Life table studies were conducted in the laboratory for the eulophid gregarious pupal parasitoid, Tetrastichus sp., on Hyphantria cunea Drury at a constant temperature of 28.2$\pm$2$^{\circ}C$, 50-60% RH to evaluate their impact on the host and their potential biological control. Development of immature stage took 20.1$\pm$2.7 d: adult females lived for 23.2$\pm$2.2 (range, 16-27)d and produced a mean of 53.6$\pm$26.6 adult progeny per female, with a sex ratio of 1: 9.5 (M:F). The intrinsic rate of natural increase (r$_{m}$) was 0.178/ female/day; the net reproductive rate (R$_{o}$), 46.74; the capacity for increase (r$_{c}$) 0.177; the finite rate of increase (λ) 1.19/female/day; thus each female contributed 46.74 individuals to the population in a mean generation time of 21.6 d. Biological factors in determining the life history trait variation of the parasitoid were discussed.d.d.d.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.23-32
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2012
본 논문은 유한모집단에서 회귀계수추정량의 근사편향과 근사분산을 다루고 있다. 유한모집단에서 고정크기 포함확률비례표본을 추출하고 이 표본에서 조사된 데이터에 기초하여 회귀계수를 일반최소제곱추정량과 가중최소제곱추정량으로 추정할 때 두 추정량의 편향, 분산 그리고 평균제곱오차의 근사식을 유도하였다. 그리고 두 추정량의 효율을 비교하기 위하여 두 추정량의 분산을 비교하는 필요충분조건을 제시하였다. 또한 수치적인 비교를 위하여 간단한 예제를 소개하였다.
This paper proposes multivariate process capability indices (PCIs) for skewed populations using $T^2$rand modified process region approaches. The proposed methods are based on the multivariate version of a weighted standard deviation method which adjusts the variance-covariance matrix of quality characteristics and approximates the probability density function using several multivariate Journal distributions with the adjusted variance-covariance matrix. Performance of the proposed PCIs is investigated using Monte Carlo simulation, and finite sample properties of the estimators are studied by means of relative bias and mean square error.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권2호
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pp.137-146
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2015
Singh (2013) considered the dual problem to the calibration of design weights to obtain a new generalized linear regression estimator (GREG) for the finite population total. In this work, we have made an attempt to suggest a way to use the dual calibration of the design weights in case of multi-auxiliary variables; in other words, we have made an attempt to give an answer to the concern in Remark 2 of Singh (2013) work. The same idea is also used to generalize the GREG estimator proposed by Deville and S$\ddot{a}$rndal (1992). It is not an easy task to find the optimum values of the parameters appear in our approach; therefore, few suggestions are mentioned to select values for such parameters based on a random sample. Based on real data set and under simple random sampling without replacement design, our approach is compared with other approaches mentioned in this paper and for different sample sizes. Simulation results show that all estimators have negligible relative bias, and the multivariate case of Singh (2013) estimator is more efficient than other estimators.
We have frequently encountered the rapid changes that prevalent opinion of the social community is toppled by a new and opposite opinion against the pre-exiting one. To understand this interesting process, mean-field model with infinite-interaction range has been mostly considered in previous studies S. A. Marvel et al., Phys. Rev. Lett. 110, 118702 (2012). However, the mean-field interaction range is lack of reality in the sense that any individual cannot interact with all of the others in the community. Based on it, in the present work, we consider a simple model of opinion consensus so-called basic model on the low-dimensional lattices (d = 1, 2) with finite interaction range. The model consists of four types of subpopulations with different opinions: A, B, AB, and the zealot of A denoted by $A_c$, following the basic model shown in the work by S. A. Marvel et al.. Comparing with their work, we consider the finite range of the interaction, and particularly reconstruct the lattice structure by adding new links when the two individuals have the distance < ${\sigma}$. We explore how the interaction range ${\sigma}$ affects the opinion consensus process on the reconstructed lattice structure. We find that the critical fraction of population for $A_c$ required for the opinion consensus on A shows different behaviors in the small and large interaction ranges. Especially, the critical fraction for $A_c$ increases with the size of ${\sigma}$ in the region of small interaction range, which is counter-intuitive: When the interaction range is increased, not only the number of nodes affected by $A_c$ but also that affected by B grows, which is believed to cause the increasing behavior of the critical fraction for $A_c$. We also present the difference of dynamic process to the opinion consensus between the regions of small and large interaction ranges.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권2호
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pp.1-12
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1995
Let F be a life distribution with finite mean $\mu$ Then F is said to be in new better then worse than used in expectation (NBWUE(p)) class if $\varphi(u) {\geq} u$ for $0 {\leq}u{\leq}t_0$ and ${\varphi}(u) {\leq} u$ for $t_0< u {\leq} 1$ where ${\varphi}(u)$ is the scaled total-time-on-test transform and $p=F(t_0)$. We propose a testing procedure for $H_0$ : F is exponential against $H_1$ : NBWUE(p), and is not expontial, (or $H_1\;'$ : F is NWBUE (p), and is not exponential) using randomly censored data. Our procedure assumes kmowledge of the proportion p of the population that fail at or before the change-point $\t_0$. Know ledge of $\t_0$ itself is not assumed. The asymptotic normality of the test statistic is established and a Monte Carlo experiment is performed to investigate the speed of convergence of the test statistic to normality. The power of our test is also studied.
