In most of the urbanized cities, socio-economic attributes tend to cluster as patterns of similarity in space, namely spatial autocorrelation, by agglomeration forces. The classical linear regression model, the most frequently adopted in the trip generation step, cannot sufficiently represent this effect. In order to take into account the effect properly, we need a model which adequately deals with the spatial dependence patterns. In this study, the Geographically Weighted Regression (GWR) model is adopted as an alternative method for the local analysis of relationships in multivariate data sets; that is GWR extends this traditional regression framework by estimating local rather than global parameters. This study shows the existence of spatial effects in the production and attraction of home base/non-home based trips through the GWR model using travel data collected in Daegu metropolitan area. Furthermore, LISA is employed to verify the fact that the local spatial autocorrelation exists.
This study was conducted to identify factors that affect the job satisfaction of nurses at local hub hospital in the COVID-19 situation. Data were collected from 230 nurses working at 4 local hub hospital in C-do through a questionnaire. Using SPSS/WIN statistics 25.0, the data was analyzed by t-test, ANOVA, Pearson Correlation, and Multiple Linear Regression. Factors that were significant to the job satisfaction of nurses at local hub hospital were self-efficacy(t=3.003, p=.003), G local hub hospital(t=2.739, p=.007), and job burden(t=-4.291, p<.001) which showed 44.1% of the explanation. In conclusion, in order to increase job satisfaction of nurses at local hub hospitals in the COVID-19 situation, it is necessary to develop a convergence program that improves self-efficacy, and policy support is needed to lower the job burden.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.22
no.2
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pp.178-195
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2019
In this study, we examine business start-up and closing business in a geographical context. In particular, we analyze the geographical characteristics of business start-up and closing business according to the type of industry. For the purpose, we use the last 10 years data that have been related with current economic situation since the financial crisis. In first, we identify the spatial distribution patterns of business start-up and closing business, We examine the difference between individual businesses and corporations. Finally, we construct general linear regression models and spatial regression models for them, and derive meaningful socioeconomic variables that explain their location distribution. The results of this study could provide basic data for regional planning of national and local governments that activate local economies as well as job creation.
Gui, Chengcheng;Morris, Carol D.;Meyer, Christian F.;Levin, Adam S.;Frassica, Deborah A.;Deville, Curtiland;Terezakis, Stephanie A.
Radiation Oncology Journal
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v.37
no.2
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pp.117-126
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2019
Purpose: The purpose of this study was to characterize and evaluate the clinical significance of volume changes of soft tissue sarcomas during radiation therapy (RT), prior to definitive surgical resection. Materials and Methods: Patients with extremity or pelvis soft tissue sarcomas treated at our institution from 2013 to 2016 with RT prior to resection were identified retrospectively. Tumor volumes were measured using cone-beam computed tomography obtained daily during RT. Linear regression evaluated the linearity of volume changes. Kruskal-Wallis tests, Mann-Whitney U tests, and linear regression evaluated predictors of volume change. Logistic and Cox regression evaluated volume change as a predictor of resection margin status, histologic treatment response, and tumor recurrence. Results: Thirty-three patients were evaluated. Twenty-nine tumors were high grade. Prior to RT, median tumor volume was 189 mL (range, 7.2 to 4,885 mL). Sixteen tumors demonstrated significant linear volume changes during RT. Of these, 5 tumors increased and 11 decreased in volume. Myxoid liposarcoma (n = 5, 15%) predicted decreasing tumor volume (p = 0.0002). Sequential chemoradiation (n = 4, 12%) predicted increasing tumor volume (p = 0.008) and corresponded to longer times from diagnosis to RT (p = 0.01). Resection margins were positive in three cases. Five patients experienced local recurrence, and 7 experienced distant recurrence, at median 8.9 and 6.9 months post-resection, respectively. Volume changes did not predict resection margin status, local recurrence, or distant recurrence. Conclusion: Volume changes of pelvis and extremity soft tissue sarcomas followed linear trends during RT. Volume changes reflected histologic subtype and treatment characteristics but did not predict margin status or recurrence after resection.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2009.05a
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pp.243-246
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2009
The axial local regression rate of solid fuel of hybrid rocket is one of important parameter for a design and performance. Steeping method is simple and measure a corrcet regression rate of axial direction not being relevant to a shape of fuel and physical characteristics. In this study, the problem of other measuring equipment was improved and this linear steeping method is provide higher accuracy than the other.
Kim, Choong-Rak;Jeong, Mee-Seon;Kim, Woo-Chul;Park, Byeong-U.
Journal of the Korean Statistical Society
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v.33
no.4
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pp.367-379
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2004
This article deals with the nonparametric analysis of longitudinal data when there exist possible correlations among repeated measurements for a given subject. We consider a quasi-likelihood regression model where a transformation of the regression function through a link function is linear in time-varying coefficients. We investigate the local polynomial approach to estimate the time-varying coefficients, and derive the asymptotic distribution of the estimators in this quasi-likelihood context. A real data set is analyzed as an illustrative example.
Objectives: This study aimed to identify regional differences in the high-risk drinking rate among yearly alcohol users in Korea and to identify relevant regional factors for each quintile using quantile regression. Methods: Data from 227 counties surveyed by the 2017 Korean Community Health Survey (KCHS) were analyzed. The analysis dataset included secondary data extracted from the Korean Statistical Information Service and data from the KCHS. To identify regional factors related to the high-risk drinking rate among yearly alcohol users, quantile regression was conducted by dividing the data into 10%, 30%, 50%, 70%, and 90% quantiles, and multiple linear regression was also performed. Results: The current smoking rate, perceived stress rate, crude divorce rate, and financial independence rate, as well as one's social network, were related to the high-risk drinking rate among yearly alcohol users. The quantile regression revealed that the perceived stress rate was related to all quantiles except for the 90% quantile, and the financial independence rate was related to the 50% to 90% quantiles. The crude divorce rate was related to the high-risk drinking rate among yearly alcohol users in all quantiles. Conclusions: The findings of this study suggest that local health programs for high-risk drinking are needed in areas with high local stress and high crude divorce rates.
Park, Byeong U.;Jeon, Jong W.;Song, Moon S.;Kim, Woo C.
Journal of the Korean Statistical Society
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v.20
no.1
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pp.85-92
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1991
A set of conditions ensuring local asymptotic normality for independent but not necessarily identically distributed observations in semiparametric models is presented here. The conditions are turned out to be more direct and easier to verify than those of Oosterhoff and van Zwet(1979) in semiparametric models. Examples considered include the simple linear regression model and Cox's proportional hazards model without censoring where the covariates are not random.
This paper is concerned with the development of a nonparametric procedure for the statistical inference about the nonlinear regression parameters. A confidence region and a hypothesis testing procedure based on a class of signed linear rank statistics are proposed and the asymptotic distributions of the test statistic both under the null hypothesis and under a sequence of local alternatives are investigated. Some desirable asymptotic properties including the asymptotic relative efficiency are discussed for various score functions.
A regression function in generalized linear model may have a discontinuity/change point at unknown location. In order to estimate the location of the discontinuity point and its jump size, the strategy is to use a nonparametric approach based on one-sided kernel weighted local-likelihood functions. Weak convergences of the proposed estimators are established. The finite-sample performances of the proposed estimators with practical aspects are illustrated by simulated examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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