Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권3호
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pp.645-654
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2004
In this paper, we develop the Bayesian test procedure for the intraclass correlation coefficient in the unbalanced one-way random effect model based on the reference priors. That is, the objective is to compare two nested model such as the independent and intraclass models using the factional Bayes factor. Thus the model comparison problem in this case amounts to testing the hypotheses $H_1:\rho=0$ versus $H_2:{\rho}{\neq}0$. Some real data examples are provided.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권3호
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pp.253-260
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2014
The intraclass correlation model has a long history of applications in several fields of research. Case deletion diagnostic methods for the intraclass correlation model are proposed. Based on the likelihood equations, we derive a formula for a case deletion diagnostic method which enables us to investigate the influence of observations on the maximum likelihood estimates of the model parameters. Using the Taylor series expansion we develop an approximation to the likelihood distance. Numerical examples are provided for illustration.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권3호
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pp.551-566
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2006
In this paper, we consider a Bayesian model selection for the intraclass correlation coefficient in familiar data. In particular, we compare two nested models such as the independence and intraclass models using the reference prior. A criterion for testing is the Bayesian Reference Criterion by Bernardo (1999) and the Intrinsic Bayes Factor by Berger and Pericchi (1996). We provide numerical examples using simulation data sets for illustration.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권1호
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pp.29-37
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2001
In this paper, we consider the second order probability matching criterion for the ratio of the variance components under the one-way random effect model. It turns out that among all of the reference priors given in Ye(1994), the only one reference prior satisfies the second order matching criterion. Similar results are also obtained for the intraclass correlation as well.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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pp.743-752
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2004
In this paper, we develop the Bayesian model selection procedure using the reference prior for comparing two nested model such as the independent and intraclass models using the distance or divergence between the two as the basis of comparison. A suitable criterion for this is the power divergence measure as introduced by Cressie and Read(1984). Such a measure includes the Kullback -Liebler divergence measures and the Hellinger divergence measure as special cases. For this problem, the power divergence measure turns out to be a function solely of $\rho$, the intraclass correlation coefficient. Also, this function is convex, and the minimum is attained at $\rho=0$. We use reference prior for $\rho$. Due to the duality between hypothesis tests and set estimation, the hypothesis testing problem can also be solved by solving a corresponding set estimation problem. The present paper develops Bayesian method based on the Kullback-Liebler and Hellinger divergence measures, rejecting $H_0:\rho=0$ when the specified divergence measure exceeds some number d. This number d is so chosen that the resulting credible interval for the divergence measure has specified coverage probability $1-{\alpha}$. The length of such an interval is compared with the equal two-tailed credible interval and the HPD credible interval for $\rho$ with the same coverage probability which can also be inverted into acceptance regions of $H_0:\rho=0$. Example is considered where the HPD interval based on the one-at- a-time reference prior turns out to be the shortest credible interval having the same coverage probability.
For the balanced variance component model, sometimes intraclass correlation coefficient is of interest. If there is little information about the parameter, then the reference prior(Berger and Bernardo, 1992) is widely used. Pettit nd Young(1990) considered a measrue of the effect of a single observation on a logarithmic Bayes factor. However, under such a reference prior, the Bayes factor depends on the ratio of unspecified constants. In order to discard this problem, influence diagnostic measures using the intrinsic Bayes factor(Berger and Pericchi, 1996) is presented. Finally, one simulated dataset is provided which illustrates the methodology with appropriate simulation based computational formulas. In order to overcome the difficult Bayesian computation, MCMC methods, such as Gibbs sampler(Gelfand and Smith, 1990) and Metropolis algorithm, are empolyed.
본 연구에서는 질병관리본부에서 매년 조사하고 있는 지역사회 건강조사 자료를 이용하여 서울시 지역을 대상으로 개인의 흡연 여부에 대한 영향 요인을 확인하고 지역간 차이를 모형에 반영시키는 다수준 로지스틱 모형을 이용하여 분석하였다. 다수준 모형에서의 적합한 분석 모형의 수준을 결정하기 위해 ICC(intraclass correlation coefficient)와 프로파일링 분석, 수준별 모형의 예측정확도를 이용하였다. 제안된 모형들의 성능을 평가하기 위해 민감도, 특이도, 정확도를 구하고 ROC curve를 작성하였다. 결과적으로 지역사회 건강조사 자료와 같이 개인과 집단 변수를 동시에 고려할 수 있다면 다양한 다수준 모형의 적용이 가능하며 활용성이 높다는 것을 알 수 있었다.
In order to predict and prevent the disease of the abdominal aorta, which is the largest artery in the human body and the most common aneurysm, the normal arterial blood flow operation should be considered. To this end, we are trying to solve problems that may arise in the future by executing FSI based on the data obtained from 4D flow MRI. However, to match the similarity between the 4D flow MRI flow and the FSI flow, correlation was used in previous papers, but the correlation did not show the degree of agreement. Therefore, in this paper, we analyzed the correlation between the 4D flow MRI flow velocity of the human abdominal aorta and the two-way FSI flow velocity in which the three physical properties used for the aortic FSI were added to the CT abdominal aorta 3D model and the interclass correlation coefficient. As a result, the physical property M2 showed the highest similarity in correlation and intraclass correlation coefficient, and this property is intended to be helpful in the future study of the abdominal aortic two-way FSI flow rate.
Distributed Coordination Function (DCF) in IEEE 802.11 and Enhanced Distributed Channel Access (EDCA) in IEEE 802.11e are contention-based access mechanism in Wireless LAN. Both DCF and EDCA reduce collisions based on inter-frame space (IFS) and backoff mechanisms. However, collisions are unavoidable even with the two mechanisms. Especially, in the EDCA model, the collision can be classified into interclass and intraclass collision. To eliminate interclass collision in Wireless LAN, we propose an interclass collision protection (ICP) scheme by employing contention protection period (CPP) after backoff, Analysis is performed for one dimensional EDCA model and for the proposed ICP based EDCA model.
이 연구의 목적은 디지털 치열 모형에서 치아 폭경, 볼튼 비율, 수평 피개, 수직 피개를 포함한 교정적 측정의 타당성을 확인하는 것이다. 만 12 - 18세의 환자를 대상으로 세가지 형태의 치열 모형을 획득하였다. 기존의 석고 모형을 형성하였고, DOF freedom HD 모형 스캐너를 통해 디지털 모형으로 변환하였다. 그리고 CS3600 구강 스캐너로 디지털 모형을 형성하였다. 각 모형에서 측정 시행 후, 급내 상관 계수를 통해 계측의 신뢰성과 재현성을 확인하였으며, 대응 표본 t 검정을 사용하여 타당성을 평가하였다. 결과적으로 모든 군에서 급내 상관계수는 0.750을 초과하여 연구자 내 신뢰성과 연구자 간 재현성이 있음을 확인하였다. 모형 스캔한 군은 전체 및 전치 볼튼 비율, 수평 및 수직 피개에서 타당성을 보였다. 구강 스캔한 군은 전치 볼튼 비율, 수평 피개에서 타당성을 보였다. 구강 스캔한 디지털 모형을 이용한 계측은 인상 채득에 어려움이 있는 소아 청소년에게 고려할 수 있는 대안이다. 하지만 임상에서 이를 교정적 분석에 이용할 경우 오차를 고려한 적용이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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