The aim of this survey is to examine factors that influence on the perceived helpfulness in consumers' predicting its quality and safety when the country of origin (COO) of beef is declared. The data were analyzed that had collected from a consumer survey done in March 2006. 250 consumers living in Suncheon, Jeollanamdo were randomly selected as respondents. Eleven of them did not complete the survey material, so the total number of available samples were 239. All samples were estimated using proc logistic procedure of SAS package. The results indicate as follows: first, the levels of perceived helpfulness of COO in consumers' predicting beef quality and safety depend significantly on he age, the occupation, and the education level of demographic variables. Second, when analysing attitude variables to beef, the levels are significantly correlated with the respondents' ability to acquire information, their trust of information about beef, nd their interest about bovine spongiform encephalopathy(BSE). The proportional odds assumptions of models are not violated at p<0.05. Third, it is the gender, the age, and the education level of the respondents, and the respondents' ability to acquire information which significantly effect on the level of the perceived helpfulness of COO in predicting beef quality. Fourth, it is the consumer's age, their education level, and their trust of information about beef which statistically have a significant effect on the level of perceived helpfulness of COO in predicting beef safety.
기존의 frequentist 추론에 비해 Bayesian 추론에서의 가설 검정 및 모형 선택 문제는 학자들 간에 일치된 견해를 보이지 못하고 있으며 아직도 논란이 되는 것들이 많다. Bayesian 추론에서 가설 검정 및 모형 선택의 기준으로 널리 쓰이는 Bayes factor는 이해하기 쉬우나 여러 경우에 구하기 어려운 단점이 존재한다. 그 외에 다른 기준으로 Spiegelhalter 등 (2002)가 제시한 DIC(Deviance Information Criterion)과 frequentist 추론에서의 P-value에 대비되는 Bayesian P-value가 있다. 본 논문에서는 Swiss banknote 자료를 Bayesian 로지스틱 회귀모형으로 분석하고 관련 기준들을 구하여 각 기준들이 일관성 있는 결론을 보이는지 확인하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.819-827
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2009
국립축산과학원에서 수집한 한우 관능 평가 데이터에 대해 사회 인구학적 요인과 한국 소비자들의 맛 평가에 대한 연관성을 연구하고자 한다. 소비자 거주지역, 연령, 성별, 직업, 월수입과 쇠고기 부위를 설명변수로 맛등급 평가를 반응변수로 이항 다중 로지스틱 모형과 다항 다중 로지스틱 모형을 적합하고 회귀계수별 유의성 검정과 적합도 검정을 실시하였다. 단계별 변수 선택으로 최종 모형을 선택하고 반응변수 범주에 대한 오즈비를 계산하여 관련성을 파악한다. 그 결과 거주 지역, 연령, 월수입과 쇠고기 부위 변수들이 선택되었다. 영남에서 맛을 비교적 높게 평가하는 경향이 있으며 수입이 많고 연령이 높을수록 맛을 까다롭게 평가하는 경향을 보인다. 쇠고기 부위별로는 우둔에 비해서 등심이 다른 부위들 중 맛에 대한 차이가 크다고 볼 수 있다.
Background: Prior studies have reported that 40%-90% of the patients with celiac plexus-mediated visceral pain benefit from the neurolytic celiac plexus block (NCPB), but the predictive factors of response to NCPB have not been evaluated extensively. This study aimed to identify the factors associated with the immediate analgesic effectiveness of NCPB in patients with intractable upper abdominal cancer-related pain. Methods: A retrospective review was performed of 513 patients who underwent NCPB for upper abdominal cancer-related pain. Response to the procedure was defined as (1) a decrease of ≥ 50% or ≥ 4 points on the numerical rating scale (NRS) in pain intensity from the baseline without an increase in opioid requirement, or (2) a decrease of ≥ 30% or ≥ 2 points on the NRS from the baseline with simultaneously reduced opioid consumption after NCPB. Logistic regression analysis was performed to determine the factors associated with successful responses to NCPB. Results: Among the 513 patients included in the analysis, 255 (49.8%) and 258 (50.2%) patients were in the non-responder and responder group after NCPB, respectively. Multivariable logistic regression analysis showed that diabetes (odds ratio [OR] = 0.644, P = 0.035), history of upper abdominal surgery (OR = 0.691, P = 0.040), and celiac metastasis (OR = 1.496, P = 0.039) were the independent factors associated with response to NCPB. Conclusions: Celiac plexus metastases, absence of diabetes, and absence of prior upper abdominal surgery may be independently associated with better response to NCPB for upper abdominal cancer-related pain.
