In the stock marketing. investor needs speedy and accurate decision making for the investment. A stock exchange index provides the important index of the early of 1993 in Korea using Fuzzy Delphi Method(F. D. M) which is widely used to a mid and long range forecasting in decision making problem. In the Fuzzy Delphi method, considerably qualified experts an first requested to give their opinion seperately and without intercommunication. The forecasting data of experts consist of Triangular Fuzzy Number (T.F.N) which represents the pessimistic, moderate, and optimistic forecast of a stock exchange index. A statistical analysis and dissemblance index are then made of these subject data. These new information are then transmitted to the experts once again, and the process of reestimation is continued until the process converges to a reasonable stable forecast of stock exchange index. The goal of this research is to forecast the stock exchange index using F.D.M. in which subjective data of experts are transformed into quasi -objective data index by some statistical analysis and fuzzy operations. (a) A long range forecasting problem must be considered as an uncertain but not random problem. The direct use of fuzzy numbers and fuzzy methods seems to be more compatible and well suited. (b) The experts use their individual competency and subjectivity and this is the very reason why we propose the use of fuzzy concepts. (c) If you ask an expert the following question: Consider the forecasting of the price index of stocks in the near future. This experts wi11 certainly be more comfortable giving an answer to this question using three types of values: the maximum value, the proper value, and the minimum value rather than an answer in terms of the probability.
A new method that uses information obtained not only from randomization device but also from direct question is introduced. The new maximum likelihood estimator is compared with those of Warner(1965) and Mangat(l994). For a choice of randomized device, we propose a choice depending on the sample size n and show that our estimator is more efficient than that of Mangat under the randomization device. The proposed procedure is extended to more general one which can be easily applied to some specific cases. Under the specified conditions, it is shown that the variance of this generalized estimator is smaller than that of Warner.
Participants in Open Source Software (OSS) development projects usually contribute voluntarily without expecting direct compensation for their work. One of the central puzzles raised by the success of OSS is the motivation of the participants; why top-notch programmers choose to write software that is released for no fee. In order to respond to this peculiarity employing a meta-research method, we first identify and review theoretical perspectives from diverse disciplines including economics, sociology, political science, anthropology, psychology, and management. Then, we suggest a comprehensive framework that provides a holistic understanding of the puzzle in question. Reviewing key empirical studies based on the suggested framework, we also suggest a future research agenda.
Automatic document classification may differ significantly according to the characteristics of documents that are subject to classification, as well as classifier's performance. This research identifies e-mail document's characteristics to apply a three-step preprocessing algorithm that can minimize e-mail document's atypical characteristics. In the first 5go, uncertain based sampling algorithm that used Mean Absolute Deviation(MAD), is used to address the question of selection learning document for the rule generation at the time of classification. In the subsequent stage, Weighted vlaue assigning method by attribute is applied to increase the discriminating capability of the terms that appear on the title on the e-mail document characteristic level. in the third and last stage, accuracy level during classification by each category is increased by using Naive Bayesian Presumptive Algorithm's Dynamic Threshold. And, we implemented an E-Mail Recommendtion System using a three-step preprocessing algorithm the enable users for direct and optimal classification with the recommendation of the applicable category when a mail arrives.
When sensitive topics such as gambling habits, drug addiction, alcoholism, tax evasion tendencies, induced abortions, drunk driving, past criminal involvement, and homosexuality are the focus of open or direct surveys, it becomes challenging to obtain accurate information due to nonresponse bias and response bias. People often hesitate to provide truthful answers. Warner introduced an ingenious method to address this issue. In this study, a new and unrelated randomized response model is proposed to eliminate misleading responses and nonresponses caused by the stigma associated with the attribute being investigated. The proposed randomized response model allows for the estimation of the population percentage with the sensitive characteristic in an unbiased manner. The characteristics and recommendations of the proposed randomized response model are examined, and numerical examples are provided to support the findings of this study.
This paper presents a novel method for radius measurement of fillet regions of polygonal models by using optimum onhogonal planes. The objective function for finding an optimum onhogonal plane is designed based on the orthogonality between the normal vectors of the faces in a filet region and the plane that is to be found. Direct search methods are employed to solve the defined optimization problem since no explicit derivatives of the object function can be calculated. Once an optimum orthogonal plane is obtained, the intersection between the onhogonal plane and the faces of interest is calculated, and necessary point data in the fillet region for measuring radii are extracted by some manipulation. Then, the radius of the fillet region in question is measured by least squares fitting of a circle to the extracted point data. The proposed radius measuring method could eliminate the burden of defining a plane for radius measurement, and automatically find a necessary optimum orthogonal plane. It has an advantage in that it can measure fillet radii without prior complicated segmentation of fillet regions and explicit information of neighboring surfaces. The proposed method is demonstrated trough some mea-surement examples.
