The study was to investigate the agreement rate between the statistical diagnosis of pattern identification by discriminant analysis and the clinical diagnosis of pattern identification by medical specialist in obese patients with BMI$\geqq$23. The agreement rate of deficiency of the spleen, phlegm-retention, deficiency of Yang, retention of undigested food, stagnation of liver Gi, and blood stagnation are 0.40, 0.33, 0.52, 0.76, 0.71, and 0.66, respectively and accuracy rate and prediction rate using linear discriminant function are 0.59 and 0.61, respectively. Therefore, the complementary management in CRF questionnaires and/or consultation from experts will improve the accuracy and prediction rate, which will be helpful for pattern identification of obesity by clinical experts.
For discrimination with binary variables, reformulated full and first order Bahadur model with incomplete observations are presented. This allows prior probabilities associated with multiple population to be estimated for the sample-based classification rule. The EM algorithm is adopted to provided the maximum likelihood estimates of the parameters of interest. Some experiences with the models are evaluated and discussed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권2호
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pp.235-245
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2012
로지스틱판별분석은 금융 분야에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법으로 신용평가 시 해석이 쉽고 우수한 분별력으로 많이 활용되고 있지만 종속변수에 대한 설명변수들의 비선형적인 관계를 설명하는 부분에는 한계점이 있다. 일반화가법모형은 로지스틱판별모형의 장점과 함께 종속변수와 설명변수 사이의 비선형적인 관계도 설명할 수 있다. 그러나 연속형 설명변수의 수가 대단히 많은 경우이 두 방법은 모형에 유의한 변수를 선택해야하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 다수의 연속형 설명변수들을 공통요인분석자혼합모형에 의한 차원축소를 통해 변환된 소수의 요인점수들을 일반화가법모형의 새로운 연속형 설명변수로 사용하여 신용분류를 하는 방법을 제시한다. 실제 금융자료를 이용하여 로지스틱판별모형과 일반화가법모형, 그리고 본 연구에서 제안한 방법에 의한 정분류율을 비교한 결과 본 연구에서 제안한 방법의 분류 성능이 더 우수하였다.
Purpose With Intelligent public service (IPS), it is possible to automate the quality of civil affairs, provide customized services for citizens, and provide timely public services. However, empirical studies on factors for the successful use of IPS are still insufficient. Hence, the purpose of this study is to empirically analyze the factors that affect the success of IPS with classification function. ISSM (Information System Success Model) is considered as the underlying research model, and how the algorithm quality, data quality, and environmental quality of the discrimination system affect the relationship between utilization intentions is analyzed. Design/methodology/approach In this study, a survey was conducted targeting users using IPS. After giving them a preliminary explanation of the intelligent public service centered on the discrimination system, they briefly experienced two types of IPS currently being used in the public sector. Structural model analysis was conducted using Smart-PLS 4.0 with a total of 415 valid samples. Findings First, it was confirmed that algorithm quality and data quality had a significant positive (+) effect on information quality and system quality. Second, it was confirmed that information quality, system quality, and environmental quality had a positive (+) effect on the use of IPS. Thirdly, it was confirmed that the use of IPS had a positive (+) effect on the net profit for the use of IPS. In addition, the moderating effect of the degree of knowledge on AI, the perceived accuracy of discriminative experience and IPS, and the user was analyzed. The results suggest that ISSM and TOE framework can expand the understanding of the success of IPS.
The purpose of this research is to go beyond the policy support of the traditional sixth industry and to build a business model of the farmers' business by establishing the business model of the establishment of the sixth industry utilizing agricultural products of individual farmers. First, we defined the business model of the 6th agricultural industry, and secondly set up two models via FGI based on the 9 block model of BMC (Business Model Canvas), and applied feasibility, cost appropriate, differentiation point Through the establishment of hard-working business, sales consolidation, consumer-centric model set. Third, using the Delphi method in each area of 9 Block, the final 21 components were set. Through this BMC model, it was shown that discrimination and accessibility are important factors in the 6th agricultural field foundation business model.
