In this study, the longevity index was suggested for researches about social and environmental effects to human immorality and criteria for defining longevity area were developed using statistical analysis. Candidates indexes based on researches about the tend of human death ratio were investigated. As a result statistical analysis, ratio of population over 85 yearn old and over 65 years was selected as a longevity index. Statistical analysis on the longevity distribution at each district showed that 'eup' and 'myun' are appropriate spatial unit to study social and geographical characteristics of longevity. The spatial analysis using the $ArcView^{TM}$ with the suggested index shows the time dependent variances of degree of immorality and spatial relationship between degree of immorality and human migration.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.5
no.1
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pp.20-26
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2002
The forest fire occurrences and burned area are increasing every year since 1990 in Korea, of which 65% is covered by forest. This study attempts to analyze topographic characteristics of forest fire burned area using GIS, and we also applied the statistical analysis based on the fire characteristics such as weather, forest as fuels and topography in small and large forest fire burned areas. The result of the statistical analysis shows that the size of forest fire was related to the slope length, slope degree, wind speed, forest type, and forest continuity.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.23
no.4
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pp.615-625
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2011
This study presents a descriptive statistical analysis on grade characteristics and employment rates of three ocean-related departments at a university. The ocean-related departments belong to the same college along with the other six departments. To obtain the correlation between the grade characteristics and employment rates, we carried out the followings. Firstly, four-year employment rates and six-semester GPAs (grade point averages) were obtained from the nine departments. Secondly, the box-and-whisker plots were constructed for each data set to capture the grade characteristics (mean, the first quartile, median, third quartile, whisker+, and Q3 box). Finally, the grade characteristics and employment rates were correlated. It is shown from the correlation analysis that the employment rate has a positive linear relation with the mean or third quartile, while the rate has a negative linear relation with the whisker+ or Q3 box, for the ocean-related departments possibly because these departments have higher regular employment rates than those of the other six departments.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.8
no.4
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pp.37-45
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2020
Purpose: This study aims to clarify the concept of entrepreneurial leadership by reviewing the relevant existing studies, and to examine changes in entrepreneurial leadership research through review and statistical analysis on the articles published in Korean and international journals. Research Design, Data, and Methodology: Among the papers published between 2010 and 2020, 8 Korean studies and 42 international studies (UK and US) that clearly identify entrepreneurial leadership as research topic were analyzed. Results: Examinations on the yearly trends, keywords, and research methods reveal that research on entrepreneurial leadership is increasing recently with the emphasis on the statistical analysis. Keyword analysis shows high frequency of team and innovation for domestic research, while overseas research focuses on entrepreneurship, leadership, and gender associated keywords. Conclusions: This study has confirmed that overseas studies employ various methodologies, focusing on statistical analysis and that the effect of entrepreneurial leadership are in progress. For domestic cases, studies on entrepreneurial leadership are limited in number. Research topics and methods are areas that need further improvements. Research on entrepreneurial leadership has recently begun, requiring diversity in the subjects and methods for future development
In tunneling projects, a significant part of the costs is spent on segment production. By more economically producing, the cost of tunnel construction can be greatly reduced, especially in long and large-diameter tunnels. In the present study, the effect of using the Carousel method in the improvement of the production system performance compared to the conventional Static system has been studied. To carry out the research, a quantitative comparison of cost and production time was carried out for two production methods using the available documentation. The opinions of experts have been obtained using questionnaires and qualitative comparison of cost, time and production quality was done by implementation of statistical analysis. The SPSS software and the univariate t-test were used to analyze the questionnaires. According to the results of statistical analysis with SPSS, the use of the Carousel method will reduce production time and costs along with increasing manufacturing quality. According to the documentation analysis, the Carousel method reduces the cost of production by almost 30% and leads to a reduction of the production time to approximately 40% of the Static moulds system. The Carousel method has a higher production rate, efficiency, and better performance. Research into quantifying the benefits of Carousel method in the production system performance is very limited. This comparison is based on real information from the under construction Tabriz Metro project. This article can be very helpful in choosing the best production method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.1
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pp.37-48
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2023
Shape analysis is a method for measuring, describing and comparing the shape of objects in geometric space. An important aspect is to obtain Procrustes distance based on least square method. We note that the shape is all the geometrical information that remains when location, scale and rotational effects are filtered out from an object. However, and unfortunately, when we cannot measure some landmarks which are some biologically or geometrically meaningful points of any object, it is not possible to measure the variation of all shapes of an object, including that of the incomplete object. Hence, we need to replace the missing landmarks. In particular, Albers and Gower (2010) studied the missing rows of configurations in Procrustes analysis. They noted that the convergence of their approach can be quite slow. In this study, alternatively, we derive an algorithm for estimating the missing landmarks based on the pre-shapes. The pre-shape is invariant under the location and scaling of the original configuration with the centroid size of the pre-shape being one. Therefore we expect that we can reduce the amount of total computing time for obtaining the estimate of the missing landmarks.
