This study aims to analyze the mutual influences between adolescents' multicultural acceptability and school adjustment. Research problems for research are as follows. First, is multicultural acceptability and school adjustment stable over time? Second, what is the longitudinal impact of school adjustment on multicultural acceptability over time? Third, what is the longitudinal impact of multicultural acceptability on school adjustment over time? The results of analyzing the research problems by applying the autoregressive cross-lagged model are as follows. First, the autoregressive model of school adjustment has a significant effect on the future time point and is stable over time. Second, the autoregressive model of multicultural acceptability have a significant effect on the future time point and is stable over time. Third, cross-lagged effect from school adjustment to multicultural acceptability has a statistically significant effect on the multicultural acceptability at a later time, and is stable over time. Fourth, cross-lagged effect from multicultural acceptability to school adjustment was not statistically significant at the time of multicultural acceptability, and there was no change with time. This study is meaningful to provide the theoretical and practical implications by verifying the influence of the three - year term data over time.
A workflow is a flow of work supported by computers. An instance of a workflow is called case. Companies need to constantly refine their current workflows in order to meet various requirements. The change of current workflows is called dynamic change of the workflow. Since Ellis et al. proposed three change types, Flush, Abort, and Synthetic Cut-Over in 1995, various change types have been proposed. A promising change type is Migrate proposed by Sadiq et al., because Migrate changes workflow definitions immediately and makes the redo of cases minimum. However, the formal modeling and time-dependent analysis of Migrate has not been done. This paper proposes a method of computing change time of Migrate dynamic changes for time-dependent analysis. Change time is a measure for evaluating dynamic changes. We first show a Petri-nets-based model of Migrate dynamic changes. Then we present a method of computing change time based on the net model. Finally, we apply the method to 270 examples, and show experimental results, and comparison with Ellis et al..'s three change types.
A workflow is a flow of work carried out by multiple people. In order to increase efficiency, it is re-quired to change the current workflow dynamically. Till now, three types of dynamic changes: flush, abort, and synthetic cut-over (SCO) , have been proposed. How- ever, the performance evaluations for dynamic workflow changes have not been undertaken. To do so, measuring the amount of time cost making a single change (called change time) and comparing the methods for obtaining such times become ever important. In this paper, we first define change time and then propose a computation method individually for each change type. Finally, we evaluate the performance of an example net change by computing the change times.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권4호
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pp.369-388
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2023
In this paper, we develop the two-step procedure that detects and estimates the position of structural changes for multivariate nonstationary time series, either on mean parameters or second-order structures. We first investigate the presence of mean structural change by monitoring data through the aggregated cumulative sum (CUSUM) type statistic, a sequential procedure identifying the likely position of the change point on its trend. If no mean change point is detected, the proposed method proceeds to scan the second-order structural change by modeling the multivariate nonstationary time series with a multivariate locally stationary Wavelet process, allowing the time-localized auto-correlation and cross-dependence. Under this framework, the estimated dynamic spectral matrices derived from the local wavelet periodogram capture the time-evolving scale-specific auto- and cross-dependence features of data. We then monitor the change point from the lower-dimensional approximated space of the spectral matrices over time by applying the dynamic principal component analysis. Different from existing methods requiring prior information on the type of changes between mean and covariance structures as an input for the implementation, the proposed algorithm provides the output indicating the type of change and the estimated location of its occurrence. The performance of the proposed method is demonstrated in simulations and the analysis of two real finance datasets.
