In this study, we examined some matters related to the learning of variable concept in school mathematics on the basis of the theoretical foundation from the previous studies(e.g. Davis, 1975; Rosnick, 1981; IK chemann, 1981; Wagner, 1983.) and practices on variable concept teaching by evaluating the current state of that. Matters be discussed are as follows; the use of symbol for place holders in elementary mathematics, the dealing with sets those elements are literals and operations of such sets, the teaching of dummy variable, the construction of literal expressions that contains variables, the labeling indeterminates as a constant, the change in the exact meaning of variable according to the function concept, the teaching of a generalization by means of variables. After considering on these matters that are connected with the teaching-learning of variable concept, we suggested the alternative proposal to the current state of variable concept teaching.
Variable thickness plates are commonly used as structural members in the majority of industrial sectors. Previous fracture mechanics researches on variable thickness plates were limited to mode I loading cases. In practice, however, cracks are usually located inclined to the loading direction. In this respect, combined mode(mode I/II) stress intensity factors $K_{I}$ and $K_{II}$ at the crack tip for a variable thickness plate were obtained by 3-dimensional finite element analysis. Variable thickness plates containing a slant edge crack were chosen. The parameters used in this study were dimensionless crack $length{\lambda}$, slant $angle{\alpha}$, thickness $ratio{\beta}$ and width ratio{\omega}$. Stress intensity factors were calculated by crack opening displacement(COD) and crack sliding displacement(CSD)method proposed by Ingraffea and Manu.
The variable sampling rates scheme is proposed by taking random sample size and sampling interval during the process. The performance of the scheme is measured in terms of the average time to signal adjusted by teh sampling cost when the process is out of control. This measurement evaluates the effectiveness of the scheme in terms of the cost incurred due to nonconformation as well as sampling. The variable sampling rates scheme is shown to be effective especially for small and moderate shifts of the mean when compared to the standard scheme.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권7호
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pp.341-348
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2021
The aim of this study is to fill gaps in emerging empirical evidence and negative electronic word of mouth (NeWOM) in repurchase intention (RI) moderated by the roles of social network sites (SNS) and company mitigation response (CMR). This type of research is descriptive. The sample used in this study is online consumers who buy energy drinks, based on the questionnaire obtained by 145 respondents. Based on the results of testing the estimation of the structural equation model, it was found that the negative variable brand experience sharing had no significant effect on NeWOM; the negative variable electronic reviews had a significant effect on the electronic word of mouth variable, the negative variable electronic reviews had a significant effect on the negative electronic variable word of mouth, the variable intensity of the use of social networking sites can strengthen the direction of the causal influence between the negative variables sharing brand experiences on negative electronic words of mouth. The variable social networking sites usage intensity can strengthen the direction of the effect of causality between negative electronic review variables on negative electronic word of mouth, the negative brand experience sharing variable does not have a significant effect on the repurchase intention variable.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권2호
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pp.251-261
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2022
As AI has a wide range of influence on human social life, issues of transparency and ethics of AI are emerging. In particular, it is widely known that due to the existence of historical bias in data against ethics or regulatory frameworks for fairness, trained AI models based on such biased data could also impose bias or unfairness against a certain sensitive group (e.g., non-white, women). Demographic disparities due to AI, which refer to socially unacceptable bias that an AI model favors certain groups (e.g., white, men) over other groups (e.g., black, women), have been observed frequently in many applications of AI and many studies have been done recently to develop AI algorithms which remove or alleviate such demographic disparities in trained AI models. In this paper, we consider a problem of using the information in the sensitive variable for fair prediction when using the sensitive variable as a part of input variables is prohibitive by laws or regulations to avoid unfairness. As a way of reflecting the information in the sensitive variable to prediction, we consider a two-stage procedure. First, the sensitive variable is fully included in the learning phase to have a prediction model depending on the sensitive variable, and then an imputed sensitive variable is used in the prediction phase. The aim of this paper is to evaluate this procedure by analyzing several benchmark datasets. We illustrate that using an imputed sensitive variable is helpful to improve prediction accuracies without hampering the degree of fairness much.