This paper presents a technique for determining the optimal number of elements in stochastic finite element analysis based on reliability analysis. Using the change-of-variable perturbation stochastic finite element approach, the probability density function of the dynamic responses of stochastic structures is explicitly determined. This method combines the perturbation stochastic finite element method with the change-of-variable technique into a united model. To further examine the relationships between the random fields, discretization of the random field parameters, such as the variance function and the scale of fluctuation, is also performed. Accordingly, the reliability index is calculated based on the explicit probability density function of responses with Gaussian or non-Gaussian random fields in any number of elements corresponding to the random field discretization. The numerical examples illustrate the effectiveness of the proposed method for a one-dimensional cantilever reinforced concrete column and a two-dimensional steel plate shear wall. The benefit of this method is that the probability density function of responses can be obtained explicitly without the use simulation techniques. Any type of random variable with any statistical distribution can be incorporated into the calculations, regardless of the restrictions imposed by the type of statistical distribution of random variables. Consequently, this method can be utilized as a suitable guideline for the efficient implementation of stochastic finite element analysis of structures, regardless of the statistical distribution of random variables.
Purpose: Higher Order Thinking Skills is one of the important aspects in education that must be mastered by the students in order to be qualified in competing at international level. Success in mastering HOTS among the students is always linked to preparation of a good and conducive learning environment. However, does this connection impacts the students' HOTS achievement? Therefore, this research is carried out in order to evaluate the relationship between HOTS and learning environment with the main focus on Accounting Principle Elective Subject (MPEI PP). Research design, data and methodology: Research in the form of correlation is implied in this study and it involves 59 Form 5 students that has learned all syllabus in Form 4's MPEI PP. Results: Evaluation of HOTS level is based on Taxonomy Bloom that covers applying skill, analysing skill, evaluating skill, and creating skill. Result from data analysis found that there is a very weak correlation (r = 0.02) between the two variables with regression equation of average grade point = 75.023 + (-.273) Learning Environment. Conclusion: Thus, a non-significant relationship between HOTS and learning environment is successfully proven through correlation and regression statistical analysis.
Preparation and evaluation of the limestone samples for a proficiency test using domestic limestone have been performed. We have used statistical method for evaluation of the XRF and instrumental analysis results. We have found that there were some outliers from XRF and ICP-OES instrumental analysis results for each sample. After removal of 5 outliers among the 50 samples we could obtain the homogeneous samples which have within a reliability of 95% from a statistical analysis result.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.2
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pp.84-94
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2018
In recent years, the diminishing of operation and maintenance cost using advanced maintenance technology is attracting many companies' attention. Especially, the heavy machinery industry regards it as a crucial problem since a failure of heavy machinery requires high cost and long downtime. To improve the current maintenance process, the heavy machinery industry tries to develop a methodology to predict failure in advance and to find its causes using usage data. A better analysis of failure causes requires more data so that various kinds of sensor are attached to machines and abundant amount of product usage data is collected through the sensor network. However, the systemic analysis of the collected product usage data is still in its infant stage. Many previous works have focused on failure occurrence as statistical data for reliability analysis. There have been less works to apply product usage data into root cause analysis of product failure. The product usage data collected while failures occur should be considered failure cause analysis. To do this, this study proposes a methodology to apply product usage data into failure cause analysis. The proposed methodology in this study is composed of several steps to transform product usage into failure causes. Various statistical analysis combined with product usage data such as multinomial logistic regression, T-test, and so on are used for the root cause analysis. The proposed methodology is applied to field data coming from operated locomotive and the analysis result shows its effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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