In the third phase of the response surface methods, the first-order model is assumed and the curvature of the response surface is checked with a fractional factorial design augmented by centre runs. We further assume that a true model is a quadratic polynomial. To choose an optimal design, Box and Draper(1959) suggested the use of an average mean squared error (AMSE), an average of MSE of y(x) over the region of interest R. The AMSE can be partitioned into the average prediction variance (APV) and average squared bias (ASB). Since AMSE is a function of design moments, region moments and a standardized vector of parameters, it is not possible to select the design that minimizes AMSE. As a practical alternative, Box and Draper(1959) proposed minimum bias design which minimize ASB and showed that factorial design points are shrunk toward the origin for a minimum bias design. In this paper we propose a robust AMSE design which maximizes the minimum efficiency of the design with respect to a standardized vector of parameters.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.1082-1086
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2008
소양강댐 유역에서 몇 년간 계속되는 고탁수 문제가 좀처럼 개선되고 있지 않는 실정이다. 탁수발생의 원인은 여러 가지가 있지만 농경지를 중심으로 유입되는 토양유실이 가장 직접적인 원인으로 지적되고 있다. 특히, 고랭지 농경지에서 소득 작물에 대한 연작피해 경감, 작물의 생산성 향상과 농민들의 소득 증대와 연관되어 무분별하게 농경지에 행해진 객토와 농약 및 비료는 수질 악화의 매우 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 인하여, 토양유실량 추정을 위한 여러 모형들이 개발되었다. 이 중, SWAT 모형은 미국 농무성의 농업연구소에서 개발된 유역단위 모형으로 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 수문과 유사 및 농업화학물질의 거동에 대하여 예측하기 위해 개발된 모형이다. 이 SWAT모형은 유역내 수문 및 유사 모의시, DEM을 기반으로 유역 평균경사도를 이용하여 경사도-경사장 관계식 산정 경사장을 유역내 모든 수문학적 반응단위 (HRU: Hydrologic Response Unit)의 동일하게 적용한다. 이는 SWAT 모의 유사량과 실측 자료에 있어서 큰 차이를 초래할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 해안면 지역의 모든 농경지에 대해 강원발전연구원에서 전수 조사한 실측 경사장 및 경사도 자료를 반영할 수 있도록 소유역내 모든 HRU에 면적 가중 경사도/경사장을 할당해 주는 프로그램을 개발하여 준분포 모형인 SWAT의 단점을 극복하였다. 그 결과 유출량의 경우 면적 가중 실측경사장 및 경사도를 적용 유무에 따라 월 평균유량 3,951,537 m3/month, 3,953,947 m3/month로 2,410 m3/month의 큰 차이를 보이지 않았지만, 유사량의 경우 면적 가중 실측경사장 및 경사도 적용 하였을 경우 10,826 ton/month 이고, 기존 SWAT 예측 유사량은 월평균 3,642 ton/month으로 7,184 ton/month (66.4 % 차이) 큰 차이를 보였다. 이러한 결과는 SWAT 모형 적용시 경사장 및 경사도 산정에 따라, 유사량이 과소 또는 과대 평가 될 수 있음을 보여준다.
효율성은 산출물의 가치와 그 산출물을 창출해 내기 위해 생산과정에서 소비한 투입물 가치의 비율로 나타낸다 투입물이나 산출물의 시장가격이 존재하는 경우 이 값을 가중치로 이용하여 산출물과 투입물의 가치를 계산할 수 있다. 그러나 투입물과 산출물의 종류가 다양한 경우에는 투입물의 가치를 적절히 평가하기가 쉽지 않다. Data Envelopment Analysis(DEA)모형은 효율성을 여러 가지 투입물의 가중평균에 대한 여러 가지 산출요소의 가중평균의 비율로 표시하며, 특정 의사결정단위의 효율성 정도는 유사한 투입 산출구조를 가지는 준거집단과 비교하여 상대적으로 측정하고자 하는 방법이다. 본 논문에서는 DEA모형의 구조와 이론적 근거, 그리고 적용상의 장단점에 대해 알아 본 뒤 국내 일선우체국의 운영자료를 토대로 하여 공공적인 성격을 띠는 기관의 운영효율성 측정에의 적용사례를 제시하였다. 투입자료로는 '98년 우정사업자료를 중심으로 공통영업비, 우편영업비, 금융영업비, 직원수, 관할가구수, 관할면적, 고정자산 등 7개 변수와 우편영업수익, 금융영업수익, 보험수지차, 배달 및 중계 우편물량, 현금출납 취급건수, 연평잔실적의 6개 변수를 각각 투입물과 산출물 변수로 설정하여 모형을 구축하였다. 분석대상으로 삼은 64개 우체국 전체의 효율성 평균은 82.14%으로 나타났으며 DEA모형의 효율성결과와 기존에 이미 발표된 정보통신부 평가결과와의 상관관계는 0.46291로 강하지는 않지만 두 변수간에는 정(正)의 상관관계가 있음을 알 수 있었다.
