The study explored droughts using the Standardized Precipitation Index (SPI) in the northwestern region of Bangladesh, which is the drought prone area. In order to assess the trend and variability of monthly rainfall, as well as 3-month scale SPI, non-parametric Mann-Kendall (MK) tests and continuous wavelet transform were used respectively. The effect of climatic parameters on the drought in this region was also evaluated using SPI, with the Southern Oscilation Index (SOI) by means of the wavelet coherence technique, a relatively new and powerful tool for describing processes. The MK test showed no statistically significant monthly rainfall trends in the selected stations, whereas the seasonal MK test showed a declining rainfall trend in Bogra, Ishurdi, Rangpur and Sayedpur stations respectively. Sen's slope of six stations also provided a decreasing rainfall trend. The trend of the SPI, as well as Sen's slope indicated an increasing dryness trend in this area. Dominant periodicity of 3-month scale SPI at 8 to 16 months, 16 to 32 months, and 32 to 64 months were observed in the study area. The outcomes from this study contribute to hydrologists to establish strategies, priorities and proper use of water resources.
Repeated measurement data between two group is often used in the field of medicine study. In this paper, we suggest a method for comparison of the trend between two groups based on repeated measurement data. First, we estimate regression coefficient of linear regression model from each subject and generate samples using the regression coefficient estimated previous. And then, we test the difference between two groups by unpaired t-test, Wilcoxon rank sum test and placement test using generated samples. Monte Carlo Simulation is adapted to examine the power and experimental significance levels of several methods in various combinations.
The homogeneity analysis of temporal (monthly, seasonal and annual) climate aridity index trend was accomplished for 43 climate measurement stations in South Korea. Furthermore, 43 stations were grouped into 9 different regions and the temporal and regional homogeneity of climate aridity index trends in each region and entire 9 regions were analyzed. For analysis, monthly, seasonal and annual climate aridity indexes of 43 study stations were estimated using precipitation and potential evapotranspiration calculated from FAO Penman-Monteith equation. The Mann-Kendall statistical test for significant trend was accomplished using the estimated climate aridity indexes and the results of trend test (Z scores) were used to analyze the temporal and regional homogeneity of climate aridity index trends. The study results showed the temporal and regional homogeneity of climate aridity index trends for individual and entire 9 regions. However, the homogeneity and the extent of aridity index trend showed different patterns temporally and regionally.
Extensively used case-control designs in medical studies can also be powerful and efficient for family association studies as long as an analysis method is developed for the evaluation of association between candidate genes and disease. Traditional Cochran-Armitage trend test is devised for independent subjects data, and to apply this trend test to the biologically related siblings one has to take into account the covariance among related family members in order to maintain the correct type I error rate. We propose a more powerful trend test by introducing weights that reflect the number of affected siblings in families for the evaluation of the association of genetic markers related to the disease. An application of our method to a sample family data, in addition to a small-scale simulation, is presented to compare the weighted and unweighted trend tests.
Due to the frequent emergence of global abnormal climates, related studies on meteorological change is being actively proceed. However, the research on trend analysis using weather data accumulated over a long period of time was insufficient. In this study, the trend of temperature time series data accumulated from automated surface observing system (ASOS) for 40 years was analyzed by using a non-parametric analysis method. As a result of the Mann-Kendall test on the annual average temperature and seasonal average temperature time series data in South Korea, it has shown that an upward trend exists. In addition, the result of calculating the Sen's slope, which can determine the degree of tendency before and after the searched change point by applying the Pettitt test, recent data after the fluctuation point confirmed that the tendency of temperature rise was even greater.
In the previous article in this series we introduced the basic concepts for statistical analysis. The present review introduces hypothesis testing for continuous and categorical data for readers of the veterinary science literature. For the analysis of continuous data, we explained t-test to compare a single mean with a hypothesized value and the difference between two means from two independent samples or between two means arising from paired samples. When the data are categorical variables, the $x^2$ test for association and homogeneity, Fisher's exact test and Yates' continuity correction for small samples, and test for trend, in which at least one of the variables is ordinal is described, together with the worked examples. McNemar test for correlated proportions is also discussed. The topics covered may provide a basic understanding of different approaches for analyzing clinical data.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.6
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pp.945-957
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2009
Repeated measurement data among several treatments with a control is often used in the field of medicine study. In this paper, we suggest a method for comparison of the linear trend of responds followed time among several treatments with a control based on repeated measurement data. First, we estimate slope from each subject and generate samples using the slope estimated previous. And then, we test the difference among treatment with a control by ANOVA F test, Jonckheere-Terpstra test, updated control group procedure using generated samples. Monte Carlo Simulation is adapted to compare the power and experimental significance levels in various configuration.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.24
no.6
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pp.663-671
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2017
Some genetic association tests include an unidentifiable nuisance parameter under the null hypothesis of no association. When the mode of inheritance (MOI) is not specified in a case-control design, the Cochran-Armitage (CA) trend test contains an unidentifiable nuisance parameter. The transmission disequilibrium test (TDT) in a family-based association study that includes the unaffected also contains an unidentifiable nuisance parameter. The hypothesis tests that include an unidentifiable nuisance parameter are typically performed by taking a supremum of the CA tests or TDT over reasonable values of the parameter. The p-values of the supremum test statistics cannot be obtained by a normal or chi-square distribution. A common method is to use a Davies's upper bound of the p-value instead of an exact asymptotic p-value. In this paper, we provide a unified sine-cosine process expression of the CA trend test that does not specify the MOI and the TDT that includes the unaffected. We also present a closed form expression of the exact asymptotic formulas to calculate the p-values of the supremum tests when the score function can be written as a linear form in an unidentifiable parameter. We illustrate how to use the derived formulas using a pharmacogenetics case-control dataset and an attention deficit hyperactivity disorder family-based example.
Piping work of large ships or offshore plants is often done in a narrow and confined space, requiring precise bending and safety. In order to realize an accurate bending angle, it is very important to predict and correct a deformation that may be caused by elasticity in the bending process, that is, an angular deviation due to springback. Therefore, by using CAE analysis to develop a correction angle model for springback based on multiple tube bending angles and using trend line data derived from this correction angle model, at bending the tube as the diameter of the base former and the tube outer diameter change, the springback compensation angle at any angle can be obtained. In this study, the bending mechanism was analyzed to increase the bending precision, and a correction angle model was developed and a trend line was derived in consideration of springback occurring in the bending process. In order to derive a more accurate and reliable trend line, a tube tensile test was performed, and the reliability of the corrected angle trend line was verified by comparing the bending angle measurement and analysis results with a 3D scanner.
The purpose of this study was to test the discriminant analysis model of Quick Response system and to examine the detailed relationship between each discriminant factor and Quick Response adoption. In this discriminant analysis model of Quick Response system, firm size, strategic type, product category, fashion trend, selling time and the Quick Response benefits were included as discriminant factors. Onehundred and two subjects were randomly selected for the survey study and discriminant analysis, descriptive analysis, t-test, and x square test were used for the data analysis. The results of this study were: 1. Wilks Lambda and F value support the discriminant analysis model that, taken together firm size, strategic type, product category, fashion trend, selling time and the Quick Response benefits significantly help to explain Quick Response adoption. 2. The importance of discriminant ability was, in order, firm size, the Quick Response benefits, women's wear, fashion trend, analyzer, selling time, reactor, defender and men's wear. 3. The discriminant function had the high hit ratio, so this can be well used for the classification of Quick Response adoption/nonadoption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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