This paper proposes a method of modelling the informative dropouts with QoL(quality of life) in survival analysis. QoL is the index to measure the health related quality of life of a patient who got some treatments for a disease. Dropouts are prevalent occurrences on longitudinal study They are commonly dependent to the QoL of patients, that is, severe disease or death and called informative dropouts. Modelling the mechanism of dropouts could achieve the more accurate inference for survival analysis. A likelihood method is proposed to estimate the survival parameter and test the patterns of dropouts.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.162-165
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2003
Differential learning relies on the differentiated values of nodes, whereas the conventional learning depends on the values themselves of nodes. In this paper, I elucidate the differential learning in the framework maximum likelihood learning of linear generative model with latent variables obeying random walk. I apply the idea of differential learning to the problem independent component analysis(ICA), which leads to differential ICA. Algorithm derivation using the natural gradient and local stability analysis are provided. Usefulness of the algorithm is emphasized in the case of blind separation of temporally correlated sources and is demonstrated through a simple numerical example.
본 연구에서는 공간 검색 통계량(spatial scan statistics)과 에셜론 해석법을 이용한 범주형 자료분석을 다룬다. 이를 위해 우선, 에셜론 덴드로그램을 이용하여 주어진 분활표의 계층적 구조(hierarchical structure)를 결정하고서 이로부터 핫스팟(hotspot)의 후보를 검출한다. 다음으로 우도비(likelihood ratio)를 기초로 유의하게 높거나 낮게 나타나는 지역에 대한 공간 검색 통계량을 산출한다. 마지막으로, 이 통계량을 바탕으로 핫스팟을 검출한다.
This paper describes a case study on the analysis of RAM(Reliability, Availability, and Maintainability) factors obtained from the Endurance-Test for a military full-tracked armored vehicle. In analysing RAM factors of the vehicle we used such a statistical technique as method of Maximum-Likelihood for estimating parameters.
This paper discusses the bias that results from using nonrandomly selectd samples of consumer research. A two stage system (maximum likelihood probit analysis and ordinary least square analysis) is a solution to sample selection bias. Empirical results show that correcting for sample selection bias improves the validity of consumer research results.
Lee, Jinhyuk;Cha, Kyunghwa;Song, Sangguen;Kong, Jung Sik
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.28
no.2
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pp.177-185
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2015
City-based Lifeline is expected to cause significant social and economic loss accompanied the secondary damage such as paralysis of urban functions and a large fire as well as the collapse caused by earthquake. Earthquake Disaster Response System of Korea is being operated with preparation, calculates the probability of failure of the facility through Seismic Fragility Model and evaluates the degree of earthquake disaster. In this paper, the time history analysis of buried gas pipeline in city-based lifeline was performed with consideration for ground characteristics and also seismic fragility model was developed by maximum likelihood estimation method. Analysis model was selected as the high-pressure pipe and the normal-pressure pipe buried in the city of Seoul, Korea's representative, modeling of soil was used for Winkler foundation model. Also, method to apply developed fragility model at GIS is presented.
In this paper, various reliability analysis methods for calculating a probability of failure are investigated for their accuracy and efficiency. Crude Monte Carlo method is used as a basis for the comparison of various numerical results. For the sampling methods, Importance Sampling method and Directional Simulation method are considered for overcoming a drawback of Crude Monte Carlo method. For the approximate methods, conventional Rackwitz-Fiessler method. 3-parameter Chen-Lind method, and Rosenblatt transformation method are compared on the basis of First order reliability method. As a Second-order reliability method, Curvature-Fitting paraboloid method, Point-fitting paraboloid method, and Log-likelihood function method are explored in order to verify the accuracy of the reliability calculation results. These methods mentioned above would have some difficulty unless the limit state equation is expressed explicitly in terms of random design variables. Thus, there is a need to develop some general reliability methods for the case where an implicit limit state equation is given. For this purpose, Response surface method is used where the limit state equation is approximated by regression analysis of the response surface outcomes resulted from the structural analysis. From the application of these various reliability methods to three examples, it is found that Directional Simulation method and Response Surface method are very efficient and recommendable for the general reliability analysis problem cases.
Landslide prediction modeling has been regarded as one of the important environmental applications in GIS. While, landslide stability in a certain area as collateral process for prediction modeling can be characterized by DEM-based hydrological features such as flow-direction, flow-accumulation, flow-length, wetness index, and so forth. In this study, Slope-Area plot methodology followed by stability index mapping with these hydrological variables is firstly performed for stability analysis with actual landslide occurrences at Boeun area, Korea, and then Landslide prediction modeling based on likelihood ratio model for landslide potential mapping is carried out; in addition, KOMPSAT EOC imagery is used to detect the locations and scalped scale of Landslide occurrences. These two tasks are independently processed for preparation of unbiased criteria, and then results of those are qualitatively compared. As results of this case study, land stability analysis based on DEM-based hydrological variables directly reflects terrain characteristics; however, the results in the form of land stability map by landslide prediction model are not fully matched with those of hydrologic landslide analysis due to the heuristic scheme based on location of existed landslide occurrences within prediction approach, especially zones of not-investigated occurrences. Therefore, it is expected that the resets on the space-robustness of landslide prediction models in conjunction with DEM-based landslide stability analysis can be effectively utilized to search out unrevealed or hidden landslide occurrences.
Coefficient of determination $R^2$ is most frequently used descriptive measure in practical use of linear regression analysis. But there have been controversies on defining this measure in the cases of linear regression without the intercept, weighted linear regression and robust linear regression. Several authors such as Kvalseth(1985) and Willet and Singer(1988) proposed many variations of $R^2$ to meet the situations. However, theire measures are not satisfactory due to the lack of a universal principle. In this study, we propose a unfied approach to defining the coefficient of determination $R^2$ using the concept of likelihood distance. This new measure is in good accordance with typical $R^2$ in linear regression and, moreover, can be applied to nonlinear regression models and generalized linear models such as logit and log-linear models.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.18
no.4
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pp.385-394
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2018
There have been frequent reports of schedule delays due to various risks of remodeling projects, which are different from new construction. Therefore, this study was carried out to analyze the risk factors inherent in the remodeling project and the likelihood of schedule delay occurrence in the remodeling construction work. To analyze the relationship between the risk factors and the likelihood of schedule delays of remodeling projects, (1) a prototype of the office building remodeling work was developed through the analysis of existing case and literature, (2) a questionnaire survey was conducted on 29 construction managers who have been or are currently conducting remodeling projects, and (3) after evaluating the reliability of the collected questionnaire results, the relationship between the two elements, which denotes (i) likelihood of schedule delays per each work, (ii) importance of risk factors, and (iii) risk factors affecting schedule delay in remodeling work, was suggested. Using the results of this study, it is expected to develop a plan for preventing the schedule delay of the office building remodeling work through control the risk factors that may cause schedule delays.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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