Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.30
no.1
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pp.87-94
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2017
Reliability analysis(RA) and Reliability-based design optimization(RBDO) require statistical modeling of input random variables, which is parametrically or nonparametrically determined based on experimental data. For the parametric method, goodness-of-fit (GOF) test and model selection method are widely used, and a sequential statistical modeling method combining the merits of the two methods has been recently proposed. Kernel density estimation(KDE) is often used as a nonparametric method, and it well describes a distribution function when the number of data is small or a density function has multimodal distribution. Although accurate statistical models are needed to obtain accurate RA and RBDO results, accurate statistical modeling is difficult when the number of data is small. In this study, the accuracy of two statistical modeling methods, SSM and KDE, were compared according to the number of data. Through numerical examples, the RA results using the input models modeled by two methods were compared, and appropriate modeling method was proposed according to the number of data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.9
no.1
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pp.167-174
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2002
Computer network provides a powerful infrastructure for information sharing and the development of the statistical software with new concepts. In this paper, we discuss the design concepts of the statistical software in the network environment.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.12
no.2
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pp.425-433
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2005
Most of national-wide surveys are summarized by some statistical tables and graphs. In spite of high costs to get statistical results from surveys, we often find some statistical problems in the statistical reports. In this paper, we point out some statistical problems for the Korean Anthropometric Survey report. Also, we suggest some alternatives which may avoid the illustrated problems.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.17
no.1
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pp.79-86
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1999
In this study, we investigated methods of quality check for digital basemaps and proposed effective methods of quality check. We used new statistical methods for quality control in order to carry out quality check for digital basemaps. We proposed 2-stage complete sampling and 2-stage cluster sampling method to improve present statistical methods of quality check(1-stage complete sampling method). We estimated error rate and number of omitted objects using simulated data about all delivered digital basemaps and estimated variances about it. We could determine confidence interval about error rate and number of omitted objects.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.23
no.6
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pp.517-529
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2016
This study compares the inverse transform and the composition methods for generating data from the Lindley distribution. The expression for the inverse of the distribution function for the Lindley distribution does not exist in closed form. Hence, authors of many empirical studies on the Lindley distribution used methods for generating Lindley variates other than the inverse transform. We generated data from the Lindley distribution using the inverse transform approach by obtaining the Lindley variates numerically; we also generated data from this distribution using the composition approach. Following the generation of the Lindley variates using these two methods, we compare some statistical properties of the estimates of the Lindley model parameters based on the generated data. We conclude that the two methods produce similar results.
Purpose: This article is purposed to present the correct statistic method by pointing out the statistical errors after analyzing the method of articles that were published in Korean Academy Journal of Periodontology and made statistic processes in them. Methods: 488 science papers which being put in Korean Academy Journal of Periodontology published from 2000 to 2006 was divided according to year. Results: In the 308 articles that applied statistic methods, 59 articles (50.0%), the largest portion of all, were included the case that applied incorrect parametric statistic method when needed to apply parametric statistics and 38 articles (32.2%) were included in the case that applied incorrect parametric statistic method when needed to apply non-parametric statistics. Conclusions: It is necessary to present the cases of inappropriate statistical methods in order to improve the quality of academic researches. Also, to apply adequate methods of statistics, it is suggested to report the articles periodically which are comparing and analyzing the statistical methods that are applied in the international articles in periodontal field.
