Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권3호
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pp.675-682
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2002
In this study, we develop the statistical analysis program for genetic analysis of diallel crosses data by SAS/MACRO, SAS/IML. Genetic analysis is to estimate of genetics parameters and heredity with reciprocal cross and without reciprocal cross. Statistical analysis program solve the problem of the difficulties on the data analysis in field denetics and breeding Therefore the user whoever want to analysis of data on genetics and breeding easily conduct the work saving time and suffering.
This study estimated the technical efficiency of coastal composite fishery in Korea by using the data envelopment analysis (DEA) and the stochastic frontier analysis (SFA) methods, and the results on the respective method were compared. In the DEA method, the constant returns to scale (CRS) and the variable returns to scale (VRS) output-oriented DEA models were separated and technical efficiencies were estimated, respectively. The average estimated value of technical efficiency by the SFA method (0.633) was found to be lower than that by the VRS-DEA method (0.738), while it was higher than that by the CRS-DEA method (0.479). It was found that strong correlation exists between the SFA method and the VRS-DEA method. The method which can utilize both methods in mutually complementing way for the estimation of technical efficiency was also considered.
Background: A unique framework for performance optimization of generation companies (GENCOs) based on health, safety, environment, and ergonomics (HSEE) indicators is presented. Methods: To rank this sector of industry, the combination of data envelopment analysis (DEA), principal component analysis (PCA), and Taguchi are used for all branches of GENCOs. These methods are applied in an integrated manner to measure the performance of GENCO. The preferred model between DEA, PCA, and Taguchi is selected based on sensitivity analysis and maximum correlation between rankings. To achieve the stated objectives, noise is introduced into input data. Results: The results show that Taguchi outperforms other methods. Moreover, a comprehensive experiment is carried out to identify the most influential factor for ranking GENCOs. Conclusion: The approach developed in this study could be used for continuous assessment and improvement of GENCO's performance in supplying energy with respect to HSEE factors. The results of such studies would help managers to have better understanding of weak and strong points in terms of HSEE factors.
Cluster analysis has been widely used in many applications, such that pattern analysis or recognition, data analysis, image processing, market research on on-line or off-line and so on. Clustering can identify dense and sparse regions among data attributes or object attributes. But it requires many hours to get clusters that we want, because of clustering is more primitive, explorative and we make many data an object of cluster analysis. In this paper we propose a new method of clustering using sample based on grid. It is more fast than any traditional clustering method and maintains its accuracy. It reduces running time by using grid-based sample. And other clustering applications can be more effective by using this methods with its original methods.
This study intends to prepare a system that can be used, by applying digital technique, in analyzing complexity of architectural forms that have been visualized by the correlation based on the distribution chart made in accordance with profile lines. The profile lines are derived from the edge analysis of the architectural forms, simplified based on the visual theory. For the purpose, this study was conducted in the following ways: First, problems of the existing models for the elevation analysis were examined along with formal analysis based on visual recognition to consider the profile lines derived from the forms. Secondly, in elevation analysis, profile lines were derived by digital method to measure them qualitatively. To verify the objectivity of the measured data value, a survey was conducted based on the adjective cataloging method, and the correlation of the survey result and analyzed data was analyzed to verify the validity of the derived data. Thirdly, supplementation for the problems deducted from experiments and the possibility to use it in designing were suggested. Digital method has many advantages over the conventional analyzing system in deriving precise data value by excluding subjectivity. It also allows various analytical methods in analyzing numerous data repeatedly. Diversified models and methods of analysis considering numerous factors arising in the process of designing remain assignments to research in future.
While job stress evaluations are reported in the recent surveys upon the nuclear power plants(NPPs), any significant advance in the types of questionnaires is not currently found. There are limitations to their usefulness as analytic tools for the management of safety resources in NPPs. Data mining(DM) has emerged as one of the key features for data computing and analysis to conduct a survey analysis. There are still limitations to its capability such as dimensionality associated with many survey questions and quality of information. Even though some survey methods may have significant advantages, often these methods do not provide enough evidence of causal relationships and the statistical inferences among a large number of input factors and responses. In order to address these limitations on the data computing and analysis capabilities, we propose an advanced procedure of survey analysis incorporating the DM method into a statistical analysis. The DM method can reduce dimensionality of risk factors, but DM method may not discuss the robustness of solutions, either by considering data preprocesses for outliers and missing values, or by considering uncontrollable noise factors. We propose three steps to address these limitations. The first step shows data mining with response surface method(RSM), to deal with specific situations by creating a new method called response surface data mining(RSDM). The second step follows the RSDM with detailed statistical relationships between the risk factors and the response of interest, and shows the demonstration the proposed RSDM can effectively find significant physical, psycho-social, and environmental risk factors by reducing the dimensionality with the process providing detailed statistical inferences. The final step suggest a robust stress management system which effectively manage job stress of the workers in NPPs as a part of a safety resource management using the surrogate variable concept.
