Generalized linear mixed models are used to analyze longitudinal categorical data. Random effects specify the serial dependence of repeated outcomes in these models; however, the estimation of a random effects covariance matrix is challenging because of many parameters in the matrix and the estimated covariance matrix should satisfy positive definiteness. Several approaches to model the random effects covariance matrix are proposed to overcome these restrictions: modified Cholesky decomposition, moving average Cholesky decomposition, and partial autocorrelation approaches. We review several approaches and present potential future work.
In longitudinal data analysis, the serial correlation of repeated outcomes must be taken into account using covariance matrix. Modeling of the covariance matrix is important to estimate the effect of covariates properly. However, It is challenging because there are many parameters in the matrix and the estimated covariance matrix should be positive definite. To overcome the restrictions, several Cholesky decomposition approaches for the covariance matrix were proposed: modified autoregressive (AR), moving average (MA), ARMA Cholesky decompositions. In this paper we review them and compare the performance of the approaches using simulation studies.
It is an important research area in Integrated Pest Management System to estimate the pest density within plants, because the artificial controls such as spraying pesticides or biological enemies depend on the information of pest density. This paper studies the population density distribution of two-spotted spider mite in glasshouse roses. As the data were collected repeatedly on the same subject, Subject-Specific and Population Averaged approaches are used and compared.
The study is to observe the time trend variation in the blood lead concentration of Korean teenage groups and to examine the changes in the daily lead intake from intake amount(g) by food groups as an influencing factor. A total of 1,540 subjects are participants in the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) in 2011, 2012, 2014, 2016, and 2017. The blood lead concentrations were 1.25㎍/100ml in 2011 survey, 1.16㎍/100ml in 2012, 1.17㎍/100ml in 2013, 1.05㎍/100ml in 2016, and 0.84㎍/100ml in 2017. The time trend decrease in food intake amount appeared mainly in the plant food groups such as grains, potatoes and starch, pulses, mushrooms, vegetables, and fruits. And the milk and dairy products of the animal food group also showed a decreased trend. The decrease in the intake amount of these food groups can be an influencing factor in the decrease in lead concentration in the blood.
토마토 잎에 집적된 triflumizole 잔류량 동태에 미치는 온도 영향과 Cladosporium fulvum에 대한 triflumizole의 살균효과를 구명하였다. 8주간 키운 토마토 식물체에 triflumizole을 분무 살포한 후 식물생장용 항온실에서 키우면서 4가지 온도 조건을 처리하였다. 주기적으로 토마토 잎을 채취하여 HPLC 방법을 이용하여 triflumizole의 잔류량을 조사하였다. Triflumizole 잔류량의 경시적 동태는 약제살포후 적산온도를 독립변수로 사용하는 지수적 감소 몸형으로 나타낼수 있었으며, 이는 triflumizole의 잔류성이 온도 영향을 크게 받는다는 것을 뜻한다. 경기도 농촌진흥원에 위치한 토마토 비닐하우스에서 수행한 실험에서 얻은 자료를 이용하여 평가한 결과 이 모형의 타당성이 인정되었다. Triflumizole의 약효에 대한 in vitro 실험 결과, 이 살균제는 C. fulvum의 균사 생장과 포자형성을 뚜렷이 억제하였으며, 잎곰팡이병 방제를 위해서는 토마토 잎에 집적된 triflumizole 잔류량이 최소한 10 ppm 이상이 되어야 할 것으로 추측된다. 본 연구에서 연구된 지수적 감소 모형은 토마토 잎에 집적된 triflumizole 잔류량을 추정하는데 활용될 수 있으며, 실용적인 측면에서 볼 때, 토마토 잎곰팡이병을 효과적으로 방제하는데 필요한 triflumizole의 최소 잔류량을 식물체에 유지하기 위하여 triflumizole을 살포해야 할 시기를 결정하는데 활용될 수 있다.
의약품의 원재료인 약물은 사용 목적과 환자에 따라 정(tablet)이나 주사액과 같은 형태를 가지고 이를 제형(dosage form)이라 하고, 이런 형태의 물체를 제제(pharmaceutical preparations)라 한다. 신약이 대거 출현한 1950년대는 새로운 제형을 개발하는 물리약제학(physical pharmacy)이 활발히 연구되었다. 신약들은 당시의 기술로는 생체 내에서의 작용 등에 대한 명확한 자료와 근거 없이 약효가 있을 것으로 추정되었다. 그러나 분석기술과 기기의 발달로 약물의 체내 정량기술이 발달하면서 약물동태 학 (pharmacokinetics)이나 생물 약제학(biopharmaceutics)이 발달하여 약물의 체내 동태를 경시적으로 추적하는 일이 가능해졌다. (중략)
Park Heungsun;Gi Young Soo;Eo Sun Woong;Kim Shin Young
The Korean Journal of Applied Statistics
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v.18
no.1
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pp.15-26
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2005
This study compares the difference of academic achievements for college students who entered a school with different selection criteria, and it was based on the entrance data for Hankuk University of Foreign Studies during 2000-2003. The results of this research can be used as an evidence or a supporting material for the future entrance policies or strategies in other universities.
As society develops, the dissemination of microdata has increased to respond to diverse analytical needs of users. Analysis of microdata for policy making, academic purposes, etc. is highly desirable in terms of value creation. However, the provision of microdata, whose usefulness is guaranteed, has a risk of exposure of personal information. Several methods have been considered to ensure the protection of personal information while ensuring the usefulness of the data. One of these methods has been studied to generate and utilize synthetic data. This paper aims to understand the synthetic data by exploring methodologies and precautions related to synthetic data. To this end, we first explain muptiple imputation, Bayesian predictive model, and Bayesian bootstrap, which are basic foundations for synthetic data. And then, we link these concepts to the construction of fully/partially synthetic data. To understand the creation of synthetic data, we review a real longitudinal synthetic data example which is based on sequential regression multivariate imputation.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.9
no.4
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pp.217-227
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2007
The western cherry fruit fly, Rhagoletis indifferens Curran (Diptera:Tephritidae), is the most important pest of cultivated cherries in the Pacific Northwest area of the United States, being widely distributed throughout Oregon, Washington, Montana, Utah, Idaho, Colorado and parts of Nevada. The control of R. indifferens has been based on calendar sprays after its first emergence because of their zero tolerance for quarantine. Therefore, a good prediction model is needed for the spray timing. This study was conducted to obtain the empirical population dynamic information of R. indifferens after overwintering in the major cherry growing area of the Pacific Northwest of the United States, where the information is critically needed to develop and validate the prediction model of the fruit fly. Adult fly populations were monitored by using yellow sticky and emergence traps. Larvae growth and density in fruits were observed by fruit sampling and the pupal growth and density were monitored by pupal collection traps. The first adult was emerged around mid May and a large number of adults were caught in early June. A fruit had more than one larva from mid June to early July. A large number of pupae were caught in early July. The pupae were collected in various period of time to determine the effect of pupation timing and the soil moisture content during the winter. A series of population density data collected in each of the developmental stage were analyzed and organized to provide more reliable validation information for the population dynamic models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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