목적: 본 연구의 목적은 CAD-CAM 방식으로 제작한 RPD framework의 제조 과정 및 제작 방법에 따른 적합도를 문헌 고찰을 통해 평가하는 것이다. 재료 및 방법: 다음의 PICO (patient, intervention, comparison, and outcome) 질문과 관련한 특정 키워드를 이용하여 PubMed 데이터베이스 상에서 포괄적인 문헌 검색을 시행하였다: "제조 과정 및 제작 방식에 따라 디지털 RPD framework의 정확도에 차이가 있는가?" 결과: 총 7개의 문헌이 선택되었으며, 이 중 두 문헌에서 구강스캔과 모형스캔을 이용한 디지털 RPD framework의 정확도에 관하여 비교하였으나, 일관된 결과를 얻지 못하였다. 제작 방식에 따른 비교 문헌에서는 적층 가공 또는 절삭 가공을 통해 제작된 RPD framework 모두 임상적으로 허용가능한 수준의 정확도를 보였으며, PEEK (Polyetheretherketone) milling RPD framework가 전통적 주조방식으로 제작하거나 3D 프린팅으로 제작한 RPD framework보다 높은 적합도를 보였다. Milling RPD framework에서는 direct 방식으로 제작한 경우에 indirect 방식의 경우보다 우수한 적합도가 관찰되었으나, 3D 프린팅 RPD framework에서는 indirect 방식으로 제작한 경우에 더 높은 적합도를 보였다. 결론: CAD-CAM 기술을 이용하여 제작된 디지털 RPD framework는 제조 과정이나 방식에 관계없이 임상적으로 허용되는 수준의 정확도를 보였다. 구강스캔 또는 모형스캔의 디지털 인상 채득 방법에 따라서는 일관된 결과가 보고되지 않았으며, 추후 연구가 필요하다.
This study was intended to answer the question, 'What kinds of effects will be aroused by experiential learning for environment based on living area?'. Experiential learning for environment was operated to 17 elementary school students in 4th grade in Kyeong-san city. The results were drawn analyzing the mind map for the changes of environmental consciousness before and after learning, and they are as below. First, it had an effect to change the meaning association of the relationship between 'river and me'. Meaning association was 'river-a thing' before experiential learning, but it was developed as 'river-a thing-me' after learning. This means that students expanded understanding of the world that they were belonging and self-spatialization was promoted. The expansion of meaning association would be a start point and a method to promote their segmentation for each student. Second, students could self-directly modify misconception and preconception after experiential learning. It showed that students could find meanings in the world that they were belonging by experiential learning for environment, and misconception obtained by concept learning without actual situation could be revised through the truth recognition in meanings, and student could see what things displayed. Therefore preconception would be corrected. Of course, everything would not be completed by just one time of experiential learning, and consistent experience learning should be operated. Third, experiential learning promoted the change of sensitivity. Students had shallow sensitivity, which appeared in the relation with things, since having learned only inside of class without a direct observation. However their sensitivity could be increased by experiencing specific things. Fourth, there was the change of classification recognition. Students found properties of things with a direct observation. It raised their ability to classify things, and to understand an individual thing in 'a class'.
Kim, Young Min;Cologne, John Bennett;Cullings, Harry Michael
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.669-684
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2017
Mediation models are widely used in many fields of research and have recently gained attention in epidemiology. The mediation proportion is a standard measure to evaluate what part of the total exposure effect on an outcome may be explained by a particular mediator and to examine how important that pathway is relative to the overall exposure effect. A common question is how large a sample size is needed to achieve high statistical power or, equivalently, what magnitude of effect can be detected. Current power and sample size calculations for mediation analysis are limited and additional research is needed. We therefore propose a computer-intensive power analysis using the mediation proportion. We conduct simulation studies to calculate statistical powers and sample sizes. And then, we illustrate our power analysis using an example from the Adult Health Study of atomic-bomb survivors and demonstrate that the method is relatively straightforward to understand and compute.
This study was conducted to investigate children's emotional response, emotion regulation strategy, and emotion regulation effect (regulation effect of strategies), and to determine the relationships among emotion regulation strategy, emotion regulation effect and children's psychological well-being in anger, (ear, and disappointment situations. Emotion regulation strategy recomposed four strategies through factor analysis based on the children's direct answers to the question inquiring on the method used to regulate anger, fear, and disappointment. A total of 359 elementary school children in glades 5 or 6 selected one strategy use to regulate anger, fear, and disappointment. The effect of that selected strategy were estimated. Psychological well-being is evaluated by a questionnaire. The results of this study showed that most of elementary school children used the attention evocation strategy to regulate anger, fear, and disappointment, and this strategy was confirmed to be the most effective. Children's psychological well-being was associated with only emotion regulation effect in anger, fear, and disappointment situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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