Objective : The present study attempts to address the change of management results over time during the past 13 years in good-grade patients with intracranial aneurysm. Methods : Six hundred twenty five [Hunt-Hess grade I to III] out of 826 patients with ruptured intracranial aneurysms operated by the same operator within 3 days after the attack from 1990 to 2002 were selected. Since 1998, endovascular aneurysmal occlusion was done in selected cases of 21 patients. The change of management results over time, including rebleeding rate, delayed ischemic neurologic deficit[DIND] as a cause of morbidity and mortality and surgical outcome were examined. Results : The ratio of poor-grade patients in all patients tended to decrease over the years. The early rebleeding rate declined from 5.0% to 1.2% with the use of tranexamic acid and computed tomography angiogram DIND as a cause of mortality and morbidity has decreased from 12.5% in 1990 to approximately 0% currently. Surgical outcome began to improve significantly in 1994 [poor outcome : 25% in 1990, 12.2% in 1994,6.8% in 2002]. Conclusion : These results suggest that the advances in care and increased experience of the operator significantly affect the change of overall outcome, and early detection of the aneurysm is needed for reducing the ratio of poor-grade patients.
This study presents a change-point in the 30 years (1976-2005) time series of the annual and the heavy precipitation characteristics (amount, days and intensity) averaged over South Korea using Bayesian approach. The criterion for the heavy precipitation used in this study is 80 mm/day. Using non-informative priors, the exact Bayes estimators of parameters and unknown change-point are obtained. Also, the posterior probability and 90% highest posterior density credible intervals for the mean differences between before and after the change-point are examined. The results show that a single change-point in the precipitation intensity and the heavy precipitation characteristics has occurred around 1996. As the results, the precipitation intensity and heavy precipitation characteristics have clearly increased after the change-point. However, the annual precipitation amount and days show a statistically insignificant single change-point model. These results are consistent with earlier works based on a simple linear regression model.
The purpose of this study is to show the relation of the change between spacial structure and social conditions of rural area. The spacial structure change of Asan city was analyzed using Space Syntax, and multiple regression analysis (dependent variables: connectivity, global integration, local integration / independent variables: population, household, farm population, farm population of 65years old and over, farm household, part-time farm households, cultivated land) was accomplished. As th result, that the increase of connectivity is related to the increase of population and farm population of 65years old and over and the decrease of farm population, and the increase of local integration is related to the increase of farm population of 65years old and over was showed. However, that global integration is not related to change of social conditions was proved.
The effects of rate of phase separation to ester interchange reactions and the repulsive pair interaction energy on the phase behavior in a phase-separated immiscible polyester blend are investigated using a Monte Carlo simulation method. The time evolution of structure factor and the degree of randomness are monitored as a function of homogenization time. When the phase separation is dominant over ester interchange reactions, the domain size slowly increases with homogenization time. However, when the pair interaction becomes less repulsive, the domain size does not significantly change with homogenization time. On the other hand, when ester interchange reactions are dominant over the phase separation, the homogenization proceeds without a change in the domain size. The higher the extent of phase separation, the lower the increasing rate of the DR. However, when the phase separation is sufficiently dominant, the effect of the extent of phase separation on the increasing rate of the degree of randomness become less significant.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권1호
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pp.199-205
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2005
In general, simple correspondence analysis has handled mainly correspondence relations between the row and column categories but can not display the trends of their change over the time. For solving this problem, we will propose DSCA(Dynamic Simple Correspondence Analysis) of transition matrix data using supplementary categories in this study, Moreover, DSCA provides its trend of the change for the future by predicting and displaying trend toward the change from a standard point of time to the next.
The purpose of this study is to observe the pattern of change in medical care utilization over time in early years of insurance coverage. The source of data is the benefit records file of a voluntary medical insurance society for covering the four-year period, from 1982 to 1985. The measure of medical care utilization used in this study is the age-sex standardized percentage of the enrollee who have visited a physician over total analytical population during a three-month period. For six cohorts by the year of enrollment ($1979{\sim}1984$), the relationship between the utilization and duration of insurance coverage was examined controlling for the calender year and season. In the analysis, logistic multiple regression and residual analysis were employed. It was observed that medical care utilization rapidly increased during the early stage of insurance coverage, and after then increased at a slower rate over time to become almost stable in about twenty months.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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