This study determined the effect of ovarian status at the beginning of the modified Double-Ovsynch program on reproductive performance in dairy cows. In the study, 1,302 cows were treated with a modified Double-Ovsynch program at 56 days after calving. This program comprises administering gonadotropin-releasing hormones (GnRH), prostaglandin F2α (PGF2α) 10 days later, GnRH 3 days later, GnRH 7 days later, and GnRH 56 h later, followed by timed artificial insemination (TAI) 16 h later. At the beginning of the program, cows were categorized according to the size of the largest follicle and the presence of a corpus luteum (CL) in the ovaries as follows: 1) small follicle (<5 mm, SF group, n = 100), 2) medium follicle (8-20 mm, MF group, n = 538), and 3) large follicle (≥25 mm, LF group, n = 354) without a CL, or 4) the presence of a CL (CL group, n = 310). The pregnancies per AI after the first TAI were analyzed by logistic regression using the LOGISTIC procedure, and the logistic model included the fixed effects of the herd size, parity, body condition score (BCS) at the first TAI, TAI period, and ovarian status. A larger herd size, higher BCS at the first TAI, and TAI period with no heat stress increased (p < 0.05) the probability of pregnancy per AI after the first TAI. However, ovarian status at the beginning of the program did not affect (p > 0.05) the pregnancies per AI (ranges of 37.9% to 42.9%). These results show that the modified Double-Ovsynch program can be used effectively while maintaining good fertility regardless of the ovarian status in dairy herds.
The purpose of this study is to identify variables that influence the family decision-making process when planning a wedding. In this case the planning refers to: the procedure of the wedding: yedan, which means presents for parents and relatives: and yemul, which means wedding gifts. Decision-making was categorized into four types: decisions led by the bride and groom, decisions led by the groom's parents, decisions led by the bride's parents, and co-decisions by the two families. Resource theory was used as a conceptual framework. Data for this study were collected from 305 adults who got married after 1977 and lived in Seoul. Multinomial logistic regression models were used to analyze the data. Variables determining the decision-making of wedding procedure were the groom's age at marriage, the level of familism, and the major source for the wedding expenses. When it came to decisions on yedan, gender, the bride's year of education, and the major source for wedding expenses had significant influence on the decision-making. Variables that affected decision-making on yemul were the bride's year of education, and the major source for wedding expenses. This study suggested the power structure among bride, groom, and their parents through variables which exert influence on family decision-making.
The role of maintenance in railway is going to be extended to improve the reliability of railway system in the aspect of Asset management gradually. In this paper, the meaning of reliability and safety in RCM which has been applied in order to improve the efficiency of maintenance is deduced. And the analysis task of reliability and safely which has been recommended in railway standards such as EN50126 and IEC62278 is reviewed in the aspect of RCM. Finally, the several ways are proposed to apply RCM to railway system through the comparison between the RCM procedure and the analysis procedure for the reliability and safety in railway standards. Hereafter, if the analysis of reliability and safety is performed with the concept of RCM in the beginning of railway business, it will be more efficient to improve the reliability and manage the railway asset.
도로비탈면관리시스템은 전국 도로 비탈면 현황을 파악하고 위험등급을 산정하여 유지대책 선정 및 사전에 비탈면 붕괴를 차단하여 국민의 안전을 도모하기 위해 만들어졌다. 이를 위해 전국 국도에 위치한 깎기비탈면에 대해 기초·정밀조사를 수행하여 데이터베이스를 구축하고 매년 갱신되고 있다. 수집된 데이터는 수치형과 문자형으로 구성되어 있으며, 사면에 대한 객관적인 정보와 전문가의 판단에 의해 결정된 주관적인 정보로 구성되어 있다. 본 연구에서는 도로비탈면관리시스템에서 관리하는 데이터 활용 가능성을 검토하기 위해, 기계학습인 로지스틱 회귀분석을 이용하여 독립적인 정보를 이용한 주관적 정보 예측 모델을 구축하고 검증하였다. 수행결과, 구축된 확률모델을 이용하여 높은 정확도로 주관적 판단이 필요한 정보들을 예측할 수 있음을 확인하였다. 또한, 구축된 모델을 활용하여 새로 수집된 정보와 모델로부터의 예측값을 비교 ? 검토를 통해 고품질의 데이터를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
Objective : To examine the association between hospital procedure volume and treatment outcomes following allogeneic bone marrow transplantation (allo-BMT). Methods : Out of 1,050 patients who received allo-BMTs between 1998 and 2000 in 21 Korean hospitals, 752 with first allo-BMT and complete data were included in this study. Study subjects were divided into the following three groups according to cumulative hospital experience of all-BMTs during the study period: low (<30 cases), medium (30-49) and high ($\geq$50 cases) volume. Patient outcome was defined as early survival at day 100 and one-year survival. Multiple logistic regression analyses were performed to examine the association between hospital experience and survival at day 100 and one year. Results : When the low volume group was defined as the reference group, the adjusted relative risks (RR) of survival at day 100 for the high volume group were 2.46(95% CI, 1.13-5.36) for all patients, 2.61(1.04-6.57) for those with leukemia, and 2.20(0.47-10.32) for those with aplastic anemia. For one-year survival, adjusted RR for the high volume group were 2.52(1.40-4.51) for all patients, 1.99 (1.01-3.93) for leukemia, and 6.50(1.57-26.80) for aplastic anemia. None of the RR for the medium volume group was statistically significant. Patient factors showing significant relationship with survival were donor-recipient relation, human leukocyte antigen matching status, time from diagnosis to transplant, and disease stage. Conclusions : The study results suggest that the cumulative experience of hospitals in providing allo-BMT is positively associated with patient survival.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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