Sample size determination is a crucial part of sampling design. This paper gives a assessment for sample size determination using two-stage sampling scheme for estimating the population mean with a given precision.
An understanding of quality attributes is relevant for the software organization to deliver high software reliability. An empirical assessment of metrics to predict the quality attributes is essential in order to gain insight about the quality of software in the early phases of software development and to ensure corrective actions. In this paper, we predict a model to estimate fault proneness using Object Oriented CK metrics and QMOOD metrics. We apply one statistical method and six machine learning methods to predict the models. The proposed models are validated using dataset collected from Open Source software. The results are analyzed using Area Under the Curve (AUC) obtained from Receiver Operating Characteristics (ROC) analysis. The results show that the model predicted using the random forest and bagging methods outperformed all the other models. Hence, based on these results it is reasonable to claim that quality models have a significant relevance with Object Oriented metrics and that machine learning methods have a comparable performance with statistical methods.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.31
no.5
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pp.467-485
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2024
Policymakers and educational researchers have grown increasingly interested in the extent to which study results generalize across different groups of students. Current generalization research in education has largely focused on the compositional similarity among students based on a set of observable characteristics. However, generalization is defined differently across various disciplines. While the concept of compositional similarity is prominent in causal research, generalization among the statistical learning community refers to the extent to which a model produces accurate predictions across samples and populations. The purpose of this study is to assess the extent to which concepts related to contextual generalization (based on compositional similarity) are associated with the ideas related to model generalization (based on accuracy of prediction). We use observational data from the Programme for International Student Assessment (PISA) 2015 wave as a case study to examine the conditions under which contextual and model generalization are aligned. We assess the correlations between statistical measures that quantify compositional similarity and prediction accuracy and discuss the implications for generalization research.
The sequential assessment model describes a fight between two conspecific as an ongoing statistical sampling process, which makes it possible to predict fight length or repetition number of a behavioral element depending on relative RHP (resource holding potential: e.g. weight or fighting ability). We staged contests between males of common freshwater gobies to test some predictions of this model. Fights proceeded in a consistent sequence of phases. Most contests began with two contestants adopting lateral display, and then escalated to intense physical contacts. The length of contests was negatively correlated with weight difference between the contestants. The duration of complete phases was, however, independent of weight, and the prior information gained during complete phases did not appear to affect subsequent phases of the fight. Our results show that the contests of common freshwater gobies are well predicted by the sequential assessment model.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.55
no.1
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pp.31-38
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2013
The purpose of this study was to evaluate climate change vulnerability over the agricultural infrastructure in terms of flood and drought using principal component analysis. Vulnerability was assessed using vulnerability resilience index (VRI) which combines climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. Ten flood proxy variables and six drought proxy variables for the vulnerability assessment were selected by opinions of researchers and experts. The statistical data on 16 proxy variables for the local governments (Si, Do) were collected. To identify major variables and to explain the trend in whole data set, principal component analysis (PCA) was conducted. The result of PCA showed that the first 3 principal components explained approximately 83 % and 89 % of the total variance for the flood and drought, respectively. VRI assessment for the local governments based on the PCA results indicated that provinces where having the relatively large cultivation areas were categorized as vulnerable to climate change.
KIM, Yong-Hyun;KIM, Su-Hwan;LEE, Seung-Won;LIM, Jang-Seob
Proceedings of the KIEE Conference
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2015.07a
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pp.1216-1216
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2015
In this study, the author apply the VLF(Very Low Frequency) tan-delta data that has been measured at each office of the KEPCO 2012 to the Weibull distribution which is the statistical analysis as previous studies for the remaining life prediction through the improvement of the sensitivity and reliability of the degradation state assessment of underground distribution power cables. Also, in this paper, UCD(Used Cable Diagnosis) Matrix proposed by KEPCO was applied to the hierarchy of assessment prioritization. it suggests Aging Index for condition assessment and high reliability of proper economic replacement cycle using the weight according to the assessment prioritization.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.22
no.11
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pp.1547-1554
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1998
The object of this study was to develop an economic assessment program for the optimal design of the cogeneration systems composed of combining engine, generator, waste heat recovery exchanger, absorption chiller, and boiler, etc. The energy demand categorized by electric power, heating, cooling and water supply was determined by statistical data of the existing cogeneration systems. An economic assessment was performed by comparing the total cost of cogeneration system with that of non-cogeneration system. The total cost was evaluated by adding initial investment to operational cost considering efficiency of equipment, cost of equipment, fuel and electricity. To confirm the validity of the developed program, a hotel building with an area of $127,960m^2$ was selected, and the simulated results were compared with the measured data. The difference between the simulated and the measured values for the selected hotel building was approximately 12% for annual electric consumption.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.15
no.4
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pp.161-170
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2007
As one of the major handling performances of the vehicle and tire, the steering feel is very important in the high speed where safety and refinement is a major concern for the drivers. This paper presents both subjective and objective techniques for the assessment of the steering feel including the on-center feel and steering response. For this, subjective evaluation method of the steering feel was studied at first and then objective parameters were selected by considering the process by which the steering feel is evaluated subjectively. From statistical analysis of subjective and objective data for the several vehicles and professional drivers, it was found that the subjective assessment of the steering feel could be successfully explained by means of the suggested objective parameters. Also, the main objective parameters related to the subjective assessment of the steering feel could be found.
To promote the inclusion of quality of life (QOL) end-points In clinical research on cancer, the National Cancer Institute (USA) sponsored a workshop on QOL assessment In cancer clinical trials In July, 1990. Experts In clinical trials and QOL research formed four working groups to Identify current areas of cancer treatment In which QOL end-points are most Important; to discuss methodologic problems In QOL assessment; to address common problems In Implementing clinical studies with QOL end-points; and to consider statistical Issues In design, Implementation, and data analysis. Recommendations made by the working groups are summarized in this paper.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.35
no.1
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pp.15-21
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2024
Autism spectrum disorder (ASD) is diagnosed by the clinical decision of a trained professional based on the Diagnostic and Statistical Manual for Mental Disorders, Fifth Edition or International Classification of Diseases 11th Revision diagnostic criteria. To obtain information for diagnostic formulation, professionals should explore detailed developmental history, and can use structured or semi-structured assessment tools to observe interaction between the child and parents or strangers. Diagnostic assessment should include a profile of the strength and weaknesses of the individual and should be conducted using an optimal approach by a multidisciplinary team with appropriate techniques and experience. Assessment of language, cognitive, neuropsychological, and adaptive functioning should be conducted in ASD individuals prior to establishing an individualized treatment plan. Genetic testing, brain magnetic resonance imaging or electroencephalogram testing can be considered for identification of underlying causes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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