometric models on the basis of economic theory in order to discuss the issue of statistical efficiency and unbiasedness including the sample selection bias correcting problem. Comparative analytical tool were one stage Tobit of Maximum Likelihood estimation and Heckman's two-step Tobit of Ordinary Least Squares. The results showed that the adequacy of model for the analysis on demand and choice, we believe that there is no big difference in explanatory variables between the first selection model and the second linear probability model. Since the Lambda, the self- selectivity correction factor, in the Type II Tobit is not statistically significant, there is no self-selectivity in the Type II Tobit model, indicating that Type I Tobit model would give us better explanation in the demand for and choice which is less complicated statistical method rather than type II model.
The method of generalized estimating equations (GEE) has become very popular for the analysis of longitudinal data. We extend this work to the use of M-estimators; the resultant regression estimates are robust to heavy tailed errors and to outliers. The proposed method does not require correct specification of the dependence structure between observation, and allows for heterogeneity of the error. However, an estimate of the dependence structure may be incorporated, and if it is correct this guarantees a higher efficiency for the regression estimators. A goodness-of-fit test for checking the adequacy of the assumed M-estimation regression model is also provided. Simulation studies are conducted to show the finite-sample performance of the new methods. The proposed methods are applied to a real-life data set.
디지털 시대를 맞이하여 현대적 개념의 디자인은 제품 개발에 있어서 디자이너 개인의 감각에 의존하기보다는 소비자와의 요구와 제품에 대한 반응을 조사 분석하고 이를 반영하는 인터랙션 디자인의 개념으로 전환되고 있다. 또한 사회학, 인문학, 공학, 경영학 등 여러 학문분야의 속성을 공유하는 다학제 적 특징을 지닌 응용학문으로 인식되면서 학문으로서의 연구 필요성이 점차적으로 강조되고 있다. 이러한 특징으로 인해 디자인 분야는 인접학문에서 자주 사용되던 통계적 기법들의 사용빈도가 늘어가고 있다. 통계적 기법의 활용은 논문을 좀 더 과학적이고, 객관적인 것으로 만드는 근간이 되고 있다. 이러한 이유로 디자인 학문 역시 논문에서 통계적 기법의 활용 빈도가 늘어나리라 예상된다. 본 연구에서는 디자인 연구 논문에서 사용된 통계적 기법의 적정성 여부를 평가하여 디자인 학 분야의 연구활동에 참고하고자 한다. 디자인 학회는 1980년에 창간호를 발간한 후 2002년까지 48권 이상의 디자인학회지인 $\boxDr$디자인학연구$\boxUl$ 를 발간해오고 있다. 디자인에 관한 학문의 기초의 근간을 마련하고 있는 $\boxDr$디자인학연구$\boxUl$ 지에 실진 논문들을 대상으로 활용된 통계적 기법의 종류와 적절하게 사용되었는지의 타당성 평가를 실시하고자한다. 이를 통해 $\boxDr$디자인학연구$\boxUl$ 지가 깊이 있는 연구의 장이 되고, 논문의 질적 향상에 기여하고자 한다.
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.
The grouping analysis is a method guided by the Korea Radioactive Waste Agency for efficient analysis of radioactive waste for disposal. In this study, experiments to verify the adequacy of grouping analysis were conducted with radioactive soil, concrete, and dry active waste in similar environments. First, analysis results of the major radionuclide concentrations in individual waste samples were reviewed to evaluate whether wastes from similar environments correspond to a single waste stream. As a result, the soil and concrete waste were identified as a single waste stream because the distribution range of radionuclide concentrations was "within a factor of 10", the range that meet the criterion of the U.S. Nuclear Regulatory Commission for a single waste stream. On the other hand, the dry active waste was judged to correspond to distinct waste streams. Second, after analyzing the composite samples prepared by grouping the individual samples, the population means of the values of "composite sample analysis results/individual sample analysis results" were estimated at a 95% confidence level. The results showed that all evaluation values for soil and concrete waste were within the set reference values (0.1-10) when five-package and ten-package grouping analyses were conducted, verifying the adequacy of the grouping analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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