• 제목/요약/키워드: Logistic

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Generalized half-logistic Poisson distributions

  • Muhammad, Mustapha
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제24권4호
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    • pp.353-365
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    • 2017
  • In this article, we proposed a new three-parameter distribution called generalized half-logistic Poisson distribution with a failure rate function that can be increasing, decreasing or upside-down bathtub-shaped depending on its parameters. The new model extends the half-logistic Poisson distribution and has exponentiated half-logistic as its limiting distribution. A comprehensive mathematical and statistical treatment of the new distribution is provided. We provide an explicit expression for the $r^{th}$ moment, moment generating function, Shannon entropy and $R{\acute{e}}nyi$ entropy. The model parameter estimation was conducted via a maximum likelihood method; in addition, the existence and uniqueness of maximum likelihood estimations are analyzed under potential conditions. Finally, an application of the new distribution to a real dataset shows the flexibility and potentiality of the proposed distribution.

이원 이항 계수치 자료의 로지스틱 회귀 분석 (A Logistic Regression Analysis of Two-Way Binary Attribute Data)

  • 안해일
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.118-128
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    • 2012
  • An attempt is given to the problem of analyzing the two-way binary attribute data using the logistic regression model in order to find a sound statistical methodology. It is demonstrated that the analysis of variance (ANOVA) may not be good enough, especially for the case that the proportion is very low or high. The logistic transformation of proportion data could be a help, but not sound in the statistical sense. Meanwhile, the adoption of generalized least squares (GLS) method entails much to estimate the variance-covariance matrix. On the other hand, the logistic regression methodology provides sound statistical means in estimating related confidence intervals and testing the significance of model parameters. Based on simulated data, the efficiencies of estimates are ensured with a view to demonstrate the usefulness of the methodology.

철도 물류 정보시스템 사례연구 (A Case study of Railway logistic Information system)

  • 김영훈;김경희
    • 한국철도학회:학술대회논문집
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    • 한국철도학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.1390-1394
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    • 2009
  • In the paper We have analyzed the case study of the domestic and foreign railway logistic information systems based on the railway logistic to build the information architect basis system of real-time simultaneous. In case of domestic examples, We have analyzed the logistic information system used in Korea Railroad and the information systems of Kyungin ICD(Inland Container Depot) and Busanjin CY(Container Yard). In case of foreign example, we have analyzed the logistic information system of Japanese FRENS(Freight information network system) and the examples of freight tracking using RFID(Radio Frequency Identification). Through the above analysis, We have induced the main problems and improvement methods. We are able to build the railway-oriented information network system for the massive and efficient railway transportation.

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불합격 제품을 재가공할 때 정규 및 로지스틱 모형하에서 경제적 선별검사 (Economic Screening Procedures in Normal and Logistic Models when the Rejected Items are Reprocessed)

  • 홍성훈
    • 대한산업공학회지
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    • 제28권3호
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    • pp.240-246
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    • 2002
  • In this paper, economic screening procedures with dichotomous performance variable T and continuous screening variable X are considered when the rejected items are reprocessed. Two models are considered; normal and logistic models. It is assumed that X given T is normally distributed in the normal model, and P(T=1|X=x) is given by a logistic function in the logistic model. Profit models are constructed which involve four price/cost components; selling price, cost from an accepted nonconforming item, and reprocessing and inspection costs. Methods of finding the optimal screening procedures are presented and numerical examples are given.

로그-로지스틱 분포에 근거한 소프트웨어 고장 시간 절단 모형에 관한 비교연구 (The Comparative Study for Truncated Software Reliability Growth Model based on Log-Logistic Distribution)

  • 김희철;신현철
    • 융합보안논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.85-91
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    • 2011
  • 소프트웨어 시스템의 대규모 응용 프로그램으로 인해, 소프트웨어 신뢰성은 소프트웨어 개발에서 중요한 역할올 담당하고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성장 모형 중에서 고장 시간 절단 모형인 로그 로지스틱 분포에 근거한 모형이 제안되었다 고정시간에 따른 강도함수, 평균값함수, 신뢰도를 추정하였고 모수 추정은 최우 추정 법을 사용하였다. 실중분석에서는 이 분야에서 기본 모형인 포아송 실행 시간 모형과 비교 분석하였다. 그 결과 로그-로지스틱 모형이 기존의 로그 포아송 실행 시간 모형보다 신뢰성 측면에서 더 효율적이기 때문에 이 분야에서 기존 모형의 대안으로 로그-로지스틱모형을 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

인천광역시의 물류산업 현황에 관한 연구 (A Study on the Regional Logistic Industry Status in Incheon)

  • 장정환;이두용;장청윤;조용철;최순영;이창호
    • 대한안전경영과학회지
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    • 제13권3호
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    • pp.71-78
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    • 2011
  • Incheon port is located near the Seoul metropolitan area and it is gateway port to Korea. It has the efficient location conditions in geography and economics. Many logistics industry had been developed taking the advantage of above conditions. Since Incheon International Airport opened in 2001, the function in logistics had been grown gradually. But most of logistics companies in Incheon are lack of basic usage of logistic information. To identify the status for logistic industry in Incheon we analysed various statistical data and literature in this study. From the survey results, we found that logistic industry has higher weight than other industries. It is sure that logistics industry is the specific industry in Incheon.

