Typically, it should be use auxiliary variable for calibrating the survey nonreponse in census or sampling survey. Where, if the dimension of auxiliary information is large, then it nay be spend a lot of computing time, and difficult to handle data set. Also because the variance estimator depends on the dimension of auxiliary variables, the variance estimator becomes underestimator. To deal with this problem, we propose the variable selection methods for calibration estimation procedure in unit nonreponse situation and we compare the efficiency by simulation study.
Objectives : The purpose of this study was to investigate the relationship among the practice application of oral hygiene auxiliary supplies, oral health state of patients in S university dental clinic. Methods : The subject in this were 261 patients who got a scaling at the oral hygiene practice lab in the department of dental hygiene in S university dental clinic from April 1 to May 31, 2010. For the data analysis, an SPSS WIN 11.5 program was used and its signification level was 0.05. Results : 1. For the oral health state according to sex distinction, it showed the men's 0.78 MT index was higher than women's 0.48 MT index and statistically significant difference. 2. For FT index, women(4.72) was higher than men(3.50) and it showed statistically significant difference(p<0.05). 3. For the oral health state according to sex distinction, Why not use oral hygiene auxiliary supplies showed statistically significant difference(p<0.05). 4. For the practice application of oral hygiene auxiliary supplies according to age distinction, 18.5% more than 30 years replied as I use interdental brush and it showed statistically significant difference. 18.5% more than 30 years replied as I use powered brush and it showed statistically significant difference(p<0.05). 5. For the oral health state according to the practice application of oral hygiene auxiliary supplies distinction, there were significant difference that dental floss, interdental brush, mouth rinse product, Why not use oral hygiene auxiliary supplies(p<0.05). Conclusions : The findings of this study were lower than the utilization of oral hygiene auxiliary supplies. Therefore, to increase the use of oral hygiene auxiliary supplies to patients of the appropriate selection and correct usage of oral hygiene auxiliary supplies and the resulting effects have sufficient training to practice more efficiently should be.
This paper suggests a computer software system which generates standard times for assembly products. The system called "computer aided logical system for standard times(CALS4ST)" incorporates a modified bill of materials, BOM4ST(BOM for standard time) to deal with auxiliary operations which are not directly related to parts and assemblies listed in the standard BOM. Typical examples of the operations include inspection, adjustment, and repairing works to be done before or after assembly operations. Once standard time data bases for both the part assembly operations and the auxiliary operations are set up, the system relates the BOM4ST to the standard time data bases so as to calculate the standard time for a assembly part concerned. According to the structure of parts and auxiliary operations in the BOM4ST, their standard times stored in the data bases are to be sequentially added up considering the specified assembly-operation characteristics. To illustrate the feasibility of the system, the case study of L company is provided.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.26
no.5
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pp.507-517
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2019
Statistical matching is a method of combining multiple sources of data that are extracted or surveyed from the same population. It can be used in situation when variables of interest are not jointly observed. It is a low-cost way to expect high-effects in terms of being able to create synthetic data using existing sources. In this paper, we propose the several statistical micro matching methods using a multinomial logistic regression model when all variables of interest are categorical or categorized ones, which is common in sample survey. Under conditional independence assumption (CIA), a mixed statistical matching method, which is useful when auxiliary information is not available, is proposed. We also propose a statistical matching method with auxiliary information that reduces the bias of the conventional matching methods suggested under CIA. Through a simulation study, proposed micro matching methods and conventional ones are compared. Simulation study shows that suggested matching methods outperform the existing ones especially when CIA does not hold.
Purpose: The purpose of this study was to develop of the Health Promotion Program for the Auxiliary Police based on PRECEDE model. Methods: The data were collected from the Auxiliary Police officer in the D provincial Police Agency. The program was developed through analysis of literature review, analysis on the Auxiliary Police's demand through in-depth interview, and the content validation by an expert group. Results: The program consists group education sessions (7 times, 90 minutes each) for 5 weeks. The program also reflects the concept of quality of life, health promotion behavior, self-efficacy and health knowledge, social support, and availability of resources which are important factors for assessment through PRECEDE. Conclusion: The results may be crucial to develop strategy in order to decrease the disease prevalence as well as increase the participants' overall quality of life of Auxiliary Police. This is proposed to standardize the Health Promotion Program for the Auxiliary Police.
The main objective of this research was to grasp using a structure equation analysis if an auxiliary police officer unit's measure of getting rid of assault gets to their adaptation to the unit through stress factor to reveal the cause of an auxiliary police officer unit's adaptation to unit. The data used for the research is survey data of all auxiliary police officer belonging to Ulsan Metropolitan Police Agency in 2011. The result of structure equation analysis showed that the mediated effect through stress was statistically meaningful in the level of p<.001. Also, the result of confirming the size of effect through standardized regression coefficients was that the effect of stress upon the adjustment to units was higher than the effect of unit's measure of getting rid of assault. Namely, unit's measure of getting rid of assault has a positive effect upon a conscripted policemen unit's adaptation to unit, but it showed that an auxiliary police officer unit's adaptation to unit had the bigger individual stress factor than that of unit's measure of getting rid of assault. From this, authorities should recognize that an auxiliary police officer's stress is a cause to determine their adaptation to units, and prepare its alternative.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.3
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pp.237-246
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2019
In order to improve the accuracy of the rating prediction of the recommendation model, not only user-item rating data are used but also consider auxiliary information of item such as comments, tags, or descriptions. The traditional approaches use a word-level model of the bag-of-words for the auxiliary information. This model, however, cannot utilize the auxiliary information effectively, which leads to shallow understanding of auxiliary information. Convolution neural network (CNN) can capture and extract feature vector from auxiliary information effectively. Thus, this paper proposes character-level deep-Convolution Neural Network based matrix factorization (Char-DCNN-MF) that integrates deep CNN into matrix factorization for a novel recommendation model. Char-DCNN-MF can deeper understand auxiliary information and further enhance recommendation performance. Experiments are performed on three different real data sets, and the results show that Char-DCNN-MF performs significantly better than other comparative models.
Oh, John J.;Oh, Sang Hoon;Son, Edwin;Kim, Young-Min;Kim, Kyungmin
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.39
no.2
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pp.107.2-107.2
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2014
The study on non-linear correlation between auxiliary channels in LIGO data has been performed by using mutual information coefficient, generating a correlation map.
Oh, John J.;Oh, Sang Hoon;Son, Edwin;Kim, Young-Min;Kim, Kyungmin
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.39
no.2
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pp.105.1-105.1
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2014
The study on linear correlation between auxiliary channels in LIGO data has been performed by using Pearson's correlation coefficient, generating a correlation map.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.3
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pp.659-667
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2013
If the regression model or the propensity model is correct, the unbiasedness of the estimator using doubly robust imputation can be guaranteed. Using a neural network instead of a logistic regression model for the propensity model, the estimators using doubly robust imputation are approximately unbiased even though both assumed models fail. We also propose a doubly robust estimator of ratio form using population information of an auxiliary variable. We prove some properties of proposed theory by restricted simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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