Estimates of genetic correlation between direct and maternal effects for weaning weight of beef cattle are often negative in field data. The biological existence of this genetic antagonism has been the point at issue. Some researchers perceived such negative estimate to be an artifact from poor modeling. Recent studies on sources affecting the genetic correlation estimates are reviewed in this article. They focus on heterogeneity of the correlation by sex, selection bias caused from selective reporting, selection bias caused from splitting data by sex, sire by year interaction variance, and sire misidentification and inbreeding depression as factors contributing sire by year interaction variance. A biological justification of the genetic antagonism is also discussed. It is proposed to include the direct-maternal genetic covariance in the analytical models.
The least squares estimator of disturbance variance in a regression model is biased under a serial correlation. Under the assumption of an AR(I), Theil(1971) crudely related the bias with the autocorrelation of the disturbances and the autocorrelation of the explanatory variable for a simple regression. In this paper we derive a relation which relates the bias with the autocorrelation of disturbances and the autocorrelation of explanatory variables for a multiple regression with improved precision.
Purpose: The aim of this review was to systematically analyze the available literature on the correlation between the gray values (GVs) of cone-beam computed tomography (CBCT) and the Hounsfield units (HUs) of computed tomography (CT) for assessing bone mineral density. Materials and Methods: A literature search was carried out in PubMed, Cochrane Library, Google Scholar, Scopus, and LILACS for studies published through September 2021. In vitro, in vivo, and animal studies that analyzed the correlations GVs of CBCT and HUs of CT were included in this review. The review was prepared according to the PRISMA checklist for systematic reviews, and the risk of bias was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool. A quantitative analysis was performed using a fixed-effects model. Results: The literature search identified a total of 5,955 studies, of which 14 studies were included for the qualitative analysis and 2 studies for the quantitative analysis. A positive correlation was observed between the GVs of CBCT and HUs of CT. Out of the 14 studies, 100% had low risks of bias for the domains of patient selection, index test, and reference standards, while 95% of studies had a low risk of bias for the domain of flow and timing. The fixed-effects meta-analysis performed for Pearson correlation coefficients between CBCT and CT showed a moderate positive correlation (r=0.669; 95% CI, 0.388 to 0.836; P<0.05). Conclusion: The available evidence showed a positive correlation between the GVs of CBCT and HUs of CT.
The purpose of this study was to identify the relationships of optimistic bias about gastric cancer, self-efficacy of healthy dietary behavior and unhealthy dietary habit in Korean adult men. The subjects were 394 men aged from 20 to 64 who lived in Seoul, Kyonggi Do, Kwang-Ju, Jeonnam Do. Data was collected by questionnaire surveys using convenient sampling. The instruments used for this study were extracted and modified from Lee's(2003). The collected data was analyzed using descriptive statistics, Pearson correlation coefficient, and stepwise multiple regression with SPSS/PC 10.0 version. Unhealthy dietary habit in adult men indicated a significantly negative correlation to optimistic bias about gastric cancer(r=-.159, p=.002) and self-efficacy of healthy dietary behavior(r=-.470, P=.000). The most significant predictors influencing unhealthy dietary habit in adult men were age and self-efficacy of healthy dietary behavior. The variance explained was about 24%. These results suggested that men of young age and lack of self-efficacy of healthy dietary behavior are likely to have unhealthy dietary behavior. Therefore, considering age and facilitating self-efficacy are needed in nursing education and intervention for dietary habit change.
Purpose: This study was conducted to provide basic data for developing education and health promotion programs for the prevention of cancer by identifying the relation between optimistic bias about cancer and cancer preventive behavior in Korean, Chinese, American, and Japanese residents in Korea. Methods: Using a questionnaire administered by the researcher, data were collected from a convenience sample of 600, 19 to 64-yr-old male and female Korean, Chinese, American, and Japanese residents in Korea. Data was collected between February 6 and 28, 2009. Results: Scores for optimistic bias about cancer by nationality were: Koreans, -1.03; Chinese, -0.43; Americans, -0.23; and Japanese, 0.05. The cancer preventive behavior scores were: Koreans, 43.17; Chinese, 71.84; Americans, 71.71; and Japanese, 73.97. Optimistic bias about cancer and cancer preventive behavior showed a significantly positive correlation in all participants: Koreans (r=.223, p=.006); Chinese (r=.178, p=.029); Americans (r=.225, p=.006); and Japanese (r=.402, p<.001). Conclusion: The greater the optimistic bias about cancer is, the lower the cancer preventive behavior. The findings suggest that nursing interventions are needed to reduce optimistic bias about cancer and to form a positive attitude towards cancer prevention because an optimistic bias about cancer adversely affects cancer preventive behavior.
