Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2005.11a
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pp.79-84
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2005
The growing number of households with only cellular phones and no landline telephones, is decreasing the coverage of the landline frame. Dual frame sample designs are considered which draw phone numbers from the landline and the cellular number frame. Cellular phones may be used as personal or household devices. Weighting strategies appropriate to compensate for unequal probabilities in selecting dual frame samples are proposed. Also, some current issues are discussed.
This paper considers a functional regression model with truncated errors in explanatory variables. We show that the ordinary least squares (OLS) estimators produce bias in regression parameter estimates under misspecified models with ignored errors in the explanatory variable measurements, and then propose methods for analyzing the functional model. Fully parametric frequentist approaches for analyzing the model are intractable and thus Bayesian methods are pursued using a Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling based approach. Necessary theories involved in modeling and computation are provided. Finally, a simulation study is given to illustrate and examine the proposed methods.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.40
no.2
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pp.217-242
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2006
This Study reviewed 86 research articles using inferential statistics published in 2001-2004 in 4 korean core journals in the field of library and information science. Sampling methods, response rates and nonresponse bias, reliability test, and inferential statistic techniques used in the articles were critically reviewed and analyzed. Nonprobability sampling was mostly used. Average response rate was 74.47%. Parametric statistics were mostly used. Some misunderstandings in using each inferential statistics, especially Reliability Test, Multiple Regression, Factor Analysis, MDS, etc. were reported in this study.
Spatial sampling design plays an important role in GIS-based modeling studies because it increases modeling efficiency while reducing the cost of sampling. In the field of agricultural systems, research demand for high-resolution spatial databased modeling to predict and evaluate climate change impacts is growing rapidly. Accordingly, the need and importance of spatial sampling design are increasing. The purpose of this study was to design spatial sampling of paddy fields (11,386 grids with 1 km spatial resolution) in Korea for use in agricultural spatial modeling. A stratified random sampling design was developed and applied in 2030s, 2050s, and 2080s under two RCP scenarios of 4.5 and 8.5. Twenty-five weather and four soil characteristics were used as stratification variables. Stratification and sample allocation were optimized to ensure minimum sample size under given precision constraints for 16 target variables such as crop yield, greenhouse gas emission, and pest distribution. Precision and accuracy of the sampling were evaluated through sampling simulations based on coefficient of variation (CV) and relative bias, respectively. As a result, the paddy field could be optimized in the range of 5 to 21 strata and 46 to 69 samples. Evaluation results showed that target variables were within precision constraints (CV<0.05 except for crop yield) with low bias values (below 3%). These results can contribute to reducing sampling cost and computation time while having high predictive power. It is expected to be widely used as a representative sample grid in various agriculture spatial modeling studies.
In business survey, modified cut-off sampling is commonly used to greatly increase the accuracy of the estimation while reducing the number of samples. However, non-response rate of take-all stratum has increased significantly and the sample substitution is not possible because the non-response in the take-all stratum affects the accuracy of the estimation. It is important to adjust the bias appropriately if non-response is affected by the variable of interest. In this study, a bias adjusted estimation is proposed as an appropriate method to deal with a non-response in the take-all stratum. In particular, the estimator proposed by Chung and Shin (2020) was applied to the bias adjustment for the take-all stratum; therefore, we suggest a new method to adjust properly for the take-all stratum. The superiority of the proposed estimator was examined through simulation studies and confirmed through actual data analysis.
We propose proper methods to impute the item nonresponse in 4-8-4 rotation sample survey. We consider nonignorable nonresponse mechanism that can happen when survey deals with sensitive question (e.g. income, labor force). We utilize modeling imputation method based on Bayesian approach to avoid a boundary solution problem. We also estimate a interview time bias using imputed data and calculate cell expectation and marginal probability on fixed time after removing estimated bias. We compare the mean squared errors and bias between maximum likelihood method and Bayesian methods using simulation studies.
