This study examines regression modeling method using zero-inflated distribution in relation to estimation of exposure distribution required in advertisement media planning. Exposure distribution is the percentage of audiences that are exposed each time the ad is repeated. Such an exposure distribution plays a very important role in providing basic information necessary for calculating various indicators for quantitatively measuring the advertising effect. Especially, due to the decrease of advertising price and the spread of various media, the frequency of the advertisement or the broadcasting of specific advertisements has been greatly increased compared to the past. As a result, the frequency of exposure is relatively decreasing. In this situation, the number of individuals who are not exposed to the media, that is, are not exposed to advertising structurally is increasing. This research proposes advertising exposure distribution models using a zero-inflated regression model, and conducts a comparative study using actual cases.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.13
no.3
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pp.204-215
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1988
This paper deals with the adaptive state estimation which is designed specially for a tracking system containing unknown and/or radomly varying hybride noises to provide an accurate estimate of the system state. The range of discrete vectyor v in finite numbers(N) for this adaptive estimator span the entire possible range of impulse noise levels such as the binomial, the edge, the Tchebyscheff, the binomal-edge and the Tchbyscheff-edge distribution. A feed forward path consisting of zero detector and data selector is incoporated with the conventional adaptive state estimator so as to provide accurate estimations. Despite the large and randomly varying hybrid noises, results of computer simulations for the various discrete vector levels show that this adptive state estimator is turned out to be a good system with relatively small implse errors.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.2
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pp.219-227
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2011
In this paper, we proposed a generalized bivariate negative binomial distribution allowing heterogeneous dispersions on two dependent variables based on a trivariate reduction technique. In this model, we propose the score and LR tests for testing the equality of dispersions and compare the efficiencies of the proposed tests using a Monte Carlo study. The Monte Carlo study shows that the proposed score and LR tests prove to be an efficient test for the equality of dispersions in the view of the significance level and power. However, the score test is easier to compute than the LR test and it shows a slightly better performance than the LR test from the Monte Carlo study, we suggest the use of score tests for testing the equality of dispersions on two dependent variables. In addition, an empirical example is provided to illustrate the results.
Rahimzadeh, Mitra;Baghestani, Ahmad Reza;Gohari, Mahmood Reza;Pourhoseingholi, Mohamad Amin
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.15
no.12
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pp.4839-4842
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2014
Background: Although the Cox's proportional hazard model is the popular approach for survival analysis to investigate significant risk factors of cancer patient survival, it is not appropriate in the case of log-term disease free survival. Recently, cure rate models have been introduced to distinguish between clinical determinants of cure and variables associated with the time to event of interest. The aim of this study was to use a cure rate model to determine the clinical associated factors for cure rates of patients with breast cancer (BC). Materials and Methods: This prospective cohort study covered 305 patients with BC, admitted at Shahid Faiazbakhsh Hospital, Tehran, during 2006 to 2008 and followed until April 2012. Cases of patient death were confirmed by telephone contact. For data analysis, a non-mixed cure rate model with Poisson distribution and negative binomial distribution were employed. All analyses were carried out using a developed Macro in WinBugs. Deviance information criteria (DIC) were employed to find the best model. Results: The overall 1-year, 3-year and 5-year relative survival rates were 97%, 89% and 74%. Metastasis and stage of BC were the significant factors, but age was significant only in negative binomial model. The DIC also showed that the negative binomial model had a better fit. Conclusions: This study indicated that, metastasis and stage of BC were identified as the clinical criteria for cure rates. There are limited studies on BC survival which employed these cure rate models to identify the clinical factors associated with cure. These models are better than Cox, in the case of long-term survival.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.7
no.1
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pp.269-276
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2000
there are several methods available for estimating parameters in overdispersed binary response data with the litter effect. Simulations are performed to compare methods for estimating an overall mean and an overdispersion parameter using moments a maximum likelihood under a beta-binomial distribution a maximum quasi-likelihood and a maximum extended quasi-likelihood.
An acceptance sampling plan for products manufactured from a production process with variable fraction defective is developed. We consider a situation where defective products have short lifetimes and non-defective ones never fail during the technological life of the products. An acceptance criterion which guarantee the out going quality of accepted products is derived using the prior information on the quality of products. Numerical examples are provided.
This study, investigates the effects of dispersion parameters between two response variables in zero-truncated bivariate generalized Poisson distributions. A Monte Carlo study shows that the zero-truncated bivariate Poisson and negative binomial models fit poorly wherein the zero-truncated bivariate count data has heterogeneous dispersion parameters on dependent variables. In addition, we derive the score test for testing the equality of the dispersion parameters and compare its efficiency with the likelihood ratio test.
In some binary solution, closed miscibility loop of temperature-composition phase diagram occurs where both an upper critical solution temperature and a lower critical solution temperature exist. It is known that this phenomena occurs if specific interaction between molecules exists. There are several ways describing the specific interaction. In this work it is assumed that the total number of specific interactions is distributed according to binomial distribution. In this case, exact mathematical conditions for closed miscibility loop phase behavior are derived when the specific interaction is applied to regular solution theory, quasichemical theory and Flory-Huggins lattice theory. And we investigated the effect of parameters on the phase diagram. The phase diagram of water-nicotine is calculated and compared with experimental data.
According to economic growth theory, location configuration of business enterprises engaged in specific industries has spatial affinity. In this research we defined industrial concentration index to measure industry agglomeration using the characteristics of dispersion parameter of negative binomial distribution, and used the industrial concentration index to examine aspect of spatial configuration change. We utilized Census on Basic Characteristics of Establishments of 1995 and 2000 to deduce industrral concentration indices of 7 knowledge-based industries and 9 strategy-based industries of Choongbuk Province and analyzed the aspect of spatial configuration change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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