Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.2
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pp.311-320
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2013
The purpose of this paper is to suggest the methods of forecasting the numbers of students. The generalized weighted proportion estimation models are suggested and used for forecasting the numbers of student until 2029. The results of the Monte Carlo simulation show that the suggested method is powerful for the forecasting. In conclusion, the numbers of the third grade high-school students will be less than the numbers of college admission quota from 2019.
Inverse censoring probability weighting (ICPW) is a popular technique in survival data analysis. In applications of the ICPW technique such as the censored regression, it is crucial to accurately estimate the censoring probability. A simulation study is undertaken in this article to see how censoring probability estimate influences model performance in censored regression using the ICPW scheme. We compare three censoring probability estimators, including Kaplan-Meier (KM) estimator, Cox proportional hazard model estimator, and local KM estimator. For the local KM estimator, we propose to reduce the predictor dimension to avoid the curse of dimensionality and consider two popular dimension reduction tools: principal component analysis and sliced inverse regression. Finally, we found that the Cox proportional hazard model estimator shows the best performance as a censoring probability estimator in both mean and median censored regressions.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.271-275
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2009
본 연구에서는 상수관로의 잔존수명을 통계적 기법 중 하나인 비례위험모형(PHM)에 적용하여 평가하였다. 비례위험모형을 구축하기 위한 개별관로의 생존시간은 관로의 파손율이 한계파손율에 도달하는 시간으로 정의하였다. 즉, Park and Loganathan(2002)에서 제시한 GPBM을 적용하여 시간에 따른 개별관로의 파손율을 추정하고 추정된 파손율과 한계파손율의 상등관계를 통해 생존시간을 산정하였다. 또한, 본 연구대상관로에 대한 GPBM을 구축함에 있어, 매설시점에서 누적파손횟수를 0으로 한 파손기록을 입력자료에 추가하는 방법과 가중계수(WF)의 범위를 수정함으로써 기존의 GPBM을 보완하였다. 이로써 파손사건이 최소 1회 이상 기록된 강관 및 주철관에 대한 비례위험모형을 구축하였다. 이와 같이 수정된 방법론은 관로 파손사건 등의 자료의 축적이 미비한 국내 여건에서 비례위험모형 및 GPBM과 같은 통계적 모형을 구축할 때 유용할 것으로 사료된다. 본 연구대상관로의 비례위험모형에 포함된 유의한 공변수는 관종과 관경 그리고 길이이며 관종은 비례성 가정을 위배하여 시간종속형 변수로 모형화되었다. 최종 채택된 PHM모형을 통해 생존함수를 추정하였으며 추정된 생존함수를 이용하여 개별관로의 잔존수명 및 경제적 수명 그리고 각 수명에 대한 95% 신뢰구간을 산정하였다. 또한 개별관로의 경제적 수명에 영향을 미치는 공변수의 위험비율도 분석하였다. 분석결과 강관의 평균 경제적 수명은 약 25.1년이고 주철관은 약 21년으로 산정되었다. 또한 관종에 따른 경제적 수명에 도달할 상대적인 위험률은 전반적으로 주철관이 높으나 20년 이상 매설된 관로에서는 강관의 위험률이 높을 것으로 분석되었다. 관경과 길이는 크기에 비례하여 상대적 위험률도 증가하였다.
In the analysis of competing risks data, some of covariates may not be fully observed for some subjects. In such cases, excluding subjects with missing covariate values from the analysis may result in biased estimates and loss of efficiency. In this paper, we studied multiple imputation and the augmented inverse probability weighting method for regression parameter estimation in the cause-specific proportional hazards model with missing covariates. The performance of estimators obtained from multiple imputation and the augmented inverse probability weighting method is evaluated by simulation studies, which show that those methods perform well. Multiple imputation and the augmented inverse probability weighting method were applied to investigate significant risk factors for the risk of death from breast cancer and from other causes for breast cancer data with missing values for tumor size obtained from the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian Cancer Screen Trial Study. Under the cause-specific proportional hazards model, the methods show that race, marital status, stage, grade, and tumor size are significant risk factors for breast cancer mortality, and stage has the greatest effect on increasing the risk of breast cancer death. Age at diagnosis and tumor size have significant effects on increasing the risk of other-cause death.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.1
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pp.11-20
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2017
In this paper, we introduced linear spatial time series (space-time autoregressive and moving average model) and nonlinear spatial time series (space-time bilinear model). Also we estimated the parameters by Kalman Filter method and made comparative studies of power of forecast in the final model. We proposed several weight matrices such as equal proportion allocation, reciprocal proportion between distances, and proportion of population sizes. For applications, we collected Mumps data at Korea Center for Disease Control and Prevention from January 2001 until August 2008. We compared three approaches of weight matrices using the Mumps data. Finally, we also decided the most effective model based on sum of square forecast error.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.2270-2275
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2008
수문학적 하도추적법의 하나인 Muskingum 모형은 미 육군공병단(U.S. Army Corps of Engineers)에 의해서 미국 Ohio 주의 Muskingum 유역에 홍수조절계획으로 처음 사용되었으며 모형의 구조 및 입력자료의 단순성에 비하여 비교적 우수한 결과를 모의할 수 있는 것으로 알려져 있다. 1938년 McCarthy에 의해서 개발되었고 구간내 총저류량은 prism 저류와 wedge 저류로 구분하여 prism 저류는 유출량에 wedge 저류는 유입량과 유출량의 차에 직접 비례한다는 가정하에 추적식을 개발하였다. 이후 지속적인 연구가 이뤄져 1985년 O'Donnel은 측방유입량(lateral inflow)을 상류단의 유입량에 비례하는 형태로 3-매개변수 muskingum 모형을 제안하여 추적계수의 결정을 선형대수(linear algebra)에서 동차(homogeneous)연립방정식 해를 구하는 Cramer 법칙인 matrix 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 홍수사상으로부터 측방유입량이 고려되고 추적계수 결정에 있어서 직접 계산이 가능한 O'Donnel(1985)이 제안한 3-매개변수 muskingum 모형을 적용하였다. 추적계수들의 결정은 직접 matrix 기법을 적용하였고 적용대상은 낙동강 유역의 낙동 지점을 상류단으로 구미 지점을 하류단으로 선정하였다. 홍수사상은 낙동강 유량측정 조사사업 2005년${\sim}$2007년 보고서에 수록된 수문자료를 선정하여 관측치와 계산치를 비교하였고 홍수사상에 적용하여 수문곡선을 추정하였으며, 각각의 매개변수가 추적구간에 어떠한 영향을 미치는지 변수간의 관계를 분석하였다. 또한, 관측치와 계산치의 적합도 검증은 평균제곱근오차(root mean squar error; RMSE)와 모형 효율성 계수(model efficiency; ME)를 산정하여 분석하였으며, 하도 구간내 저류량은 대상구간에 대한 유입량과 유출량의 가중합에 비례한다는 선형모형을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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