Ferromagnetic resonance and X-ray specular reflectivity measurements were performed on $Ni_{81}Fe_{19}/Ir_{20}Mn_{80}/Co_{90}Fe_{10}$ exchange bias trilayers, which were grown using the pulsed-DC magnetron sputtering technique on Si(100)/$SiO_2$(1000 nm) substrates, to investigate the evolution of the interface roughness and exchange bias and their dependence on the NiFe layer thickness. The interface roughness values of the samples decrease with increasing NiFe thickness. The in-plane ferromagnetic resonance measurements indicate that the exchange bias field and the peak-to-peak line widths of the resonance curves are inversely proportional to the NiFe thickness. Furthermore, both the exchange bias field and the interface roughness show almost the same dependence on the NiFe layer thickness. The out-of plane angular dependent measurements indicate that the exchange bias arises predominantly from a variation of exchange anisotropy due to changes in interfacial structure. The correlation between the exchange bias and the interface roughness is discussed.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.57
no.4
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pp.61-71
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2015
Quantitative variability of AMSR2 (Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) soil moisture data shows that the remotely sensed soil moisture is underestimated during Spring and Winter seasons and is overestimated during Summer and Fall seasons. Therefore the bias correction of the remotely sensed data is essential for the purpose of water resource management. To enhance their applicability, the bias of AMSR2 soil moisture data was corrected using ground observation data at Cheorwon Chuncheon, Suwon, Cheongju, Jeonju, and Jinju sites. Test statistics demonstrated that the correlation coefficient R is improved from 0.107~0.328 to 0.286~0.559 and RMSE is improved from 9.46~14.36 % to 5.38~9.62 %. Bias correction using ground network data improved the applicability of remotely sensed soil moisture data.
Weights can be made and imposed in both sample design stage and analysis stage in a sample survey. While in design stage weights are related with sample data acquisition quantities such as sample selection probability and response rate, in analysis stage weights are connected with external quantities, for instance population quantities and some auxiliary information. The final weight is the product of all weights in both stage. In the present paper, we focus on the weight in analysis stage and investigate the effect of such weights imposed on the weighted mean when estimating the population mean. We consider a finite population with a pair of fixed survey value and weight in each unit, and suppose equal selection probability designs. Under the condition we derive the formulas of the bias as well as mean square error of the weighted mean and show that the weighted mean is biased and the direction and amount of the bias can be explained by the correlation between survey variate and weight: if the correlation coefficient is positive, then the weighted mein over-estimates the population mean, on the other hand, if negative, then under-estimates. Also the magnitude of bias is getting larger when the correlation coefficient is getting greater. In addition to theoretical derivation about the weighted mean, we conduct a simulation study to show quantities of the bias and mean square errors numerically. In the simulation, nine weights having correlation coefficient with survey variate from -0.2 to 0.6 are generated and four sample sizes from 100 to 400 are considered and then biases and mean square errors are calculated in each case. As a result, in the case or 400 sample size and 0.55 correlation coefficient, the amount or squared bias of the weighted mean occupies up to 82% among mean square error, which says the weighted mean might be biased very seriously in some cases.
We propose a novel approach to measure the residual phase noise (RPN) of a photodiode (PD) based on a two-tone correlation method. Compared with the previous measurements of the RPNs of PDs, this method is more convenient in practical application. In this method, two microwave sources and other components were placed in two isolated links sharing the same PD, so the noises of them were uncorrelated. With an FFT analyzer, the uncorrelated noises could be mostly suppressed while only the RPN of the PD was preserved. Voltage-dependent nonlinearities of PDs were studied previously. In this letter, we investigate the relationship between the RPN of the PD and the bias voltage on the PD. By changing the bias voltage, the difference of the RPN can be up to 10 dB.
Jin Young Kim;Young Joo Suh;Kyunghwa Han;Young Jin Kim;Byoung Wook Choi
Korean Journal of Radiology
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v.21
no.4
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pp.450-461
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2020
Objective: We performed a meta-analysis to evaluate the agreement of cardiac computed tomography (CT) with cardiac magnetic resonance imaging (CMRI) in the assessment of right ventricle (RV) volume and functional parameters. Materials and Methods: PubMed, EMBASE, and Cochrane library were systematically searched for studies that compared CT with CMRI as the reference standard for measurement of the following RV parameters: end-diastolic volume (EDV), end-systolic volume (ESV), stroke volume (SV), or ejection fraction (EF). Meta-analytic methods were utilized to determine the pooled weighted bias, limits of agreement (LOA), and correlation coefficient (r) between CT and CMRI. Heterogeneity was also assessed. Subgroup analyses were performed based on the probable factors affecting measurement of RV volume: CT contrast protocol, number of CT slices, CT reconstruction interval, CT volumetry, and segmentation methods. Results: A total of 766 patients from 20 studies were included. Pooled bias and LOA were 3.1 mL (-5.7 to 11.8 mL), 3.6 mL (-4.0 to 11.2 mL), -0.4 mL (5.7 to 5.0 mL), and -1.8% (-5.7 to 2.2%) for EDV, ESV, SV, and EF, respectively. Pooled correlation coefficients were very strong for the RV parameters (r = 0.87-0.93). Heterogeneity was observed in the studies (I2 > 50%, p < 0.1). In the subgroup analysis, an RV-dedicated contrast protocol, ≥ 64 CT slices, CT volumetry with the Simpson's method, and inclusion of the papillary muscle and trabeculation had a lower pooled bias and narrower LOA. Conclusion: Cardiac CT accurately measures RV volume and function, with an acceptable range of bias and LOA and strong correlation with CMRI findings. The RV-dedicated CT contrast protocol, ≥ 64 CT slices, and use of the same CT volumetry method as CMRI can improve agreement with CMRI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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