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.
In this paper we investigate design-based properties of both the ordinary least square estimator and the weighted least square estimator for regression coefficients in panel regression model. We derive formulas of approximate bias, variance and mean square error for the ordinary least square estimator and approximate variance for the weighted least square estimator after linearization of least square estimators. Also we compare their magnitudes each other numerically through a simulation study. We consider a three years data of Korean Welfare Panel Study as a finite population and take household income as a dependent variable and choose 7 exploratory variables related household as independent variables in panel regression model. Then we calculate approximate bias, variance, mean square error for the ordinary least square estimator and approximate variance for the weighted least square estimator based on several sample sizes from 50 to 1,000 by 50. Through the simulation study we found some tendencies as follows. First, the mean square error of the ordinary least square estimator is getting larger than the variance of the weighted least square estimator as sample sizes increase. Next, the magnitude of mean square error of the ordinary least square estimator is depending on the magnitude of the bias of the estimator, which is large when the bias is large. Finally, with regard to approximate variance, variances of the ordinary least square estimator are smaller than those of the weighted least square estimator in many cases in the simulation.
In this paper, a new form of linear models referred to as generalized weighted linear models is proposed. The proposed models assume that the relationship between the response variable and explanatory variables can be modelled by a distribution function of the response mean and a weighted linear combination of distribution functions of covariates. This form addresses a structural problem of the link function in the generalized linear models in which the parameter space may not be consistent with the space derived from linear predictors. The maximum likelihood estimation with Lagrange's undetermined multipliers is used to estimate the parameters and resampling method is applied to compute confidence intervals and to test hypotheses.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.4
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pp.515-525
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2010
We investigated design-based properties of the ordinary least square estimator(OLSE) and the weighted least square estimator(WLSE) in a panel regression model. Given a complex data we derive the magnitude of the design-based bias of two estimators and show that the bias of WLSE is smaller than that of OLSE. We also conducted a simulation study using Korean welfare panel data in order to compare design-based properties of two estimators numerically. In the study we found the followings. First, the relative bias of OLSE is nearly two times larger than that of WLSE and the bias ratio of OLSE is greater than that of WLSE. Also the relative bias of OLSE remains steady but that of WLSE becomes smaller as the sample size increases. Next, both the variance and mean square error(MSE) of two estimators decrease when the sample size increases. Also there is a tendency that the proportion of squared bias in MSE of OLSE increases as the sample size increase, but that of WLSE decreases. Finally, the variance of OLSE is smaller than that of WLSE in almost all cases and the MSE of OLSE is smaller in many cases. However, the number of cases of larger MSE of OLSE increases when the sample size increases.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2003.10a
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pp.111-115
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2003
소지역 모형들은 고정된(fixed)효과와 랜덤 효과를 포함하는 일반적 선형 혼한 모형의 특별한 경우로 간주될 수 있다. 소지역 평균이나 종계는 고정된 효과와 랜덤 효과의 일치 결합으로 표현될 수 있다. 블록 대각 공분산 구조를 갖는 선형 혼합모형(mixed model) 아래서 EBLUP은 실재문제에 있어서 많이 소지역 모형에 응용된다. 설계 가중값(design weight) 들에 의존하고 설계-일치(design consistency) 성질을 만족하는 Pseudo-EBLUP 추정량들은 소지역추정에서 합해지면 (aggregated) 사후-수정(post-adjustment)없이 벤치마킹 성질을 만족한다.
Software failure time presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing. For data analysis of software reliability model, data scale tools of trend analysis are developed. The methods of trend analysis are arithmetic mean test and Laplace trend test. Trend analysis only offer information of outline content. In this paper, we discuss exponentially weighted moving average chart, in measuring failure time. In control, exponentially weighted moving average chart's uses are efficiency case of analysis with knowing information, Using real software failure time, we are proposed to use exponentially weighted moving average chart and comparative analysis of software failure time.
This study measured inefficiencies of Korean banks with weighted Russell directional distance function, WRDDM, for the years of 2004-2013. Checking contributions of inputs and outputs to these inefficiencies, we found that non-performing loan as undesirable output was the most influential factor. The annual average of inefficiencies of Korean banks was 0.3912, and it consisted of non-performing loan 0.1883, output factors 0.098 except non-performing loan, input factors 0.098. The annual average inefficiency went sharply up from 0.2995 to 0.4829 mainly due to the sharp increase of inefficiency of non-performing loan from 0.1088 to 0.2678 before and after 2007-2008 Global financial crisis. We empirically showed the non-performing loan needed to be considered since it was the most important factor among the influential factors of technical inefficiency such as manpower, total deposit, securities, and non-performing loan. This study had some limitation since we did not control financial environment factor in WRDDM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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