Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권3호
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pp.617-624
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2004
In this article the fuzzy number rank and the fuzzy rank transformation method are introduced in order to analyse the non-parametric fuzzy regression model which cannot be described as a specific functional form such as the crisp data and fuzzy data as a independent and dependent variables respectively. The effectiveness of fuzzy rank transformation methods is compared with other methods through the numerical examples.
Purpose: The purpose of this study is to examine five evaluation models constructed by different normalization and aggregation methods in terms of the volatility of rankings and rank reversals. We also explore how the volatility of rankings of the five models changes and how often the rank reversals occur when the outliers are removed. Methods: We used data published in the Complete University Guide 2014. Two universities with missing values were excluded from the data. The university rankings were derived by using the five models, and then each model's volatility of rankings was measured. The box-plot was used to detect outliers. Results: Model 1 has the lowest volatility among the five models whether or not the outliers are included. Model 5 has the lowest number of rank reversals. Model 3, which has been used by many institutions, appears to be in the middle among the five in terms of the volatility and the rank reversals. Conclusion: The university rankings vary from one evaluation model to another depending on what normalization and aggregation methods are used. No single model exhibits clear superiority over others in both the volatility and the rank reversal. The findings of this study are expected to provide a stepping stone toward a superior model which is both reliable and robust.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권3호
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pp.1007-1015
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2003
In this paper we introduced a new score generating function for the rank dispersion function in a general linear model. Based on the new score function, we derived the null asymptotic theory of the rank-based hypothesis testing in a linear model. In essence we showed that several rank test statistics, which are primarily focused on our new score generating function and new dispersion function, are mainly distribution free and asymptotically converges to a chi-square distribution.
Due to the increasing demand of high rank coal, the use of low rank coal, which has economically advantage, is rising in various industries using carbonaceous solid fuels. In addition, the severe disaster of global warming caused by greenhouse gas emissions is becoming more serious. The Republic of Korea set a goal to reduce greenhouse gas emissions by supporting the use of biomass from the Paris International Climate Change Conference and the 8th Basic Plan for Electricity Supply and Demand. In line with these worldwide trends, this paper focuses on investigating the combustibility of high rank coal Carboone, low rank coal Adaro from Indonesia, Baganuur from Mongolia and, In biomass, wood pellet and herbaceous type Kenaf were simulated as kinetic reactivity model. The accuracy of the pore development model were compared with experimental result and analyzed using carbon conversion and tau with grain model, random pore model, and flexibility-enhanced random pore model. In row lank coal and biomass, FERPM is well-matched kinetic model than GM and RPM to using numerical simulations.
본 연구에서는 변동계수를 이용하여 DEA 모형의 변별력 평가에 적용할 수 있는 새로운 평가기준을 제시하였다. 변별력 평가를 위해 기존 연구에서 제시한 중요도와 본 연구에서 제안한 변동계수를 이용하여 변별력을 분석하였다. 다양한 DEA 모형들 중 변별력 평가를 위해 CCR-DEA, BCC-DEA, entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency DEA 모형을 선정하고 실증분석을 실시하였다. 모형들의 순위상관관계를 파악하기 위해서 CCR 모형과 BCC 모형의 효율성 값과 entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency 모형의 효율성 값들 간에 순위상관분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 도출된 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 중요도와 변동계수를 이용한 모형들의 변별력 순위가 동일한 것으로 분석되어 변동계수를 DEA 모형의 변별력 평가기준으로 이용할 수 있다는 것이다. 둘째, 본 연구의 실증분석 결과에 따르면 4개 모형 중 super efficiency 모형이 변별력이 가장 높은 것으로 분석되었다. 셋째, CCR 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형은 super efficiency 모형으로 나타났고, BCC 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형도 super efficiency 모형으로 분석되었다.
In order to select an optimum gasifier for specific low rank coal, evaluation elements were studied by analyzing characteristics of low rank coal compared with those of high rank coal and the effects of each gasifier type in accordance with the characteristics. And syngas composition calculation model was made on the basis of thermochemical equilibrium to quantify some of the evaluation elements. And then the suitable gasifier was selected for a kind of Indonesian low rank coal through this syngas composition calculation model and the evaluation elements of selecting gasifier.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권2호
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pp.333-339
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2013
본 논문은 불완전계수의 모형행렬을 갖는 선형모형에서 추정가능함수를 다루고 있다. 고정효과 모형의 모수들은 일반적으로 추정가능한 모수가 아니므로 추정가능한 모수들의 함수를 구하기 위한 방법으로 완전계수의 인자분해 방법을 제시하고 있다. 완전계수의 인자분해 방법으로 구해진 추정가능함수의 타당성을 확인하기 위한 사영행렬은 불완전계수의 모형행렬을 구성하는 행벡터로 생성되는 벡터공간으로의 사영행렬과 동일함을 보여주고 있다. 완전계수의 인자분해로 추정가능함수를 구하는 방법과 모수들의 선형함수가 추정가능함수인 가의 확인을 위한 사영행렬의 이용에 관해 벡터공간의 관점에서 다루어지고 있다. 또한, 추정가능함수의 기저 구성에 관한 구체적 논의가 행해지고 있다.
신호 의존성 잡음(signal-dependent noise)이 섞인 관측 모형에서 순위 통계량(rank statistic)을 써서 약한 신호를 검파하는 검파기의 검정 통계량을 얻었다. 이 논문에서는 비가선성 잡음(non-additive noise)환경을 생각하려고 순가산성 잡음 뿐만 아니라 신호 의존성 잡음도 함께 나타내는 일반화된 관측모델을 썼다. 이 모형에서 얻은 국소 최적순위(locally optimum rank) 검파기는 국소 최적(locally optimum) 검파기와 비슷한 몰을 가지고, 순가산성 잡음 모형에서의 국소 최적 순위 검파기를 일반화한 것임을 보였다. 또한 다중 입력인 때에도 비슷한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권1호
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pp.79-85
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1996
This paper will show that the rank of the model matrix of a closed, n compartmental model with k sinks is n-k. This statement will be extended to include open compartmental models as a part of theorem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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