Objectives : This study aimed to examine the mediating effect of sleep quality and interpretation bias for ambiguity in the relationship between hopelessness and suicidal ideation in psychiatric patients. Methods : A total of 231 psychiatric outpatients and inpatients completed the Beck Hopelessness Scale, Pittsburgh Sleep Quality Index, Ambiguous/Unambiguous Situations Diary-Extended Version, and Ultra-Short Suicidal Ideation Scale. Data analysis was conducted using regression analyses and bootstrap sampling. Results : The results of this study showed that hopelessness had a direct effect on suicidal ideation, and that sleep quality and interpretation bias for ambiguity mediated the association between hopelessness and suicidal ideation. Moreover, there was a significant double mediating effect of sleep quality and interpretation bias for ambiguity on the relationship between hopelessness and suicidal ideation. Conclusions : These results suggest that it is important to consider both sleep quality and interpretation bias for ambiguity to prevent hopelessness from leading to suicidal idea. These results suggest that considering both sleep quality and interpretation bias for ambiguity may be important in preventing hopelessness from leading to suicidal ideation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.143-146
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2011
A 50-MS/s 10-bit pipelined ADC with 1.2Vpp differential input range is proposed in this paper. The designed pipelined ADC consists of eight stage of 1.5bit/stage, one stage of 2bit/stage, digital error correction block, bias & reference driver, and clock generator. 1.5bit/stage is consists of sub-ADC, DAC and gain stage, Specially, a sample-and hold amplifier (SHA) is removed in the designed pipelined ADC to reduce the hardware and power consumption. Also, the proposed bootstrapped switch improves the Linearity of the input analog switch and the dynamic performance of the total ADC. The reference voltage was driven by using the on-chip reference driver without external reference. The proposed pipelined ADC was designed by using a 0.18um 1-poly 5-metal CMOS process with 1.8V supply. The total area including the power decoupling capacitor and power consumption are $0.95mm^2$ and 60mW, respectively. Also, the simulation result shows the ENOB of 9.3-bit at the Nyquist sampling rate.
This study examines the sampling bias that may have resulted from the large number of missing observations. Despite well-designed and reliable sampling procedures, the observed sample values in DSFH(Demographic Survey on Changes in Family and Household Structure, Japan) included many missing observations. The head administerd survey method of DSFH resulted in a large number of missing observations regarding characteristics of elderly non-head parents and their children. In addition, the response probability of a particular item in DSFH significantly differs by characteristics of elderly parents and their children. Furthermore, missing observations of many items occurred simultaneously. This complex pattern of missing observations critically limits the ability to produce an unbiased analysis. First, the large number of missing observations is likely to cause a misleading estimate of the standard error. Even worse, the possible dependency of missing observations on their latent values is likely to produce biased estimates of covariates. Two models are employed to solve the possible inference biases. First, EM algorithm is used to infer the missing values based on the knowledge of the association between the observed values and other covariates. Second, a selection model was employed given the suspicion that the probability of missing observations of proximity depends on its unobserved outcome.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.569-572
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2014
This paper presents a CMOS switched-capacitor interface circuit for MEMS capacitive sensors. It consist of a capacitance to voltage converter(CVC), a second-order ${\Sigma}{\Delta}$ modulator, and a comparator. A bias circuit is also designed to supply constant bias voltages and currents. This circuit employes the correlated-double-sampling(CDS) and chopper-stabilization(CHS) techniques to reduce low-frequency noise and offset. The designed CVC has a sensitivity of 20.53mV/fF and linearity errors less than 0.036%. The duty cycle of the designed ${\Sigma}{\Delta}$ modulator output increases about 5% as the input voltage amplitude increases by 100mV. The designed interface circuit shows linearity errors less than 0.13%, and the current consumption is 0.73mA. The proposed circuit is designed in a 0.35um CMOS process with a supply voltage of 3.3V. The size of the designed chip including PADs is $1117um{\times}983um$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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