Axial compression capacity (Pu) is a significant yet complex parameter of concrete-filled steel tube (CFST) columns. This study offers a novel ensemble tool, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) supervised by equilibrium optimization (EO), for accurately predicting this parameter. Moreover, grey wolf optimization (GWO) and Harris hawk optimizer (HHO) are considered as comparative supervisors. The used data is taken from earlier literature provided by finite element analysis. ANFIS is trained by several population sizes of the EO, GWO, and HHO to detect the best configurations. At a glance, the results showed the competency of such ensembles for learning and reproducing the Pu behavior. In details, respective mean absolute errors along with correlation values of 4.1809% and 0.99564, 10.5947% and 0.98006, and 4.8947% and 0.99462 obtained for the EO-ANFIS, GWO-ANFIS, and HHO-ANFIS, respectively, indicated that the proposed EO-ANFIS can analyze and predict the behavior of CFST columns with the highest accuracy. Considering both time and accuracy, the EO provides the most efficient optimization of ANFIS and can be a nice substitute for experimental approaches.
목 적 : 재태 연령에 따른 신생아 출생체중의 정상치를 아는 것은 자궁내 발육부전과 과출생 체중아를 진단하여 의사들은 고위험 신생아를 조기에 진단하고 치료하여 이들의 유병률과 사망률을 줄일 수 있고, 의료정책 입안자들은 이들에 대한 적절한 의료서비스의 개발과 건강관리 프로그램을 개발하고 시행하는데 도움을 줄 수 있다. 이에 저자들은 우리나라의 재태 연령에 따른 출생체중의 기준치를 구하고자 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 2001년 1월 1일부터 2003년 12월 31일까지 3년간 통계청의 인구동태자료 중 출생 자료에 기록되어 있는 1,552,375명 중 재태 연령이 24주에서 44주 사이의 단태아 1,509,763명을 대상으로 재태 연령에 따른 평균값과 표준편차를 구하고 10, 25, 50, 75, 90 백분위수를 구하였다. 또한 각 재태 연령별 분포곡선이 정규분포를 따르는지 알아보았다. 이중 정규분포를 따르지 않거나 쌍봉형을 나타내는 재태 연령에서 유한 혼합 모델을 이용하여 오류의 값을 제거하고 다시 평균과 표준편차 그리고 10, 25, 50, 75, 90 백분위수를 구하고 이에 따른 곡선을 그렸다. 결 과 : 원시자료를 통해 얻은 재태 연령에 따른 출생체중 곡선은 27주에서 32주 사이에 심한 혹이 나타난다. 이에 따라 재태 연령별 출생체중의 분포를 그렸을 때 24주에서 27주까지는 우측으로 긴 꼬리를 가지는 치우친 곡선을 보였고 28주에서 32주까지는 상봉형의 곡선을 보였다. 그리고 그 이후에는 거의 정규 분포를 따르는 곡선을 보였다. 이는 33주 미만에서 재태 연령의 기록에 오류가 있음을 나타내는 것으로 저자들은 유한 혼합 모델을 이용해서 재태 연령별 출생체중 분포를 분석한 후 오류의 부분을 제거 후 재태 연령에 따른 출생체중 곡선을 완성하였다. 이렇게 완성된 출생체중 곡선은 Lubchenco 등의 결과에 비해 10 백분위수에서 높은 값을 보였고 노르웨이나 북미의 연구 결과에 비해서는 전반적으로 낮은 값을 보였다. 결 론 : 본 연구에서 얻은 재태 연령에 의한 출생체중의 기준치와 곡선은 3년간 우리나라의 출생아 전수를 대상으로 오류를 객관적인 기준에 의해 제거하여 만든 것이다. 그러므로 우리나라를 대표하난 신생아의 재태 연령에 의한 출생체중의 기준 및 자궁내 발육부전이나 과출생 체중아의 진단의 기준으로 사용 할 수 있으리라 생각된다.
