• 제목/요약/키워드: Conditional Variables

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The conditional risk probability-based seawall height design method

  • Yang, Xing;Hu, Xiaodong;Li, Zhiqing
    • International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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    • 제7권6호
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    • pp.1007-1019
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    • 2015
  • The determination of the required seawall height is usually based on the combination of wind speed (or wave height) and still water level according to a specified return period, e.g., 50-year return period wind speed and 50-year return period still water level. In reality, the two variables are be partially correlated. This may be lead to over-design (costs) of seawall structures. The above-mentioned return period for the design of a seawall depends on economy, society and natural environment in the region. This means a specified risk level of overtopping or damage of a seawall structure is usually allowed. The aim of this paper is to present a conditional risk probability-based seawall height design method which incorporates the correlation of the two variables. For purposes of demonstration, the wind speeds and water levels collected from Jiangsu of China are analyzed. The results show this method can improve seawall height design accuracy.

Statistical micro matching using a multinomial logistic regression model for categorical data

  • Kim, Kangmin;Park, Mingue
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제26권5호
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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.

VUS and HUM Represented with Mann-Whitney Statistic

  • Hong, Chong Sun;Cho, Min Ho
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제22권3호
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    • pp.223-232
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    • 2015
  • The area under the ROC curve (AUC), the volume under the ROC surface (VUS) and the hypervolume under the ROC manifold (HUM) are defined and interpreted with probability that measures the discriminant power of classification models. AUC, VUS and HUM are expressed with the summation and integration notations for discrete and continuous random variables, respectively. AUC for discrete two random samples is represented as the nonparametric Mann-Whitney statistic. In this work, we define conditional Mann-Whitney statistics to compare more than two discrete random samples as well as propose that VUS and HUM are represented as functions of the conditional Mann-Whitney statistics. Three and four discrete random samples with some tie values are generated. Values of VUS and HUM are obtained using the proposed statistic. The values of VUS and HUM are identical with those obtained by definition; therefore, both VUS and HUM could be represented with conditional Mann-Whitney statistics proposed in this paper.

ROC Curve for Multivariate Random Variables

  • Hong, Chong Sun
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제20권3호
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    • pp.169-174
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    • 2013
  • The ROC curve is drawn with two conditional cumulative distribution functions (or survival functions) of the univariate random variable. In this work, we consider joint cumulative distribution functions of k random variables, and suggest a ROC curve for multivariate random variables. With regard to the values on the line, which passes through two mean vectors of dichotomous states, a joint cumulative distribution function can be regarded as a function of the univariate variable. After this function is modified to satisfy the properties of the cumulative distribution function, a ROC curve might be derived; moreover, some illustrative examples are demonstrated.

제품디자인에 있어 전형성과 심미성 요소(균형)의 상호작용과 조절변수에 의한 사용자의 심미적 반응에 관한 연구 (Consumer's Aesthetic Response to Direct, Mediating and Interactive Effects of Typicality and Form Aesthetics in Product Design)

  • 홍정표;조경숙;조광수
    • 감성과학
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    • 제7권4호
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    • pp.7-17
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    • 2004
  • 최근까지 제품디자인에 있어서의 조형요소의 심미성에 관한 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 기존의 연구는 "심미성 요인이 무엇인가\ulcorner"에 초점을 맞추어 왔을 뿐 각각의 심미적 요소들이 사용자의 심미적 반응에 어떻게 영향을 미치는지에 대해서는 그다지 연구된 바가 없다. 따라서 본 연구는 제품디자인에서 심미성 요소를 내용미와 형태미로 나누어 서로의 상관관계를 파악하고 사용자의 심미적 반응에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보는 연구이다. 더욱이 연구의 초점이 내용미 중 전형성을, 형태미 중 균형을 중심으로 서로의 심미적 반응의 영향정도와 관여수준과 국가와 같은 조절변수에 의해 심미적 반응이 어떻게 달라지는지를 검증하고자 하기 위한 연구이다. 본 연구를 통하여 실제로 디자인 현장이나 기업에서 디자인에 있어서 심미적 영향요소를 적용하는 데에 대한 의미 있는 시사점을 제공해주고 디자인의 심미성에 대한 이론적인 체계를 만들어가는 것에 기여하리라 본다. 기여하리라 본다.

