This study aims to find the determining factors for apartment rental prices by using Stepwise Multiple Regression Analysis. In the process, differences among the groups and multicollinearity and correlation between the variables are examined using analysis of variance(ANOVA), correlation analysis and factor analysis. The comprehensive analysis of reliability of the variable and comprehensivization ensure objectivity. For this analysis, the characteristics of the determining factors for apartment rental prices by sub-regions in Seoul are as follows : First, the housing supply rate appears center of the central and the southwest region is influenced by the cultural and ecological environment, convenience, the size of the complex and reputation of the developer. Second, the northeast region is generally influenced by the regional economy, housing size, the density of the complex, well-known construction companies and relevant variables of individual housing and the density of the complex, physical and social environment, reputation of the developer, local economy and housing size. Lastly, the southeast region appears to be influenced by the local economy, the density of the complex, housing size and the educational environment.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.33
no.4
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pp.13-30
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2008
We explore the determinants of long-term relationship between the buyer and the supplier to help suppliers develope a strategy to build long-term relationship with their buyers. Based upon an extensive literature review, we propose three droops of independent variables which may affect long-term relationship, including (a) environmental factors (product complexity, product importance, source dependence, price sensitivity), (b) relational factors(trust, commitment, satisfaction, intention of expansion), (c) operational performance(quality, delivery, cost capability, technical knowhow). The buyer's actual period of relationship with its main supplier is used as a dependent variable. Using hierarchical multiple regression analysis, we empirically test hypotheses, analysing a sample of 290 manufacturing firms in the U.S. The statistical results indicate that the buyer's source dependence, price sensitivity and the supplier's commitment play a significant role in establishing long-term relationship between the buyer and the supplier. However, the supplier's cost capability and technical knowhow in operational performance negatively affect long-term relationship in contrast with our hypotheses. Due to this controversial result, we divide the sample group Into dual sourcing and multiple sourcing environments and reconduct regression analysis in a post hoc manner. The findings show that the supplier's cost capability and technical knowhow are negatively associated with the length of relationship only in the multiple sourcing environment. The results may confirm that both parties' opportunistic behavior is more salient in the multiple sourcing environment than in the single sourcing environment.
The benthic macroinvertebrates index (BMI) was developed based on the 5-day biochemical oxygen demand (BOD5), which is the amount of biodegradable organic matter in stream water. However, benthic macroinvertebrates mainly live in the streambed substrate and are affected by the interaction of water quality and substrate. This study was conducted to examine the interactive relationship between water quality items (BOD5, total phosphorus (TP), total suspended solids (TSS)) and substrate with BMI by performing statistical analyses (four-way analysis of variance, Pearson's correlation analysis, partial correlation analysis and multiple regression analysis). The data used in the analyses were collected from 19,915 sampling units at 1,937 sites in South Korea from 2010 to 2020. The interaction effect between BOD5 and substrate types was confirmed through a four-way analysis of variance. Partial correlation analysis and multiple regression analysis estimated the degree of influence on the change in BMI value in the order of mean grain size of the substrate as (𝜱m) > BOD5 > TP > TSS. BMI can be regarded as an index that evaluates the comprehensive effects of water quality and streambed status, although it is an index that was developed based on the amount of biodegradable organic matter in a water column.
The purpose of this study was to examine factors affecting addictive buying behavior. Two hundred seventy-six female college students who have purchased fashion products through TV home shopping were surveyed. For data analysis, descriptive statistics, Pearson's correlations, multiple regression were used. As the results, higher addictive buying scores were correlated to higher purchasing experience during childhood, family problem, parent's compulsive buying tendency, and friendship. Based on these results, fashion marketing strategies would be suggested. Multiple regression analysis revealed that parent's compulsive buying tendency and friendship were significantly to related to addictive buying. Based on these results, fashion marketing regarding television home shopping would be suggested.
This study conducted a survey and emperical analysis of SNS based consumer experience visits to eat out companies. A total of 350 questionnaires were collected of which 28 were deemed unreliable, leaving 322 responses to be used in the analysis. SPSS 22.0 was employed to carry out frequency analysis, factor analysis, and reliability analysis, correlation analysis, and regression analysis. First, choose eat out properties multiple regression analysis on the impact on customer satisfaction, overall explanatory power of the regression equation $R^2=.521$ (adjusted $R^2=.515$) and F values were analyzed statistically significant the influence of the positive (+) with 86.325 p=0.000 and the regression equation. Content type pursuit of independent variables (B=0.540, p<0.001), seeking safety type (B=0.292, p<0.001) were significantly appeared showed the influence of the positive (+), Pursuit convenience-type (B=0.071, p<0.001) and the pursuit of dignity type (B=0.002, p<0.001) the sub-showed the influence of (-). Second, the multiple regression analysis on the impact on customer satisfaction to others is recommended explanatory power is $R^2=.539$ (adjusted $R^2=.538$) and F values are analyzed by a statistical regression equation p=0.000 and 374.765 in significance showed that the model fit the regression line. Customer satisfaction is the independent variable was the influence of the positive (+) to (B=0.540, p<0.001).
