Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권2호
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pp.177-187
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2020
This article is concerned with the issue of forecasting and evaluation of threshold-asymmetric volatility models for time series of count data. In particular, threshold integer-valued models with conditional Poisson and conditional negative binomial distributions are highlighted. Based on the parametric bootstrap method, some evaluation measures are discussed in terms of one-step ahead forecasting. A parametric bootstrap procedure is explained from which directional measure, magnitude measure and expected cost of misclassification are discussed to evaluate competing models. The cholera data in Bangladesh from 1988 to 2016 is analyzed as a real application.
In this paper a class of mixture designs for estimating the slope of second order Scheffe polynomial response surfaces for mixture experiments with q components is presented. The variance of the estimated directional slope at a point is a function of the direction of the slope and the design. If the variance is averaged over all possible directions in the (q-1)-dimensional simplex, the averaged variance is only a function of the point and the design. By choice of design, it is possible to make this variance constant for all points equidistant from the centroid point. This property is called "slope-rotatability over al directions in the simplex", and the necessary and sufficient conditions for mixture design to have this property are given and proved. The class of designs with this property is compared with other mixture designs and discussed.discussed.
본 논문에서는 성별 인식을 위해 얼굴 영상을 효과적으로 기술하는 새로운 지역 패턴 방법 Local Prominent Directional Pattern (LPDP)를 제안한다. 제안된 LPDP 방법은 성별 인식에 중요한 얼굴 모양을 명확하게 구분하기 위해 주변 패턴이 누적된 히스토그램을 통계적으로 분석하고 패턴 변화가 크게 발생하는 픽셀을 부호화 한다. 통계적인 정보를 사용하는 얼굴 모양 구분에 중요한 뚜렷한 에지 방향 패턴 영역을 구분하는 중요한 정보를 제공 할 수 있다. 이는 뚜렷한 에지 방향 패턴이 나타나는 영역의 주변도 유사한 에지 방향 패턴이 나타내기 때문에 통계적으로 특정 방향이 히스토그램에 많이 누적될 수 있기 때문이다. 또한 통계적인 방법은 주변 영역의 정보를 많이 수용하기 때문에 잡음으로 발생하는 에지 방향 변화 오류에 강력한 장점이 있다. 제안된 방법은 기존 방법들 보다 더 강력한 성별인식에 중요한 얼굴 모양 구분 능력을 보여주면서 국소적으로 발생하는 잡음에 견고함을 보여준다. 우리는 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 밝기, 표정, 연령, 머리 포즈가 변화하는 성별 인식 데이터 셋에 다양한 실험을 실험 했고 기존 방법 보다 제안된 방법의 성능이 우수함을 입증했다.
공간통계를 바탕으로 한 지질정보의 정량적 처리및 분석을 위한 여러 응용방법들이 최근에 광물탐사문제와 관련되어 연구되고 있다. 본 연구에서는 지화학자료와 관련된 이상점판단(outlier detection)과 방향성 상호 변이도 측정의 적용성을 검토하였고, 아울러 태백지역내의 광물탐사를 위한 지화학자료에 에 대한 사례연구를 수행하였다. 이상점판단방법으로는 이동창(moving window)통계법이 이용되었다. 한편 상호 변이도는 공간적 연속성 측정을 위한 통계적 방법으로 알려져 있으나, 본 연구에서는 이 개념을 자료의 공간적 상관도 문제로 확장하였다. 한편 다섯가지 행태의 변이도 표현식을 이상점처리전후의 결과와 연관하여 비교하였다. 이러한 비교연구의 결과로 이 두가지 공간 통계법에 의한 자료처리과정및 분석방법은 실제의 결정판단단계에서 결정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 광역적 광물탐사에서 유용한 해석보조자료로 제공될 수 있을 것으로 생각된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.991-998
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2009
본 논문은 주가지수선물거래 등에서 유용한 역할을 하는 시계열 데이터의 방향성 예측 문제를 다룬다. 여기서 시계열의 방향성 예측이란 시계열 값의 상승 혹은 하락을 예측하는 문제를 뜻한다. 방향성 예측을 위해 본 연구에서는 시계열 요소분해모형과 자기회귀 누적 이동평균 과정 모형을 고려한다. 특히 방향성 예측의 주된 통계량으로서 모형 외 편차와 모형 내 편차를 고려하며 모형 내 편차가 좀 더 유용함을 보인다.
