• Title/Summary/Keyword: 통계특성

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Updating algorithms in statistical computations (통계계산에서의 갱신 알고리즘에 관한 연구)

  • 전홍석
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.5 no.2
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    • pp.283-292
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    • 1992
  • Updating algorithms are studied for the basic statistics (mean, variance). For a linear model, a recursive formulae for least squares estimators of regression coefficients, residual sum of squares and variance-covariance matrix are also studied. Hotelling's $T^2$ statistics can be calculated recursively using the recursive formulae of mean vector and variance-covariance matrix without computing the sample variance-covariance matrix at each stage.

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경영 모의 게임의 교육 효과에 영향을 주는 성공 요인에 관한 실증적 연구

  • Kim, Sang-Su;Gwon, Dong-Hwan;Choi, Eun-Ji
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 2008.06a
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    • pp.417-427
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    • 2008
  • IT기술의 발달은 사회 구성원들에게 기존의 방법과 다른 새로운 교육방법을 요구하고 있으며, 체험교육과 경험교육이 강조됨에 따라 웹 기반의 가상환경에서 체험교육을 할 수 있는 경영 모의 게임에 대한 중요성이 커지고 있다. 그러나 이러한 경영 모의 게임의 이점에도 불구하고 국내에서는 경영모의 게임의 활용도가 매우 낮은 편이며, 그 교육효과에 대한 실증적 분석도 미미하다. 따라서 본 연구에서는 경영 모의 게임의 교육효과에 영향을 주는 성공요인에 관해 실증적 분석을 수행 하였다. 분석을 위해 경영 모의 게임에 참가한 교육생을 대상으로 컨텐츠 특성, 참가자 특성, 교육환경 특성이 교육효과에 영향을 미치는가에 대한 통계분석을 수행 하였다. 통계 분석 결과, 컨텐츠 특성, 참가자 특성, 교육환경 특성은 게임의 교육효과에 영향을 미친다는 유효한 결과가 분석되었다. 통계적 분석 결과 도출한 성공 요인을 기초로 활용방안을 제시하였다.

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A Study on the Improvement in Statistical Indicator of Public Library (공공도서관 통계지표 항목 설정의 개선방향에 관한 연구)

  • Cho, Hyun-Yang;Kim, Hong-Ryul
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.43 no.4
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    • pp.427-450
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    • 2012
  • This study was to propose an improvement direction in statistical indicators of public libraries to collect objective data from such libraries. This improvement direction was made by deriving from countable factors at the library. These were selected from various parts of the library sectors, such as the library-related laws, public library standard of our country, and statistical indicators of IFLA and other major countries. Also The these statistical indicator was compared to the current statistical indicator of public library in Korea. The results will be able to develop new draft of statistical indicator, which can be used in understanding the present situation of public libraries.

IRT 모수 추정에서 초기값에 관한 연구

  • Park, Yeong-Seon;Cha, Gyeong-Jun;Jang, Chang-Won
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.7-12
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    • 2003
  • 문항반응이론(IRT)에서 문항특성곡선(ICC)의 모수를 추정하는 경우에 발생되는 초기값(initial value) 문제를 비선형 로지스틱모형을 선형 회귀모형으로 근사화하여 해결하고자 하였다. 특히, 신규 또는 잡음이 섞인(local fluctuation) 문항의 직접적인 평가와 소규모집단별 검사가 이루어질 수 있는 현실적 문제에서 모수추정의 대안으로서 그 의의가 있을 수 있다.

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A Study on the Preferred Content Types in Mobile Internet Service (무선인터넷 컨텐츠 선호 유형에 관한 연구)

  • Woo, Ji-E;Yoon, Jong-Soo
    • KSCI Review
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    • v.15 no.1
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    • pp.47-52
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    • 2007
  • 본 연구에서는 한국과 중국의 휴대폰 사용자를 대상으로 무선인터넷 서비스 사용자의 특성(성, 나이, 직업)에 따라 컨텐츠 선호 유형이 달라지는가를 실증적으로 파악하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여, 본 연구에서는 유무선 인터넷 컨텐츠와 관련한 기존문헌들을 중심으로 무선인터넷 서비스 사용자의 인구통계학적 특성 및 무선인터넷 컨텐츠 유형을 도출 및 정의하였다. 이에 따라, 본 연구에서는 한국과 중국의 휴대폰 사용자에게 설문지를 의뢰함으로써 다양한 통계분석을 실시하였다.

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Event Detection Algorithm Based on Statistics of Subblock Images (블록 영상의 통계특성을 이용한 상황 검출 알고리즘)

  • Ha, Young-Wook;Kim, Hee-Tae;Kang, Kyoung-Ho;Kim, Sang-Chul;Im, Jun-Seok;Kim, Yong-Deak;Choi, Tae-Young
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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    • v.36S no.7
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    • pp.124-133
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    • 1999
  • In this paper, an event detection algorithm is proposed based on the statistics of subblock images. For an event of small size, we first divide each image into smaller subblocks and then for camera trembling, we use the statistics of three kinds of images such as the input image, reference image, and their difference image as features of the event. Simulation results show that the proposed algorithm is much more effective in event detection than the conventional cases based on only the difference image.