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다중 자료 변환을 이용한 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션 (Geostatistical Simulation of Compositional Data Using Multiple Data Transformations)

  • 박노욱
    • 한국지구과학회지
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    • 제35권1호
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    • pp.69-87
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    • 2014
  • 이 논문에서는 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션을 위해 다중 자료 변환 기반 조건부 시뮬레이션 틀을 제안하였다. 우선 일반적인 통계 기법의 적용이 가능하도록 구성 자료에 로그비 변환을 적용하였다. 다음 변환들로는 최소/최대 자기상관 인자 변환과 지시자 변환을 순차적으로 적용하였다. 독립적인 새로운 변수의 생성을 위해 최소/최대 자기상관 인자 변환을 적용하였으며, 적용 결과 개별 변수들의 독립적인 시뮬레이션이 가능해진다. 그리고 다중 가우시안 확률 모델을 따르지 않는 변수들의 비모수적 조건부 누적 확률 분포 모델링을 위해 지시자 변환을 적용하였다. 최종적으로는 적용한 변환 방법들의 역순으로 역 변환을 적용하였다. 간석지 표층 퇴적물 성분 자료를 대상으로 제안 시뮬레이션 기법의 적용 가능성을 예시하였다. 모든 시뮬레이션 결과들은 구성 자료의 제한 조건을 만족하면서 샘플 자료의 통계 특성을 잘 반영하였다. 구성 자료의 다수의 시뮬레이션 결과들을 이용한 표층 퇴적물 분류를 통해 기존 크리깅에서는 얻을 수 없는 분류 결과의 확률론적 평가가 가능하였다. 따라서 제안 시뮬레이션 틀은 다양한 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

Boosting green cars retail in Malaysia: The influence of conditional value on consumers behaviour

  • ALGANAD, Amr Mohammed Nasser;ISA, Normalisa Md;FAUZI, Waida Irani Mohd
    • 유통과학연구
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    • 제19권7호
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    • pp.87-100
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    • 2021
  • Purpose: This paper examined the role of conditional value in the green automotive industry. The relationships of conditional value's four factors, consumers' attitudes and consumers' intention to purchase green cars were investigated. The conditional value was extended by examining the effect of fuel prices. Research design, data, and methodology: This study is quantitatively designed. All variables were measured using a 7-point Likert-scale; 425 questionnaires were collected from the respondents in Malaysia. SmartPLS was utilized to examine the proposed nine hypotheses. Result: The results demonstrate a positive relationship between attitude and intention toward green cars. Additionally, the results of the relationships were as follows: fuel prices was the most significant predictor of Malaysian consumers' attitudes and consumers' intention to purchase green cars, followed by environmental consequences and government policy. However, retail sales promotions did not show a significant effect on both consumers' attitudes and intentions. Conclusion: The study's findings suggest that the Malaysian government should implement an integrated package that includes a fuel pricing policy that restricts the purchase of non-green cars, as well as a set of financial incentives for purchasing green cars. Moreover, it is valuable to conduct public awareness campaigns about the negative consequences of current consumption patterns.

Bayesian Analysis for a Functional Regression Model with Truncated Errors in Variables

  • Kim, Hea-Jung
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제31권1호
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    • pp.77-91
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    • 2002
  • This paper considers a functional regression model with truncated errors in explanatory variables. We show that the ordinary least squares (OLS) estimators produce bias in regression parameter estimates under misspecified models with ignored errors in the explanatory variable measurements, and then propose methods for analyzing the functional model. Fully parametric frequentist approaches for analyzing the model are intractable and thus Bayesian methods are pursued using a Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling based approach. Necessary theories involved in modeling and computation are provided. Finally, a simulation study is given to illustrate and examine the proposed methods.

유사가능도 기반의 네트워크 추정 모형에 대한 GPU 병렬화 BCDR 알고리즘 (BCDR algorithm for network estimation based on pseudo-likelihood with parallelization using GPU)

  • 김병수;유동현
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권2호
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    • pp.381-394
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    • 2016
  • 그래피컬 모형은 변수들 사이의 조건부 종속성을 노드와 연결선을 통하여 그래프로 나타낸다. 변수들 사이의 복잡한 연관성을 표현하기 위하여 그래피컬 모형은 물리학, 경제학, 생물학을 포함하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 조건부 종속성은 공분산 행렬의 역행렬의 비대각 성분이 0인 것과 대응하는 두 변수의 조건부 독립이 동치임에 기반하여 공분산 행렬의 역행렬로부터 추정될 수 있다. 본 논문은 공분산 행렬의 역행렬을 희박하게 추정하는 유사가능도 기반의 CONCORD (convex correlation selection method) 방법에 대하여 기존의 BCD (block coordinate descent) 알고리즘을 랜덤 치환을 활용한 갱신 규칙과 그래픽 처리 장치 (graphics processing unit)의 병렬 연산을 활용하여 고차원 자료에 대하여 보다 효율적인 BCDR (block coordinate descent with random permutation) 알고리즘을 제안하였다. 두 종류의 네트워크 구조를 고려한 모의실험에서 제안하는 알고리즘의 효율성을 수렴까지의 계산 시간을 비교하여 확인하였다.