변수내장형 다채널 위너 필터는 내장된 변수를 이용하여 잔여잡음과 신호왜곡 간의 트레이드오프를 조절할 수 있는 선형 필터이다. 이러한 변수내장형 다채널 위너필터를 적용하기 위해서는 정확한 잡음추정이 중요한데 널리 쓰이는 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법이 있다. 하지만 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법은 방향성 간섭 신호가 존재할 경우 잡음추정의 정확도가 하락하여 변수내장형 다채널 위너필터의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 변수내장형 다채널 위너필터를 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 주로 잡음 섞인 마이크로폰 입력 신호의 전력 스펙트럼 밀도에 대해 고유값 분해, 방향성 정보를 이용한 목적신호의 기여도 추정, 목적신호의 기여도를 보다 합리적으로 추정하기 위한 지수 가중치 부가의 일련의 과정을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 신호대잡음비, 음성왜곡도 등의 총 4가지 객관적 성능 평가 방법을 이용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험을 통해 방향성 간섭신호가 존재하는 환경에서 제안한 잡음 추정기법을 적용한 다채널 위너필터의 성능이 향상됨을 확인하였다.
Purpose: The aim of this study was to evaluate the effect of student question-centered lessons for bi-directional faculty-student communication. Methods: This study performed one-group pretest-posttest design; participants were university students majoring in health science (nursing 58, physical therapy 45) in city C. Data was collected and the program was conducted from March 3 to June 14, 2014. Measurements employed were the ARCS model of motivational design, self-assertiveness, learning satisfaction, and interpersonal relationship. Data was analyzed through frequency statistics, descriptive statistics, and repeated measurement of one-way analysis of variance with the SPSS 19.0 program. Results: In this student question-centered lesson participants exhibited significant enhanced satisfaction in terms of learning motivation, learning satisfaction, self-assertiveness, behavioral assertiveness, general assertiveness, and sensibility regarding interpersonal relationships. Conclusion: The results suggest that student question-centered lessons are applicable to a variety of subjects. Also, for comparative purposes, a faculty-centered lesson will be undertaken.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권7호
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pp.413-421
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2021
Government expenditure on education has attracted much attention because it plays an important role in the economic development. The question is whether government expenditure on education has a positive or negative impact on the economic growth and vice versa. This study aims to provide reliable estimates of the relationship between government expenditure on education and economic growth with empirical evidence in Vietnam for the period 2006-2019. The data was taken from the official statistics of the General Statistics Office of Vietnam. The authors have used the VAR model and Granger causal model to determine the relationship between government expenditure on education and the economic growth. Research results show that there is a two-way nexus between the economic growth and government spending on education with a lag of about two years. From the results obtained from this research, the authors have made some policy suggestions for the Vietnamese government as how to increase investment for education. If there is a one-way causal relationship between expenditure on education and the economic growth, the government can use spending as a growth factor. However, if there is a bi-directional relationship between the government expenditure on education and the GDP growth, the government needs to ensure that resources are appropriately managed and allocated effectively to promote growth.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권3호
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pp.349-363
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2024
Compositional data refers to data where the sum of the values of the components is a constant, hence the sample space is defined as a simplex making it impossible to apply statistical methods developed in the usual Euclidean vector space. A natural approach to overcome this restriction is to consider an appropriate transformation which moves the sample space onto the Euclidean space, and log-ratio typed transformations, such as the additive log-ratio (ALR), the centered log-ratio (CLR) and the isometric log-ratio (ILR) transformations, have been mostly conducted. However, in scenarios with sparsity, where certain components take on exact zero values, these log-ratio type transformations may not be effective. In this work, we mainly suggest an alternative transformation, that is the square-root transformation which moves the original sample space onto the directional space. We compare the square-root transformation with the log-ratio typed transformation by the simulation study and the real data example. In the real data example, we applied both types of transformations to the USG% data obtained from NBA, and used a density based clustering method, DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise), to show the result.
본 논문에서는 대한민국 17대 국회의 공동발의 네트워크에 대하여 연구한다. 대한민국 국회에서 발의되는 법안은 대표발의자를 포함하여 10명의 공동발의자의 동의가 있어야 그 효력이 유의하다. 따라서, 공동발의라는 개념을 이용하여 공동발의자들로 부터 대표발의자로 향하는 방향성 있는 네트워크를 구성할 수 있으며, 이 네트워크는 곧 국회 내의 국회의원들 간의 사회적 관계를 나타낸다고 볼 수 있다. 우리는 이 네트워크에 가중치가 있는 네트워크를 위한 지수 랜덤 그래프 모형을 적합하여 네트워크의 구성원리에 미치는 네트워크 구조적 성질의 영향과, 공변량의 효과에 대해서 알아보고자 한다. 분석 결과, 17대 국회의 공동발의 네트워크의 구성에 가장 큰 영향을 미치는 것은 같은 정당 효과였다. 상호 호혜성 역시 공동발의 네트워크 구성에 중요한 역할을 하였으며, 당선 횟수의 효과는 작지만 유의한 영향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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