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.29
no.2
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pp.106-110
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2021
In this study, the main factors affecting the number of passengers and cargo volume transported by air between Korea, China and Japan over the past 20 years are to be identified. For the analysis, data from three countries' GDP and per capita as well as exchange rates and international oil prices were used, and OLS multiple regression analysis and fixed effect analysis were performed. As a result of the analysis, both the number of passengers and cargo volume transported by air showed a negative (-) direction for GDP, which represents the country's economic power, and a positive (+) direction, for per capita GDP, which represents income level. And the increase in the exchange rate between China and Japan acted in a positive (+) direction on the increase in the number of passengers, and the effect of oil prices was found to be limited.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.1
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pp.34-41
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2020
There has not been any scientific analysis on appropriate size of workforce and salary for civilian workers in military so far. Thus, this paper conducted analysis on propriety in employment size of military doctrine researchers using system dynamic methodology based on annual military doctrine workload. Vensim software was mainly used to measure complement of the research group based on data from job analysis. Secondly, a multiple regression analysis was performed to study an appropriate wage for researchers based on their expertise and working condition. The data from twenty public research institutions and twenty eight job positions that are performing similar duty with military doctrine researchers was obtained and utilized to create a salary-estimation regression equation in the analysis. Finally, with cost-benefit analysis method this paper studied financial effectiveness of hiring military doctrine researchers. Contingent valuation method, which has been recognized as one of the most effective methodologies in cost-benefit analysis on intangible value, was utilized to measure benefit of hiring the researchers. The methodology presented in this paper can be applied to measure and improve the efficiency of military organization not only in military doctrine research area but also in several military functional area (military training, logistics, administration, combat development, and combat support).
The present study observed temperature in order to identify factors affecting temperature by zoning and to measure the intensity of their impact on temperature. The empirical results of analyzing observed data are as follows. In order to make up for multicollinearity, a problem in multiple regression analysis, and to give more specific explanations, this study conducted factor analysis and obtained desirable data with adequacy and statistical significance. In the correlation matrix, factors decreasing temperature were planted areas, water surfaces and grasslands, and those increasing temperature were bare grounds, paved areas, and building area. According to land cover patterns, commercial areas had the highest temperature lowering effect. Through the rotated component matrix, we found that factors are grouped into those decreasing temperature, those increasing temperature, and those with low significance in increasing or decreasing temperature. In order to solve the problem of multicollinearity in multiple regression analysis, we performed factor analysis between the land use patterns and temperature and confirmed the usability of factor analysis as a new analysis method in urban heat island.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.10
no.4
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pp.224-232
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1994
A new neural network model has been developed to predict short-term air pollution concentration. In addition, a multiple regression model widely used in statistical analysis was tested. These models were applied for prediction of daily maximum ozone concentration in Seoul during the summer season of 1991. The time periods between May and September 1989 and 1990 were utilized to train set of learning patterns in neural network model, and to estimate multiple regression model. To evaluate the results of the different models, several Performance indices were used. The results indicated that the multiple regression model tended to underpredict the daily maximum ozone concentration with small r$^{2}$(0.38). Also, large errors were found in this model; 21.1 ppb for RMSE, 0.324 for NMSE, and -0.164 for MRE. On the other hand, the results obtained from the neural network model were very promising. Thus, we can know that this model has a prominent efficiency in the adaptive control for the non-linear multi- variable systems such as photochemical oxidants. Also, when the recent new information was added in the neural network model, prediction accuracy was increased. From the new model, the values of RMSE, NMSE and r$^{2}$ were 13.2ppb, 0.089, 0.003 and 0.55 respectively.
This study proposed a multiple regression equation for predicting VO2max of elderly men and women using functional performance variables required to conduct daily activities. The subjects of this study were 58 elderly men (72.4±5.9 yrs) and 117 elderly women (73.4±4.5 yrs) aged 65-90 who belong to the senior welfare center. The maximal graded exercise test using a cycle ergometer and functional performance representing muscle strength, endurance, static and dynamic flexibility, mobility, and agility were measured. For statistical processing, multiple regression analysis was performed, and the statistical significance level was α = .05. As a result, the VO2max estimation formula for the elderly was 0.419 (standing up and sitting down a chair) + 0.199 (leg endurance against wall) + 5.383, and R2=0.406. In addition, the VO2max estimation formula for elderly women is - 0.737 (standing up from a supine position) - 0.144 (waking around two cones in a figure 8) - 0.135 (%body fat) + 0.042 (one leg balance with eyes open) + 29.395, R2=0.367 was calculated. The conclusion is that if the maximal graded exercise test is not available, it is considered that VO2max of the elderly can be predicted properly by using the estimation formula calculated based on the functional performance variable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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