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Adaptive Noise Detection and Removal Algorithm Using Local Statistics and Noise Estimation (국부 통계 특성 및 노이즈 예측을 통한 적응 노이즈 검출 및 제거 방식)

  • Nguyen, Tuan-Anh;Kim, Beomsu;Hong, Min-Cheol
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.38A no.2
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    • pp.183-190
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    • 2013
  • In this paper, we propose a spatially adaptive noise detection and removal algorithm for a single degraded image. Under the assumption that an observed image is Gaussian-distributed, the noise information is estimated by local statistics of degraded image, and the degree of the additive noise is detected by the local statistics of the estimated noise. In addition, we describe a noise removal method taking a modified Gaussian filter which is adaptively determined by filter parameters and window size. The experimental results demonstrate the capability of the proposed algorithm.

A Multivariate Analysis of Variance Applied to the Subjective Test of the Sound Quality of the Car Audio (차량 음향 시스템의 음질평가를 위한 다변량 분산분석)

  • Choi, Kyung-Mee;Doo, Se-Jin
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.20 no.3
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    • pp.475-485
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    • 2007
  • In this work we measured and analyzed the subjective opinions of consumers towards the sound quality of car audios through a questionnaire. First of all, we chose eight controllable factors which had been known to affect the quality of reproduced sound. An orthogonal design of experiments was used to imitate the objective sound environments by reproducing the combinations of 8 sound characteristics, each with two levels. Then we defined 8 corresponding response variables to measure the subjective opinions towards the quality of reproduced sound. Finally, we applied the Multivariate Analysis of Valiance to explore the significant sound characteristics which affected the subjective opinions towards the quality of reproduced sound.

NFT Price Prediction Using Image Transfer Learning and Generative Adversarial Network (이미지 전이 학습과 생성 알고리즘을 활용한 NFT 작품 가격 예측)

  • Jo, Leean;Kim, Jiyoon;Han, Chanhee;Kim, Hyon Hee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.484-486
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    • 2022
  • 대체 불가능한 토큰을 의미하는 NFT 는 블록 체인 기반 기술 중 하나로 소유권과 거래 이력이 블록 체인에 기록이 된다는 장점을 지녀 미술 작품 거래에도 활발히 활용되고 있다. 하지만 현재 NFT 작품 거래 시장은 주식거래와 같이 회전율과 거래량을 중점으로 투기성이 짙으며, 작품의 섬네일 이미지만으로 거래 의사를 판단하는 경우가 많다는 문제점이 대두되고 있다. 따라서 작품의 다양한 특성에 대한 고려가 함께 이루어질 필요가 있다. 본 논문은 작품의 다양한 변수를 수집하여 최적의 변수 조합을 찾아내고, 이미지 전이 학습과 생성 알고리즘을 활용해 다양한 변수가 가격에 미치는 영향을 알아보고자 했다. 연구 결과 이미지 만을 활용한 가격 예측은 정확도가 높지 않다는 사실을 확인하였고 작품이 가진 여러 특성을 변수로 한 정형 데이터의 가격 예측 정확도가 더 높은 것을 알 수 있었다. 또한 생성 알고리즘을 통해 새로운 특성 조합의 작품들을 만들었고 가격을 수치 예측해보았다. 이를 실제 작가의 작품의 가격과 가격의 변동 추이를 대조해 작가의 작품 판매 가격 평균치 이상인 작품의 특성을 확인할 수 있었다.

Application of Statistical Analysis to Analyze the Spatial Distribution of Earthquake-induced Strain Data (지진유발 변형률 데이터의 분포 특성 분석을 위한 응용통계기법의 적용)

  • Kim, Bo-Ram;Chae, Byung-Gon;Kim, Yongje;Seo, Yong-Seok
    • The Journal of Engineering Geology
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    • v.23 no.4
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    • pp.353-361
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    • 2013
  • To analyze the distribution of earthquake-induced strain data in rock masses, statistical analysis was performed on four-directional strain data obtained from a ground movement monitoring system installed in Korea. Strain data related to the 2011 Tohoku-oki earthquake and two aftershocks of >M7.0 in 2011 were used in x-MR control chart analysis, a type of univariate statistical analysis that can detect an abnormal distribution. The analysis revealed different dispersion times for each measurement orientation. In a more comprehensive analysis, the strain data were re-evaluated using multivariate statistical analysis (MSA) considering correlations among the various data from the different measurement orientations. $T_2$ and Q-statistics, based on principal component analysis, were used to analyze the time-series strain data in real-time. The procedures were performed with 99.9%, 99.0%, and 95.0% control limits. It is possible to use the MSA data to successfully detect an abnormal distribution caused by earthquakes because the dispersion time using the 99.9% control limit is concurrent with or earlier than that from the x-MR analysis. In addition, the dispersion using the 99.0% and 95.0% control limits detected an abnormal distribution in advance. This finding indicates the potential use of MSA for recognizing abnormal distributions of strain data.