The problem of comparing k normal populations with a control (or a standard) in terms of the absolute values of their means is considered. Under the framework of indifference-zone formulation a single-state and a two-stage procedures for selecting the best are proposed, according to their commom vairances known or unknown respectively. The procedures guarantee that the probability of correct selection is not less than some preassigned lower limit. Selected tables necessary to implement the procedures are provided.
본 논문은 베이즈인자(Bayes factor)를 이용하여 정상(stationary) AR(1)모형의 자기회귀계수에 대해 다중검정하는 방법을 제시한다. 모수들에 대한 사전분포로는 무정보 사전분포(noninformative prior distribution)를 가정한다. 이러한 경우에 통상적으로 사용되는 베이즈인자를 근사없이 정확히 계산하여 각 모형에 대한 사후확률(posterior probability)을 얻는다. 최종적으로 모의실험 자료 및 실제 자료에 적용하여 이론의 결과가 잘 부합되는지를 검토한다.
The purpose of this paper is to extend the idea of Tamhane and Bechhofer (1977, 1979) concerning the normal means problem to some general class of distributions. The key idea in Tamhane and Bechhofer is the derivation of the computable lower bounds on the probability of a correct selection. To derive such lower bounds, they used the specific covariance structure of a multivariate normal distribution. It is shown that such lower bounds can be obtained for a class of stochastically increasing distributions under certain conditions, which is sufficiently general so as to include the normal means problem as a special application. As an application of the general theory to the scale parameters problem, a two-stage elimination type procedure for selecting the population associated with the smallest variance from among several normal populations is proposed. The design constants are tabulated and the relative efficiencies are computed.
확률적 특성을 가지는 시스템의 시험을 위해서는 시험 입력을 일정 횟수만큼 반복하여 제공하고 관찰된 데이터를 기반으로 판정이 내려져야 한다. 구간 추정 기법을 이용하여 관찰된 데이터로부터 확률 값이 올바른지 여부를 판단할 수 있으며, 이 때 적절한 신뢰구간의 선택은 시험의 품질을 결정하는 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 다양한 크기의 표본에 대해 대표적인 구간 추정 기법인 Wald 신뢰구간과 Agresti-Coull 신뢰구간을 비교 분석한다. 각 신뢰구간이 확률 값 시험에 사용되었을 경우 올바른 구현 제품이 시험을 통과할 확률과 잘못된 구현제품이 시험을 통과하지 못할 확률을 기반으로 비교 분석을 수행하며, 확률 값이 올바른지를 판단하기 위한 양측검정뿐만 아니라 확률 값이 기준 확률 이상인지 여부를 판단하기 위한 단측검정을 사용하는 경우에 대해서도 비교 분석을 수행한다. 비교 분석 결과 양측검정의 경우 Agresti-Coull 신뢰구간을 사용할 것을 추천하며, 단측검정의 경우 큰 크기의 표본에 대해서는 Agresti-Coull 신뢰구간을, 적은 크기의 표본에 대해서는 Wald 신뢰구간 또는 Agresti-Coull 신뢰구간을 선택적으로 사용할 것을 추천한다.
A design for a system to perform rapid recognition of three dimensional objects is presented, focusing on efficient indexing. In order to retrieve the best matched models without exploring all possible object matches, we have employed a bayesian framework. A decision-theoretic measure of the discriminatory power of a feature for a model object is defined in terms of posterior probability. Detectability of a featrue defined as a function of the feature itselt, viewpoint, sensor charcteristics, nd the feature detection algorithm(s) is also considered in the computation of discribminatory power. In order to speed up the indexing or selection of correct objects, we generate and verify the object hypotheses for rfeatures detected in a scene in the order of the discriminatory power of these features for model objects.
park, Sung-Hoon;Kong, Young-Sae;Kim, Hee-Joon;Lee, Byung-Gul
Journal of the korean society of oceanography
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제32권4호
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pp.163-170
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1997
Some CMP gathers acquired from shallow marine seismic reflection survey in offshore Korea do not show the hyperbolic trend of moveout. It originated from so-called swell effect of source and streamer, which are towed under rough sea surface during the data acquisition. The observed time deviations of NMO-corrected traces can be entirely ascribed to the swell effect. To correct these time deviations, a residual statics is introduced using Genetic Algorithms (GA) into the swell correction. A new class of global optimization methods known as GA has recently been developed in the field of Artificial Intelligence and has a resemblance with the genetic evolution of biological systems. The basic idea in using GA as an optimization method is to represent a population of possible solutions or models in a chromosome-type encoding and manipulate these encoded models through simulated reproduction, crossover and mutation. GA parameters used in this paper are as follows: population size Q=40, probability of multiple-point crossover P$_c$=0.6, linear relationship of mutation probability P$_m$ from 0.002 to 0.004, and gray code representation are adopted. The number of the model participating in tournament selection (nt) is 3, and the number of expected copies desired for the best population member in the scaling of fitness is 1.5. With above parameters, an optimization run was iterated for 101 generations. The combination of above parameters are found to be optimal for the convergence of the algorithm. The resulting reflection events in every NMO-corrected CMP gather show good alignment and enhanced quality stack section.
