Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권3호
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pp.209-222
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2015
Time series are used in many studies for model building and analysis. We must be very careful to understand the kind of time series data used in the analysis. In this review article, we will begin with some issues related to the use of aggregate and systematic sampling time series. Since several time series are often used in a study of the relationship of variables, we will also consider vector time series modeling and analysis. Although the basic procedures of model building between univariate time series and vector time series are the same, there are some important phenomena which are unique to vector time series. Therefore, we will also discuss some issues related to vector time models. Understanding these issues is important when we use time series data in modeling and analysis, regardless of whether it is a univariate or multivariate time series.
본 논문에서는 전동기 제작과정에서 발생하는 제작공차가 유도전동기 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위하여 확률론적 해석기법을 도입하였다. 단변수 차원 감소법을 사용하여 특정한 확률분포를 갖는 설계변수에 의해 발생하는 성능함수의 확률분포 특성을 예측하였다. 또한 확률성능함수의 평균과 분산의 민감도 정보를 도출함으로써 개별 설계변수의 임의성이 확률성능함수의 분포에 미치는 영향력을 분석하였다. 제안된 기법은 간단한 수학예제와 유도전동기 모델에 적용하여 그 효율성과 정밀도를 검증하였다.
본 연구에서는 터널의 주요 설계정수인 탄성계수와 측압계수를 산정 할 수 있는 역 해석 알고리즘을 개발하였다. 해석 알고리즘은 범용 유한차분해석 프로그램인 FLAC의 해석과정 내에 직접탐색법 알고리즘을 이용한 FISH 문을 삽입함으로써 구성하였다. 기존 연구에서 사용한 탄성모델에 대하여 본 연구에서 개발한 역 해석 알고리즘의 적합성을 검토하였다. 본 연구에서 개발된 역 해석 알고리즘은 기존 역 해석 기법에 비해 더 적은 반복연산에 더 정확한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
The purposes of this study were (1) to segment female college students' apparel shoppers into unique apparel buying decision-making style groups; and (2) to profile for each segment in terms of personal characteristics (material values, change seeking tendency and prestige sensitivity) and fashion information sources. Data were collected through questionnaires from convenient sample of 290 female college students. As a result of cluster analysis and univariate analysis of variance, distinctive consumer decision-making style groups of consumers were identified; Value-maximizing Recreational Shoppers, Brand-Maximizing Emotional Shoppers, and Apathetic Shoppers. These three groups were compared as to the effect of personal characteristics variables and fashion information sources through univariate analysis of variance and chi-square statistics. The result showed that personal characteristics (material values, change seeking tendency and prestige sensitivity) and fashion-information sources do influence the consumer decision-making styles and that these three groups were unique in their decision-making characteristics showing that consumer decision-making styles can be a good segmentation base for apparel market.
In this study engineered steel fibres used as reinforcement for concrete were characterized by number of key mechanical and spatial parameters, which are easy to measure and quantify. Such commonly used parameters as length, diameter, fibre intrinsic efficiency ratio (FIER), hook geometry, tensile strength and ductility were considered. Effective classification of various fibres was demonstrated using simple multivariate computations involving principal component analysis (PCA). Contrary to univariate data mining approach, the proposed analysis can be efficiently adapted for fast, robust and direct classification of engineered steel fibres. The results have revealed that in case of particular spatial/geometrical conditions of steel fibres investigated the FIER parameter can be efficiently replaced by a simple aspect ratio. There is also a need of finding new parameters describing properties of steel fibre more precisely.
Baghestani, Ahmad Reza;Moghaddam, Sahar Saeedi;Majd, Hamid Alavi;Akbari, Mohammad Esmaeil;Nafissi, Nahid;Gohari, Kimiya
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권18호
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pp.8567-8571
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2016
Background: The Cox model is known as one of the most frequently-used methods for analyzing survival data. However, in some situations parametric methods may provide better estimates. In this study, a Weibull parametric model was employed to assess possible prognostic factors that may affect the survival of patients with breast cancer. Materials and Methods: We studied 438 patients with breast cancer who visited and were treated at the Cancer Research Center in Shahid Beheshti University of Medical Sciences during 1992 to 2012; the patients were followed up until October 2014. Patients or family members were contacted via telephone calls to confirm whether they were still alive. Clinical, pathological, and biological variables as potential prognostic factors were entered in univariate and multivariate analyses. The log-rank test and the Weibull parametric model with a forward approach, respectively, were used for univariate and multivariate analyses. All analyses were performed using STATA version 11. A P-value lower than 0.05 was defined as significant. Results: On univariate analysis, age at diagnosis, level of education, type of surgery, lymph node status, tumor size, stage, histologic grade, estrogen receptor, progesterone receptor, and lymphovascular invasion had a statistically significant effect on survival time. On multivariate analysis, lymph node status, stage, histologic grade, and lymphovascular invasion were statistically significant. The one-year overall survival rate was 98%. Conclusions: Based on these data and using Weibull parametric model with a forward approach, we found out that patients with lymphovascular invasion were at 2.13 times greater risk of death due to breast cancer.
In general, the tension fores of hanger cable in suspension bridges play an important role in evaluating the bridge state. The vibration method, as a conventional one, has been widely applied to estimate the tension fores by using the measured frequencies on hanger cables. However, the vibration method is not applicable to short hanger cables because the frequency of short cables is severely sensitive to the flexural rigidity. Thus, in this study, the tension forces of short hanger cables, of which the length is shorter than 10meters, were estimated through back analysis of the cable frequencies measured from Gwang-An suspension bridge in Korea. Direct approach to rock analysis is adopted using the univariate method among the direct search methods as an optimization technique. The univariate method is able to search the optimal tension forces without regard to the initial ones and has a rapid convergence rate. To verify the feasibility of back analysis, the results from back analysis and vibration method are compared with the design tension forces. From the comparison, it can be inferred that back analysis results are more reasonable agreement with the design tension forces of short hanger cable. Therefore, it is concluded that back analysis applied in this study is an appropriate tool for estimating tension forces of short hanger cables.
In this study, laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) was used to estimate the degree of rice polishing. As-threshed rice seeds were dehusked and polished for different times, and the resulting grains were analyzed using LIBS. Various atomic, ionic, and molecular emissions were identified in the LIBS spectra. Their correlation with the amount of polished-off matter was investigated. Na I and Rb I emission line intensities showed linear sensitivity in the widest range of polished-off-matter amount. Thus, univariate models based on those lines were developed to predict the weight percent of polished-off matter and showed 3-5 % accuracy performances. Partial least squares-regression (PLS-R) was also applied to develop a multivariate model using Si I, Mg I, Ca I, Na I, K I, and Rb I emission lines. It outperformed the univariate models in prediction accuracy (2 %). Our results suggest that LIBS can be a reliable tool for authenticating the degree of rice polishing, which is closed related to nutrition, shelf life, appearance, and commercial value of rice products.
VaR는 금융위험을 측정하고 관리하기위한 중요한 도구로 현재 널리 사용되고 있다. 특히 금융자산 수익률의 변동성에 적합한 모형을 찾는 것은 VaR의 정확한 측정을 위해 중요한 과제이다. 본 연구에서는 한국의 코스피, 중국의 항셍, 일본의 니케이지수들로 구성된 포트폴리오의 VaR를 측정하기 위한 변동성모형으로 다양한 일변량모형들과 다변량모형들을 함께 고려하여 그 성과를 비교하였다. 사후검증을 통해 전체적으로 일변량모형들보다는 다변량모형들이 VaR의 측정에 더 적합한 것으로 보여 졌으며 특히 DCC와 ADCC모형이 더욱 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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