본 논문에서는 패널회귀모형에서 회귀계수 추정량으로 일반최소제곱추정량과 가중최소 제곱추정량의 설계기반 성질을 고찰한다. 회귀계수의 최소제곱추정량을 선형화하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산, 그리고 근사평균제곱오차의 수식과, 가중최소제곱추정량의 근사분산 수식을 유도한 후, 모의실험을 통하여 두 추정량의 근사분산 및 근사평균 제곱오차의 크기를 수치적으로 비교한다. 모의실험에서는 한국복지패널 3개년 데이터를 모집단으로 간주하고, 가구소득 변수를 관심변수로 하며 가구와 가구주 관련 7개 변수를 설명변수로 하는 유한모집단 회귀계수를 고려한다. 두 추정량의 설계기반 성질을 비교하기 위하여 표본수를 50에서 1,000까지 50 간격으로 설정하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산 그리고 가중최소제곱추정량의 근사분산을 계산한다. 모의실험을 통하여 다음과 같은 경향을 확인하였다. 첫째, 표본의 크기가 커지면 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차가 가중최소제곱추정량의 분산보다 커진다. 둘째, 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차를 가중최소제곱추정량의 분산으로 나눈비(ratio)는 설명변수에 따라 크기가 다르게 나타나고, 일반최소제곱추정량의 편향이 클수록 큰 값을 보인다. 셋째, 분산만 비교하면 일반최소제곱추정량의 분산이 가중최소제곱추정량의 분산보다 대부분의 경우에 더 작게 나타난다.
목 적 : 임신주수에 따른 출생체중의 정상치는 하나의 기준으로 모든 인종, 국가, 시대를 만족시킬 수 없으며 각 인종별, 국가별로 다른 기준을 가져야 한다. 현재 우리나라에서 현재 사용되고 있는 임신주수별 출생체중의 기준치들은 우리나라의 실정에 맞지 않고 각각의 성별, 태아수별, 분만횟수별 기준치도 따로 분류되어 있지 않은 실정이다. 이에 우리나라의 성별, 태아수별, 분만횟수별 임신주수에 따른 기준치를 제시하고 각각을 비교하기 위해 이 연구를 시행하였다. 방 법 : 2000년부터 2004년까지 5년간 통계청의 인구동태자료 중 출생자료에 기록되어 있는 2,658,156명중 임신주수 24주에서 42주까지의 신생아 2,585,516명을 대상으로 Finite mixture model을 이용하여 임신주수별 출생체중을 분석하고 오류를 제거한 후 성별, 태아수별, 분만횟수별 기준치를 만들고 이를 비교하였고 우리나라에서 사용하고 있는 기준치와 비교하였다. 결 과 : 남아의 평균 출생체중은 $3,326{\pm}442g$, 여아의 평균 출생체중은 $3,225{\pm}428g$으로 남아가 더 무거웠으며 임신주수에 따른 출생체중도 전 임신주수에서 남아가 더 무거웠다. 단태아의 평균 출생체중은 $3,278{\pm}438g$, 쌍태아의 평균 출생체중은 $2,443{\pm}464g$으로 단태아가 더 무거웠으며 임신주수에 따른 출생체중도 전 임신주수에서 단태아가 더 무거웠다. 첫째아이의 평균 출생체중은 $3,264{\pm}440g$, 둘째아이의 평균 출생체중은 $3,282{\pm}428g$으로 둘째아기가 더 무거웠으며 임신주수에 따른 출생체중은 전 임신주수에서 둘째아기가 더 무거웠다. 단태아의 임신주수별 출생체중을 Lubchenco 등의 기준과 비교해 보았을 때 10th percentile과 50th percentile에서 우리나라 신생아의 출생체중 기준보다 전반적으로 무거웠고, Alexander 등의 기준과 비교해 보면 50th percentile 과 90th percentile 은 우리나라 신생아의 출생체중 기준에 비해 무거웠다. 결 론 : 본 연구에서 얻은 성별, 태아수별, 분만횟수별 임신주수별 출생체중의 유형은 다른 연구자들의 결과와 비슷했다. 또한 본 연구에서 얻은 임신주수에 따른 출생체중의 기준치는 5년간 우리나라 출생아 전수를 대상으로 객관적인 기준에 의해 오류를 제거하고 만들어 진 것이다. 그러므로 우리나라의 신생아의 임신주수에 의한 출생체중의 기준 및 자궁내발육부전이나 과체중출생아의 진단 기준으로 사용할 수 있으리라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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