혁신형 중소기업 기술금융의 지속적인 확대와 발전을 위해서 기술금융 지원사업의 적절성이 요구된다. 본 연구에서 기술금융 수혜기업의 선정이 사업 목적과 취지에 적합한지 여부를 실증 분석하였다. 기술금융 여신이 발생될 확률은 기술력등급이 높을수록, 영업이익률이 높을수록 증가하는 것으로 나타났다. 반면에 자본금과 업력이 증가할수록 기술금융 여신 승인이 발생될 확률은 점진적으로 감소하는 것으로 나타났다. 로지스틱 분석결과 기술력 등급과 기업의 주요 특성이 기술금융 수혜기업 선정에 유의한 영향을 미친 것으로 나타났다. 그러나 모형의 적합성인 정분류율이 높지 않기 때문에, 기술금융의 적절성을 높이기 위한 개선을 제안하였다. 그리고 회귀분석 결과 대출금 규모와 기술력 등급사이에 연관성은 유의하지 않게 나타났다. 본 연구결과와 제안은 기술금융 결정의 적절성과 신뢰성을 확보하는 데 기여할 것이다.
Kim, Young-Eun;Jung, Yoon-Sun;Ock, Minsu;Yoon, Seok-Jun
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제55권1호
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pp.1-9
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2022
An index that evaluates the health level of a population group considering both death and loss of function due to disease is called a summary measure of population health (SMPH). SMPHs are broadly divided into life year indices and life expectancy indices, the latter of which comprise healthy life expectancy (HLE). HLE is included as a policy target in various national and regional level healthcare plans, and the term "HLE" is commonly used in academia and by the public. However, the overall level of understanding of HLE-such as the precise definition of HLE and methods of calculating HLE-still seems to be low. As discussed in this study, the types of HLE are classified into disability-free life expectancy, disease-free life expectancy, quality-adjusted life expectancy, self-rated HLE, and disability-adjusted life expectancy. Their characteristics are examined to facilitate a correct understanding and appropriate utilization of HLE. In addition, the Sullivan method, as a representative method for calculating HLE, is presented in detail, and major issues in the process of calculating HLE, such as selection of the population group and age group, estimation of death probability, calculation of life years, and incorporation of health weights, are reviewed. This study will help researchers to select an appropriate HLE type and evaluate the validity of HLE research results, and it is expected to contribute to the vitalization of HLE research.
본 논문에서는 Tobit 모형과 Heckit 모형을 소개한다. 이러한 모형은 절단된 자료의 분석에 사용되는데, 이때 절단된 자료란 연속형 자료가 아닌 특정 지점에서 절단이 발생하게 되거나 일정한 지점에서 개체가 양의 확률로 개체의 다수가 분포, 다른 영역에서는 연속형의 형태로 분포하는 자료를 의미한다. 이때 절단된 형태의 자료라는 특성을 고려하여 일반적인 선형회귀모형을 적합하는 경우 발생하는 문제점을 교정하고자 Tobit 및 Heckit 모형을 사용하나, 두 모형의 차이점이 명확하게 고려되지 않고 종종 혼용된 채 사용되었다. 따라서 여기서는 절단된 자료의 형태를 가정별로 세분화하여 모의자료를 통해 먼저 모형의 적합성을 비교하였으며, 이후 실제 자료를 바탕으로 모형을 적합하였다. 그 결과 절단 여부에 영향을 주는 잠재변수가 없는 경우 Tobit 및 Heckit 모형 모두 잘 적합되나 Tobit 모형이 간소하면서도 참값에 더 근접하게 적합되는 것을 확인하였다. 하지만 절단 여부에 영향을 주는 잠재변수가 존재하는 경우에는 Heckit 모형만 적합이 잘 되는 것을 확인하였다.
수학적 사고력은 STEM(science, technology, engineering, mathematics) 분야에서의 학업적인 성취와 과학기술의 혁신에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 학제 간 연구 분야인 수 인지(numerical cognition) 및 수학적 인지와 관련된 최근의 인지신경학적 연구 결과들을 종합하여 개관하였다. 첫째로 수학적 사고의 기초가 되는 뇌 기제의 위치와 정보처리 메커니즘을 확인하였다. 수학적 사고는 영역 특정적(domain specific)인 기능인 수 감각과 시공간적 능력뿐만 아니라 영역 일반적(domain general)인 기능인 언어, 장기기억, 작업 기억(working memory) 등을 기초로 하며 이를 토대로 추상화, 추론 등의 고차원적인 사고를 한다. 이 중에서 수 감각과 시공간적 능력은 두정엽(parietal lobe)을 기반으로 한다. 두 번째로는 수학적 사고 능력에서 관찰되는 개인 차이에 대하여 고찰하였다. 특히 수학 영재들의 신경학적인 특성을 신경망 효율성(neural efficiency)의 관점에서 고찰해 보았다. 그 결과 높은 지능이란 두뇌가 얼마나 많이 일하느냐가 아니라 얼마나 효율적으로 일하는가에 달렸다는 사실을 확인하였다. 수학 영재들의 또 다른 특성은 좌반구와 우반구 간의 연결과 반구 내에서 전두엽과 두정엽의 연결이 뛰어나다는 사실이다. 세 번째로는 학습과 훈련, 그리고 성장에 따른 변화 및 발전에 대한 분석이다. 개인이 성장하며, 수학 학습과 훈련을 하게 될 때 이에 따라 두뇌 피질에서도 변화가 반영되어 나타난다. 그 변화를 피질에서의 활성화 수준의 변화, 재분배, 구조적 변화라는 관점에서 해석하였다. 이 중에서 구조적 변화는 결국 신경 가소성(neural plasticity)을 의미한다. 마지막으로 수학적 창의성은 수학적 지식(개념)을 기초로 하여 수학적 개념들을 결합하는 단계가 요구되며, 그 후 결합된 개념들 중에서 심미적인 선택을 통해 수학적 발명(발견)으로 연결된다. 전문성이 높아질수록 결합과 선택이라는 두 단계가 더욱 중요해진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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