최근 단일염기다형성 및 일배체형을 이용한 질병-유전자간 연관성연구가 많이 진행되고 있으며, 이를 위한 다양한 분석방법과 분석도구가 개발되고 있다. 그러나 통합 소프트웨어는 충분히 확립되지 못하였으며, 각 소프트웨어가 제공하는 분석방법 및 양식에 차이가 많아 연구자가 적절한 것을 선택하기가 쉽지 않다. 본고에서는 유전적 연관성연구를 사전분석단계, 집단기반연구방법, 가족기반연구방법으로 나누어 각각의 목적에 따른 분석방법을 고찰하고, 이의 분석을 위한 주요 소프트웨어로서 FBAT, SAS/Genetics, SAGE, R의 지원내용과 방법을 비교하였다.
A lot of data which are used in environment analysis of air pollution have characteristics that are distributed continuously in space. In this point, the collected data value such as precipitation, temperature, altitude, pollution density, PM10 have spatial aspect. When geostatistical data analysis are needed, acquisition of the value in every point is the best way, however, it is impossible because of the costs and time. Therefore, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observations. In this study, spatial interpolation method such as local trend surface model, IDW(inverse distance weighted), RBF(radial basis function), Kriging were applied to PM10 annual average concentration of Seoul in 2005 and the accuracy was evaluated. For evaluation of interpolation accuracy, range of estimated value, RMSE, average error were analyzed with observation data. The Kriging and RBF methods had the higher accuracy than others.
Objectives : The purpose of this study was to analyze 356 papers included in the Journal of the Korean Society of Dental Hygiene between 2000 when the initial number was issued and April, 2010. The papers involved articles, treatises, theses and dissertations. Methods : According to existing literature related to paper analysis, all the journals were analyzed by year to find out the subjects of the studies, places for data gathering, the presence or absence of research funds supplied, the number of researchers, research methods, methods of data collection, themes and data analysis methods. Results : As for subjects, the largest group of the papers that numbered 69(20.7%) examined dental hygienists, and the second biggest group that numbered 65(19.5%) examined dental hygienists and students. The third greatest group that numbered 47(14.2%) examined patients at dental hospitals and clinics. Concerning places of data gathering, schools(37.1%) were the most common places where data were collected, followed by dental hospitals/clinics(31.6%) and laboratories(7.4%). In terms of research design, research studies accounted for 88.5%, and experimental studies accounted for 11.5%. Research studies were far more prevalent. Concerning themes, there were 76 kinds of concepts that the studies dealt with, and the most dominant concepts were oral health awareness and behavior, which 34 studies focused on(9.6%). 10 studies or more were concerned with dental service, oral health status, dental hygiene education, infection control, oral health education, job satisfaction and stress. As to data analysis methods, frequency analysis was most dominant, followed by Chi-square test, t-test, analysis of variance, descriptive statistics, correlation analysis and regression analysis. Most of the studies made use of quantitative research methods. Conclusions : The effort by this study to analyze the papers included in the Journal of the Korean Society of Dental Hygiene to grasp research trends in the field of dental hygiene is expected to be of some use for the determination of the right directions of dental hygiene research in the future.
Methods used for averaging PH's of rainwater and site representation have been studied, Statistical analysis was attempted regarding effects of ionic components on PH's utilizing 847 data altogether obtained in two years, 1984 and 1985. The outcome of the study may be assumarized as follows: 1. Methods for Averaging PH Volume weighted method is considered to be acceptable providing that precipitation is measured at the same time when the samples are taken. Without precipitation data a simple averaging method should be the next choice. 2. Site Representation A statistical method used for optimizing a monitoring newtork was applied using the data collected. Because of a limited number of data, no discernible conclusion can be reached suggesting that the method can serve as a good guide when the data base becomes more reliable. 3. A good correlation appears to exist betwen conductivities and ionic components in rainwater. It would, therefore, be possible to certain extend to estimate ionic concentrations from conductivity measurements by correlation equations. 4. The acidity of rainwater is effected by $SO_4^{2-}, NO_3^-, Cl^- and NH_4^+ with SO_4^{2-}$ being the most significant as demonstrated by standardized regression analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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