The purpose of this study was to analyze the statistical errors of articles in the Journal of Korean Academy of Periodontology from 1973 to 1999. Of the 662 articles examined, 263 were included which analyzed the data. They were classified into 2 groups with time lapse; group 1: 1973∼1989, group 2: 1990∼1999. Authors made checklists for analyzing the data and detecting the errors and analyzed them with professional statistician. The results were as follows: 1. Of 263 atricles which applied statistical method, 40(19.3%) was in group 1, 223(49.0%) in group2. 2. In the number of statistical method applied, 170(64.6%) were analyzed with 1 statistical method, 73(27.8%) with 2 methods, 18(6.8%) with 3 methods, and 2(0.8%) with 4 methods 3. The number of statistical methods applied was 14, and they were applied in order of 119 of ANOVA, 72 of Student t-test, 63 of Paired t-test, 36 of CORRELATION, and 21 of Mann- Whitney U test. 4. In 87(33.1%) of 263 articles and in 18 error items, statistical errors were found out. In group I, 9 items (55%) of error were found out, and were in order of 5 of Student t-test instead of Paired t-test, and 4 of unnecessary statistical analysis. In group II, 16 items (29.1%) of error were found out, and were in order of 22 of Student t-test instead of Paired t-test, 7 of no multiple comparison test after ANOVA, 6 of Student t-test instead of ANOVA, 6 of unnecessary statistical analysis, and 5 of ANOVA instead of Paired t-test. In conclusion, the results noted that statistical analyses were increased, but statistical errors were decreased with time. But authors suggest that researchers should refer to standard statistical texts and seek advice from professional statisticians to avoid the statistical errors.
Animal experiments are essential to the study of animal nutrition. Because of the large variations among individual animals and ethical and economic constraints, experimental designs and statistical analyses are particularly important in animal experiments. To increase the scientific validity of the results and maximize the knowledge gained from animal experiments, each experiment should be appropriately designed, and the observations need to be correctly analyzed and transparently reported. There are many experimental designs and statistical methods. This editorial does not aim to review and present particular experimental designs and statistical methods. Instead, we discuss some essential elements when designing an animal experiment and conducting statistical analyses in animal nutritional studies and provide guidelines for submitting a manuscript to the Asian-Australasian Journal of Animal Sciences for consideration for publication.
Purpose: This study aimed to evaluate the accuracy and adequacy of research papers reporting statistical testings for mean differences. Methods: Original research articles utilized t-test, Chi-square test, and ANOVA were reviewed from Korean Journal of Women Health Nursing published from the year 2004 to 2006. Seventy-six papers were evaluated in accordance with formatted criteria in respect to an inclusiveness of research title, accuracy of statistical methods and presentation styles, and errors in reporting statistical outcomes. Results: Research titles were quite comprehensive, however overall accuracy of statistical values and basic formats reached only 60 to 80% by items. Details of the presentation in the reporting of outcomes were not complied with the guidelines, which need careful concerns of the writers. Errors of English in table presentation were found in more than 30% of the papers. Conclusion: The outcome would be reflected in the submission guidelines for future writers. To reach the level comparable with internationally recognized nursing journals, concrete knowledge to apply statistical methods should be ensured in the processes of submission, reviews, and editing.
The purpose of this study was to investigate the changes and types of statistical methods used in the Korean Journal of Orthodontics (KJO) and the American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics (AJODO) from )999 to 2003. The frequency of use, transitions, assumption check of statistical methods and types of advanced statistical methods were examined from each journal. The study consisted of 247 articles published in the KJO and randomly chosen 50 articles per year which were original articles and used statistical methods T-test, analysis of variance(ANOVA), correlation analysis, nonparametric analysis. regression analysis chi-square test. factor analysis, were the order of statistical methods most frequently used in the KJO, while t-test. ANOVA, nonparametric analysis, correlation analysis, regression analysis, chi-square test. factor analysis. were the order of statistical methods used in the AJODO The changes of statistical methods observed in the KJO were not significant $(X^2=17.4\;p=0.5881)$ but the changes observed in the AJODO was seen to be significant $(x^2=42.4,\;p=0.0397)$ Some of the studies examined had overlooked the assumptions of the statistical methods employed. Data investigation such as outlier should be performed before analysis and alternative statistical approaches are applied for a small sample size. Types of advanced statistical methods were factor analysis and discriminant analysis in the KJO and Intention-To-Treat (ITT) analysis in clinical trials through multi-center, survival analysis and Generalized Estimating Equations (GEE) in the AJODO. Appropriate analysis approaches and interpretations should be applied for the correlated and repeated measurements of the orthodontic data set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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