• 제목/요약/키워드: hypergeometric distribution

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지형공간정보체계를 위한 수치지도의 정확도 평가 및 검정 (Accuracy Evaluation and Test of Digital Map for Geo-Spatial Information System)

  • 유복모;권현;표명영
    • 대한공간정보학회지
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    • 제3권1호
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    • pp.123-137
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    • 1995
  • 국토수치정보는 지형공간정보시스템의 기초로서 그 중요성이 널리 인식되고, 수치지도작성의 필요성이 증대하여, 각 수요기관이 개별적으로 지도의 전산화를 실시하므로써 그 정확성에 대한 평가기준과 검정방법의 확립이 필요하다. 본 연구에서는 수치지도의 위치 정확도에 대한 외국의 기준을 정리하고, 우리나라의 경우와 비교 분석하여 수치지도 정확도의 기준마련을 위한 방향을 제시하고자 하였으며, 수치지도 입력시 제작된 전체 수치지도의 정확도의 검정을 위한 발취검사에 대한 통계적 방법을 제시하였다. 초기하분포이용하여 제작자 위험률과 주문자 위험률을 고려한 통계적 검정방법을 통하여 계약자 상호간의 동의에 의한 정확도 수준과 지도제작 매수에 따른 적정표본 지도매수를 결정할 수 있었다.

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기업경기실사지수의 통계적 성질 고찰 (Statistical Properties of Business Survey Index)

  • 김규성
    • 응용통계연구
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    • 제23권2호
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    • pp.263-274
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    • 2010
  • 기업경기실사지수는 기업의 지난 실적과 기업가의 계획이나 판단 등을 기초로 하여 만들어지는 대표적인 경기 전망 지수이다. 이 지수는 경제 현장에서 널리 사용됨에도 불구하고 아직까지 규명된 통계적 성질은 많지 않다. 본 논문에서는 기업경기실사지수에 대한 통계적 성질을 고찰한다. 유한모집단에서 모집단 기업경기실사지수를 정의하고 단순확률표집을 가정한 후 모집단 기업경기실사지수 추정량을 구하며, 기업경기실사지수의 기댓값, 분산, 비편향 분산 추정량, 신뢰구간, 상대표준오차를 구한다. 그리고 기업경기실사지수의 평가지표로서 상대표준오차보다는 신뢰구간이 더 합리적임을 언급한다.

Risk assessment for norovirus foodborne illness by raw oyster (Ostreidae) consumption and economic burden in Korea

  • Yoo, Yoonjeong;Oh, Hyemin;Lee, Yewon;Sung, Miseon;Hwang, Jeongeun;Zhao, Ziwei;Park, Sunho;Choi, Changsun;Yoon, Yohan
    • Fisheries and Aquatic Sciences
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    • 제25권5호
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    • pp.287-297
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    • 2022
  • The objective of this study was to evaluate the probability of norovirus foodborne illness by raw oyster consumption. One hundred fifty-six oyster samples were collected to examine the norovirus prevalence. The oyster samples were inoculated with murine norovirus and stored at 4℃-25℃. A plaque assay determined norovirus titers. The norovirus titers were fitted with the Baranyi model to calculate shoulder period (h) and death rate (Log PFU/g/h). These kinetic parameters were fitted to a polynomial model as a function of temperature. Distribution temperature and time were surveyed, and consumption data were surveyed. A dose-response model was also searched through literature. The simulation model was prepared with these data in @RISK to estimate the probability of norovirus foodborne. One sample of 156 samples was norovirus positive. Thus, the initial contamination level was estimated by the Beta distribution (2, 156), and the level was -5.3 Log PFU/g. The developed predictive models showed that the norovirus titers decreased in oysters under the storage conditions simulated with the Uniform distribution (0.325, 1.643) for time and the Pert distribution (10, 18, 25) for temperature. Consumption ratio of raw oyster was 0.98%, and average consumption amount was 1.82 g, calculated by the Pert distribution [Pert {1.8200, 1.8200, 335.30, Truncate (0, 236.8)}]. 1F1 hypergeometric dose-response model [1 - (1 + 2.55 × 10-3 × dose)-0.086] was appropriate to evaluate dose-response. The simulation showed that the probability of norovirus foodborne illness by raw oyster consumption was 5.90 × 10-10 per person per day. The annual socioeconomic cost of consuming raw oysters contaminated with norovirus was not very high.