Generalized Logistic 분포형을 이용한 지역빈도해석의 불확실성 추정 (Uncertainty Assessment of Regional Frequency Analysis for Generalized Logistic Distribution)

  • 신홍준;남우성;정영훈;허준행
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권6B호
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    • pp.723-729
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    • 2008
  • 본 연구에서는 홍수지수법의 불확실성을 평가하기 위해 우리나라 강우자료의 지역빈도해석에 적합한 것으로 제안된 generalized logistic 분포형의 quantile에 대한 점근 분산식을 이용하여 성장곡선에 대한 신뢰구간을 산정하였다. 또한 지점 빈도해석과 지역빈도해석에 의한 quantile의 분산을 이용하여 빈도해석의 효율성 지표(efficiency index)를 계산하였다. 우리나라 378개 강우 관측 지점을 바탕으로 구분한 14개 동질 지역에 대해 효율성 지표를 계산한 결과 홍수지수법이 지점빈도 해석보다 불확실성이 더 작은 quantile을 추정하는 것으로 나타났다. 한 지역에 포함되는 지점 개수가 과다하지 않도록 조정하는 것이 지역빈도해석의 효율성 측면에서 나은 것으로 나타났다.

Effect of zero imputation methods for log-transformation of independent variables in logistic regression

  • Seo Young Park
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제31권4호
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    • pp.409-425
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    • 2024
  • Logistic regression models are commonly used to explain binary health outcome variable using independent variables such as patient characteristics in medical science and public health research. Although there is no distributional assumption required for independent variables in logistic regression, variables with severely right-skewed distribution such as lab values are often log-transformed to achieve symmetry or approximate normality. However, lab values often have zeros due to limit of detection which makes it impossible to apply log-transformation. Therefore, preprocessing to handle zeros in the observation before log-transformation is necessary. In this study, five methods that remove zeros (shift by 1, shift by half of the smallest nonzero, shift by square root of the smallest nonzero, replace zeros with half of the smallest nonzero, replace zeros with the square root of the smallest nonzero) are investigated in logistic regression setting. To evaluate performances of these methods, we performed a simulation study based on randomly generated data from log-normal distribution and logistic regression model. Shift by 1 method has the worst performance, and overall shift by half of the smallest nonzero method, replace zeros with half of the smallest nonzero method, and replace zeros with the square root of the smallest nonzero method showed comparable and stable performances.

Information Matrix에 따른 Generalized Logistic 분포의 최우도 추정량 정확도에 관한 연구 (A Study on the Accuracy of the Maximum Likelihood Estimator of the Generalized Logistic Distribution According to Information Matrix)

  • 신홍준;정영훈;허준행
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제42권4호
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    • pp.331-341
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    • 2009
  • 본 연구에서는 generalized logistic(GL) 분포의 최우도 추정량(maximum likelihood estimate)에 대한 불확실성 추정을 위하여 사용되는 관측정보행렬(observed information matrix)과 Fisher 정보행렬(Fisher information matrix)의 정확도를 비교해 보고자 하였다. 타 분포형에 대한 기존의 연구결과에서 표본의 크기가 클 경우 매개변수 추정시 관측정보행렬이 동시에 추정되어 계산시간도 단축되고 Fisher 정보행렬의 정확도와도 차이도 거의 없어 관측정보행렬의 사용이 추천된 바 있으나, 최근 사용이 증가되고 있는 GL 분포에 대한 연구결과는 아직 전무한 실정이며 기존 연구문헌의 결과를 토대로 구체적인 연구 없이 관측정보행렬을 사용하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 이를 위해 모의실험을 수행하였으며, 모의 결과 최우도법에 의한 매개변수의 분산 및 공분산은 기존의 연구 결과와 비슷한 결과를 보이나, quantile에 대한 불확실성 추정에는 관측정보행렬보다 Fisher 정보행렬의 사용이 더 적절할 것으로 판단되었다.

로지스틱회귀분석 모델을 활용한 도시철도 사상사고 사고예측모형 개발에 대한 연구 (Study on Accident Prediction Models in Urban Railway Casualty Accidents Using Logistic Regression Analysis Model)

  • 진수봉;이종우
    • 한국철도학회논문집
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    • 제20권4호
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    • pp.482-490
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    • 2017
  • 본 연구는 사고심각도 분류 및 예측을 위한 철도사고조사 통계기법에 관한 연구이다. 그동안의 선형 회귀분석은 사고 심각도 분석에 어려움이 있었으나 로지스틱회귀분석은 이를 보완할 수 있었다. 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀분석을 활용, 서울지하철(5~8호선) 역사 내 전도사고 중 에스컬레이터 전도사고 발생에 영향을 주는 사고예측 모형 변수는 사고자 연령, 음주여부, 사고 당시상황 및 행동, 핸드레일 잡음 여부였다. 분석의 정확도는 76.7%로 설명되었고 분석방법 결과에 따르면 정확도와 유의수준 측에서 로지스틱회귀분석 방법이 도시철도 사상사고 예측모형을 개발하는데 유용한 데이터마이닝 기법으로 판단된다.