본 연구의 목적은 장딴지근 길이가 동적 균형과 발의 앞뒤 압력분포에 어떤 영향을 미치는지 알아보는 것이다. 연구기간은 2018년 12월 3일부터 21일까지로 30명의 연구대상자를 장딴지근 길이 검사를 통해 장딴지근의 정상길이를 가진 대조군과 장딴지근 길이의 단축이 있는 실험군으로 분류하였다. 동적 균형과 발의 앞뒤 압력분포는 Biorescue장비를 사용하여 평가하였으며 동적 균형을 평가하기 위해 앞쪽과 뒤쪽 방향의 안정성 한계를 데이터로 수집하였다. 군간 동적 균형과 발의 앞뒤 압력분포에 유의한 차이가 있는지 알아보기 위하여 독립 t 검정을 이용하여 분석하였고, 통계학적 유의수준은 0.05로 하였다. 연구 결과 군간 동적 균형과 발의 앞뒤 압력분포는 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 이러한 연구 결과를 통해 장딴지근 길이의 단축은 앞쪽으로 동적 균형 및 발의 앞쪽 압력 분포에 영향을 미친다는 것을 제안하고 그러므로 근골격계 질환 예방과 정상적인 균형능력을 위해 장딴지근의 적절한 길이를 유지하는 것은 중요하다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권1호
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pp.221-227
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2002
The concept of pivot has been widely used in various classical inferences. In this paper, it is proved by use of pivotal quantities that the Bayesian inferences can be arrived at the same results of classical inferences for the location-scale parameters models under the assumption of non-informative prior distributions. Some theorems are proposed in which the posterior distribution and the sampling distribution of a pivotal quantity coincide. The theorems are applied illustratively to some statistical models.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권3호
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pp.729-742
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2005
In this paper, we discuss the propriety of the various noninformative priors for the Pareto distribution. The reference prior, Jeffreys prior and ad hoc noninformative prior which is used in several literatures will be introduced and showed that which prior gives the proper posterior distribution. The reference prior and Jeffreys prior give a proper posterior distribution, but ad hoc noninformative prior which is proportional to reciprocal of the parameters does not give a proper posterior. To compute survival function, we use the well-known approximation method proposed by Lindley (1980) and Tireney and Kadane (1986). And two methods are compared by simulation. A real data example is given to illustrate our methodology.
Missing continuous covariates are pervasive in the use of generalized linear models for medical data. Multiple imputation is the most common and easy-to-do method of dealing with missing covariate data. However, there are always serious warnings in using this method. There should be concern to make imputed values more proper. In this paper, proper imputation from posterior predictive distribution is developed for implementing with arbitrary priors. We use empirical distribution of the posterior for approximating the posterior predictive distribution, to sample from it. This method is preferable in comparison with a presented imputation method of us which uses a full model to impute missing values using available software. The proposed methods are implemented on glucocorticoid data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권1호
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pp.121-131
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2007
In this paper, we examine the problem of estimating the sensitive characteristics and behaviors in a multinomial randomized response model using Bayesian approach. We derived a posterior distribution for parameter of interest for multinomial randomized response model. Based on the posterior distribution, we also calculated a credible intervals and mean squared error (MSE). We finally compare the maximum likelihood estimator and the Bayes estimator in terms of MSE.
When modeling a complex system we use an event tree to analyze propagation of failure. An event tree cannot represent the statistical interrelationships among parameters, but it can be represented as a statistically identical influence diagram so that parameter updating can be easily performed. After updating parameters we can calculate posterior distribution of the failure rate for each path. But exact distribution requires considerably complex numerical integration. We propose an approximation method to calculate the posterior and derive the predictive distribution of the time to next failure. Finally we introduce the system which implements our methodology.
We propose one properties of Bayesian fuzzy hypotheses testing by revision for prior possibility distribution and posterior possibility distribution using weighted fuzzy hypotheses H$\sub$0/($\theta$) versus H$_1$($\theta$) on $\theta$.
본 연구에서 2008년 10월 1일부터 2010년 9월 30일까지 경북지역 S대학 병원을 내원하여 전산화단층 혈관촬영을 시행한 환자 중 뇌동맥류가 발견된 249명을 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 연구 대상자 총 249명 중 여자가 159명(63.9%)으로 남자 90명(36.1%) 보다 높은 분포를 보였다. 뇌동맥류의 혈관별 분포에서는 후교통동맥이 34.9%로 가장 많았으며, 다음으로 내경동맥이 21.7%, 중대뇌동맥이 15.7%, 전교통동맥이 14.5%, 후대뇌동맥과 뇌저동맥이 각각 3.6%, 전대뇌동맥과 추골동맥이 각각 2.4%, 후하소뇌동맥 1.2% 순이었다. 성별에 따른 뇌동맥류의 분포에 대해 분석한 결과 남자의 경우 후대뇌동맥과 뇌저동맥에 질환이 있는 경우가 한명도 없었으며, 여자의 경우에는 후하소뇌동맥에 질환이 있는 경우는 한명도 없었다. 성별에 따른 뇌동맥류의 혈관별 분포에서는 통계적으로 유의성이 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 연령에 따른 뇌동맥류의 혈관별 분포에서는 통계적으로 유의성이 없는 것으로 나타났으며(p>0.05), 차이가 나는 집단을 파악하기 위해 사후 분석을 적용한 결과, 61~70세의 경우가 가장 높았고(4.21), 30세 이하(2.0)가 가장 낮은 것으로 파악되었다. 계절에 따른 뇌동맥류의 혈관별 분포에서는 통계적으로 유의성이 있는 것으로 나타났으며(p<0.05), 차이가 나는 집단을 파악하기 위해 사후 분석을 적용한 결과, 가을이 가장 높았고(4.55) 봄(2.50)이 가장 낮은 것으로 파악되었다.
There are several approaches for dealing with the structural change in regression model, but by introducing a concept of Spline, the structural change can be expressed more clearly. This makes it possible not only to know the location where the structural change happens and the total number, but also to derive posterior distribution from anterior-posterior distribution when the probability of the judgement anterior for entire combination was given to each model, by which, the model that has the highest posterior probability is the method which realizes the structural change. The purpose of this study is to find a peculiarity of the posterior probability on the occasion of anterior information acquired and of not acquired with Baysian approach.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권1호
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pp.1-9
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2003
In this article, we consider a Bayesian estimation method for the geometric mean of $textsc{k}$ exponential parameters, Using the Tibshirani's orthogonal parameterization, we suggest an invariant prior distribution of the $textsc{k}$ parameters. It is seen that the prior, probability matching prior, is better than the uniform prior in the sense of correct frequentist coverage probability of the posterior quantile. Then a weighted Monte Carlo method is developed to approximate the posterior distribution of the mean. The method is easily implemented and provides posterior mean and HPD(Highest Posterior Density) interval for the geometric mean. A simulation study is given to illustrates the efficiency of the method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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