Through the short-period variability survey program, we obtained time-series BV CCD images for $1.5^{\circ}{\times}1.0^{\circ}$ region around the young open cluster NGC 457. As a result, we have detected 61 variable stars including 31 new ones after checking light curves of all stars by eyes. The 61 variable stars were included 14 ${\delta}$ Scuti variable stars, a ${\beta}$ Cephei variable star, 10 variable Be and slowly pulsating B stars, 13 eclipsing binary stars, 21 semi-long periodic or slow irregular variables and an RR Lyrae variable star, respectively. Many variable B-type stars were known through a well-defined zero-age main sequence to the ${\beta}$ Cepheid region of NGC 457. Most of the variable B-type stars found this paper were known variable stars. But, 11 out of 14 ${\delta}$ Scuti variable stars were newly discovered. The new variable stars except for ${\delta}$ Scuti stars were 4 variable B-type stars, 5 eclipsing binaries and 11 semi-long periodic or slow irregular variables. We have performed frequency analysis for all ${\delta}$ Scuti stars, a ${\beta}$ Cepheid star and an RR Lyrae star.
The purposes of this paper are to deal with the design of m-input, m-output linear systems by the state variable feedback, and to extend the design capability of the state variable feedback design. The design requirements are decoupling and the exact realigation of desired transfer functions. Some methods are proposed to insert series compensators in the fixed plant in the cases when series compensators are needed to meet the input-output transfer matrix specification. The method for adding series compensators to the input channels of the fixed plant is shown by examples to lead both to the loss of the ability to decouple the augmented plant by the state variable feedback, and to the loss of desired zeroes. A method which avoids these two hazards is developed in which series compensators are put on the output channels of the fixed plant: it is proved that the augmented plant is F-invariant. By treating each subsystem individually, the designer can apply some of the previous developed knowledge of the state variable design of single-input, single-output systems.
Among various sensitivity evaluation techniques, semi-analytical method is quite popular since this method is more advantageous than analytical method and global finite difference method. However, SAM reveals severe inaccuracy problem when relatively large rigid body motions are identified for individual elements. Such errors result from the numerical differentiation of the pseudo load vector calculated by the finite difference scheme. In the present study, the adjoint variable method combined with complex variable is proposed to obtain the shape and size sensitivity for structural optimization. The complex variable can present accurate results regardless of the perturbation size as well as easy to be implemented. Through a few numerical examples of the static problem for the structural sensitivity, the efficiency and reliability of the adjoint variable method combined with complex variable is demonstrated.
When the measurement method for a performance variable is destructive or expensive, it is profitable to replace the performance variable with a highly correlated surrogate variable. In this paper we propose screening procedures using a surrogate variable with specified producer's and consumer's risks. Blending the basic concepts of acceptance sampling plans and screening procedures, the proposed model can be used effectively by quality professionals. Two models are considered: the normal model with dichotomous performance and continuous surrogate variables, and the bivariate normal model with continuous performance and surrogate variables. It is assumed the surrogate variable given the performance variable is normally distributed in the normal model, and performance and surrogate variables are jointly normally distributed in the bivariate normal model. For the two models, Producer's and consumer's risks are derived, and methods of finding the optimal screening procedures are presented. Numerical examples are also given.
When the measurement method for a performance variable is destructive or expensive, it is profitable to replace the performance variable with a highly correlated surrogate variable. In this paper we propose screening procedures using a surrogate variable with specified producer's and consumer's risks. Blending the basic concepts of acceptance sampling plans and screening procedures, the proposed model can be used effectively by quality professionals. Two models are considered: the normal model with dichotomous performance and continuous surrogate variables, and the bivariate normal model with continuous performance and surrogate variables. It is assumed the surrogate variable given the performance variable is normally distributed in the normal model, and performance and surrogate variables are jointly normally distributed in the bivariate normal model. For the two models, producer's and consumer's risks are derived, and methods of finding the optimal screening procedures are presented. Numerical examples are also given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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