패턴인식용 VLSI 펄스형 디지탈 다계층 신경망의 구조및 동작 특성 (A VLSI Pulse-mode Digital Multilayer Neural Network for Pattern Classification : Architecture and Computational Behaviors)

  • 김영철;이귀상
    • 전자공학회논문지B
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    • 제33B권1호
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    • pp.144-152
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    • 1996
  • 대규모 병렬처리가 가능하고 칩당 뉴론 집적도가 높은 펄스형 디지털 다계층 신경망 구조를 제안하였다. 제안된 신경망에서는 대수적인 신경망연산이 의사-랜덤 펄스 시퀀스(pseudo-random pulse sequences)와 단순 디지털 논리 게이트를 이용하여 확률적 프로세스로 대치되었다. 확률적 프로세스의 결과로 나타나는 신경망 연산의 통계적 모델을 제시하였으며 이를 바탕으로 랜덤잡음의 영향과 연산의 정확도를 분석하였다. 이진인식 문제를 적용하여 제안된 신경망의 성능을 평가하고 제시한 통계적 분석결과의 정당성을 검증하였다. Gate 레벨과 register transfer 레벨로 기술된 신경망의 VHDL 모델의 시뮬레이션 결과는 개발된 통계적모델로 예측된 인식추정치와 실제 인식률이 거의 일치함을 보였으며, 또한 숫자인식률에 있어서도 일반 Back-Propagation 신경망의 인식률과 거의 차이가 없음을 보였다.

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FCAnalyzer: A Functional Clustering Analysis Tool for Predicted Transcription Regulatory Elements and Gene Ontology Terms

  • Kim, Sang-Bae;Ryu, Gil-Mi;Kim, Young-Jin;Heo, Jee-Yeon;Park, Chan;Oh, Berm-Seok;Kim, Hyung-Lae;Kimm, Ku-Chan;Kim, Kyu-Won;Kim, Young-Youl
    • Genomics & Informatics
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    • 제5권1호
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    • pp.10-18
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    • 2007
  • Numerous studies have reported that genes with similar expression patterns are co-regulated. From gene expression data, we have assumed that genes having similar expression pattern would share similar transcription factor binding sites (TFBSs). These function as the binding regions for transcription factors (TFs) and thereby regulate gene expression. In this context, various analysis tools have been developed. However, they have shortcomings in the combined analysis of expression patterns and significant TFBSs and in the functional analysis of target genes of significantly overrepresented putative regulators. In this study, we present a web-based A Functional Clustering Analysis Tool for Predicted Transcription Regulatory Elements and Gene Ontology Terms (FCAnalyzer). This system integrates microarray clustering data with similar expression patterns, and TFBS data in each cluster. FCAnalyzer is designed to perform two independent clustering procedures. The first process clusters gene expression profiles using the K-means clustering method, and the second process clusters predicted TFBSs in the upstream region of previously clustered genes using the hierarchical biclustering method for simultaneous grouping of genes and samples. This system offers retrieved information for predicted TFBSs in each cluster using $Match^{TM}$ in the TRANSFAC database. We used gene ontology term analysis for functional annotation of genes in the same cluster. We also provide the user with a combinatorial TFBS analysis of TFBS pairs. The enrichment of TFBS analysis and GO term analysis is statistically by the calculation of P values based on Fisher’s exact test, hypergeometric distribution and Bonferroni correction. FCAnalyzer is a web-based, user-friendly functional clustering analysis system that facilitates the transcriptional regulatory analysis of co-expressed genes. This system presents the analyses of clustered genes, significant TFBSs, significantly enriched TFBS combinations, their target genes and TFBS-TF pairs.