Credit scoring is a technique used by financial institutions to assess the creditworthiness of potential borrowers. This involves evaluating a borrower's credit history to predict the likelihood of defaulting on a loan. This paper presents an ensemble of two Transformer based models within a framework for discriminating the default risk of loan applications in the field of credit scoring. The first model is FinBERT, a pretrained NLP model to analyze sentiment of financial text. The second model is FT-Transformer, a simple adaptation of the Transformer architecture for the tabular domain. Both models are trained on the same underlying data set, with the only difference being the representation of the data. This multi-modal approach allows us to leverage the unique capabilities of each model and potentially uncover insights that may not be apparent when using a single model alone. We compare our model with two famous ensemble-based models, Random Forest and Extreme Gradient Boosting.
Using Bi-Digital O-Ring Test which was developed by Ohmura Toshiaki, constiution classification by the vegetables' was Measured by various muscle power measurement meters and the results are as follow: 1. Pinch Gauge (Model:pc5030HPG, Japan) is the gauge to measure finger power between the thumb and the second finger, Grip Strength Dynamometer (Model: T.K.K. 5101, Japan) is to measure the hand power (hand dynamometer), Back Strength Dynamometer (Model: T.K.K. 5102, Japan) is to measure back muscle strength, Vertical jump Meter (Model: T.K.K. 5106, Japan) is to measure the height of jump. The above gauges were and its result found that the radish, potato, carrot and cucumber can influence to muscle strength was not true. 2. When the physical constitution is distinguished by the O-Ring Test method, Taeyangin's rate appeared as average 21% although it was insisted that there will be only 0.03-0.1%. This means that the physical constitution but it appears accidently according to the examinee's emotion about the material such as vegetable etc. as favor or unfavor. 3. It was found that the result of O-Ring Test is the same at any time and at any place was not true. there is no reemergence character. 4. The import of O-Ring Test mehtod to the physical discrimination disregarded that the mental factor influences absolutely to the physical heath in the ideological physi cal constitution medical science. 5. 'O-Ring Test method is a objective judgement method.' is wrong judgement. As you see on the above result, Bi-Digital O-Ring Test set the changeable voluntary muscle as the standard of the judgument, that was first mistake logically, second in spite of leass influence of mental influence by the examiner and examinee than the vegetable discrimination influence, the test disregarded the influence. Third, only grasp of some material on hand can influence to the voluntary muscle was a wrong theory disregarding the physiology. Finally the misunderstaning his subjective view as an objective view in spite of examiner and examinee's strong influence. Therefore such kind of physical descrimination method must be sublated.
Eom, Bang Wool;Joo, Jungnam;Kim, Young-Woo;Park, Boram;Yoon, Hong Man;Ryu, Keun Won;Kim, Soo Jin
Journal of Gastric Cancer
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제15권4호
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pp.262-269
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2015
Purpose: Intraabdominal abscess is one of the most common reasons for re-hospitalization after gastrectomy. This study aimed to develop a model for estimating the probability of intraabdominal abscesses that can be used during the postoperative period. Materials and Methods: We retrospectively reviewed the clinicopathological data of 1,564 patients who underwent gastrectomy for gastric cancer between 2010 and 2012. Twenty-six related markers were analyzed, and multivariate logistic regression analysis was used to develop the probability estimation model for intraabdominal abscess. Internal validation using a bootstrap approach was employed to correct for bias, and the model was then validated using an independent dataset comprising of patients who underwent gastrectomy between January 2008 and March 2010. Discrimination and calibration abilities were checked in both datasets. Results: The incidence of intraabdominal abscess in the development set was 7.80% (122/1,564). The surgical approach, operating time, pathologic N classification, body temperature, white blood cell count, C-reactive protein level, glucose level, and change in the hemoglobin level were significant predictors of intraabdominal abscess in the multivariate analysis. The probability estimation model that was developed on the basis of these results showed good discrimination and calibration abilities (concordance index=0.828, Hosmer-Lemeshow chi-statistic P=0.274). Finally, we combined both datasets to produce a nomogram that estimates the probability of intraabdominal abscess. Conclusions: This nomogram can be useful for identifying patients at a high risk of intraabdominal abscess. Patients at a high risk may benefit from further evaluation or treatment before discharge.
본 연구는 근적외선분광법을 이용하여 우리나라에서 재배되고 있는 목초류 중 외형적 특성이 유사한 이탈리안 라이그라스, 페레니얼 라이그라스와 톨 페스큐 종자의 초종판별 가능성을 검토하고자 수행되었다. 근적외선분광기를 이용하여 목초류 종자를 가시파장 대역대(680~1,099 nm), NIRS 파장 대역대(1,100-2,500 nm) 및 NIRS 전체 파장 대역대(680-2,500 nm)로 구분하여 스펙트라를 얻은 후 1차 미분과 8 nm gap으로 수 처리를 수행하였으며 부분최소자승(PLS) 회귀분석법을 통해 초종판별 검량식을 개발하고 판별 정확성을 검증하였다. 목초류의 초종판별 정확성은 가시파장대역에서 SECV 1.732, $R^2cv$ 0.96으로 가장 판별 정확성이 낮았으며 NIRS 전체 파장대역에서 SECV 1.182, $R^2cv$ 0.98로 가장 높은 판별 정확성을 나타내었다. 파장대역별 예측 정확성은 NIR 파장대역(1,100-2,500 nm)에서 교차검증오차(SECV) 1.319에서 예측 오차(SEP) 1.288로 낮아졌으며 가시영역대(680~1,099)는 SECV 1.732에서 SEP 1.749로 약간 높아졌다. Discrimination equation 분석법에 의한 NIRS 전체 파장대역별 목초류 초종의 판별 결과는 초종간에 판별 정확성의 차이가 크게 나타났으며 이탈리안 라이그라스의 'Hits'는 68%로 가장 낮았으며 페레니얼 라이그라스가 78%의 정확성으로 가장 높게 나타났다. 따라서 NIRS를 이용한 목초류 초종의 판별분석이 가능할 것으로 판단되었다.
이 연구의 목적은 이혼 가정 자녀의 긍정적 변화에 영향을 미치는 변인을 확인하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 이혼 가정 한부모의 지각된 사회적 차별 경험, 양육 어려움, 자녀와의 대화시간, 자녀의 인터넷 사용문제, 이혼 후 자녀의 긍정적 변화 간의 구조적 관련성을 확인하고, 가구 소득에 따른 구조적 관계의 차이를 확인하였다. 분석 자료는 2015년 한부모가족 실태조사 자료의 한부모 1,114명의 데이터를 활용하였으며, 연구문제를 검증하기 위해 구조방정식모형 분석과 다집단 분석을 실시하였다. 분석 결과, 첫째, 한부모가 지각한 차별 경험은 양육어려움(${\beta}=.354$), 인터넷 사용문제(${\beta}=.234$)에 통계적으로 유의한 정적인 영향을 미쳤다. 한부모가 지각한 양육 어려움은 자녀와의 대화시간(${\beta}=-.192$), 자녀의 긍정적 변화(${\beta}=-.218$)에 통계적으로 유의한 부적인 영향, 자녀의 인터넷 사용문제(${\beta}=.440$)에 통계적으로 유의한 정적인 영향을 미쳤다. 자녀의 인터넷 사용문제는 부모의 이혼 후 자녀의 긍정적 변화(${\beta}=-.199$)에 통계적으로 유의한 부적인 영향을 미쳤다. 둘째, 한부모가 지각한 차별 경험은 자녀와의 대화시간, 양육 어려움, 인터넷 사용문제를 매개로 자녀의 긍정적 변화에 통계적으로 유의한 부적인 영향을 미치는 간접효과(${\beta}=-.167$)가 확인되었다. 셋째, 다집단 분석 결과, 가구 소득에 따른 통계적으로 유의한 경로계수의 크기 차이는 없는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 이혼 후 자녀의 긍정적 변화를 이끌기 위해서는 한부모가 차별을 느끼지 않을 수 있는 사회적 문화 형성과 한부모의 양육 과정에 대한 공식적, 비공식적 지지가 중요하며, 한부모 가정 자녀의 인터넷 과다 사용을 예방하고 줄이기 위한 실천적 노력이 필요함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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