본 연구는 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 활용하여 일 대도시 주민의 우울에 영향을 주는 요인을 예측하고 비교하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 20세에서 65세 미만의 일 대도시 주민 462명이었다. 자료 수집은 2011년 10월 7일부터 10월 21일까지이었으며, 자료 분석은 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 평균과 표준편차 및 ${\chi}^2$-test, t-test, 로지스틱 회귀분석, roc curve, 의사결정나무 분석으로 분석하였다. 본 연구 결과, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석에서 공통적으로 나타난 우울 예측요인은 사회부적응, 주관적 신체증상 및 가족 지지이었다. 로지스틱 회귀분석에서 특이도 93.8%, 민감도 42.5%이었고, 본 연구의 모형 적합도를 roc curve 검증 한 결과 AUC=.84으로 본 연구 모형은 적합(p=<.001)하다고 할 수 있다. 우울예측에 대한 의사결정나무 분석은 분류에 대한 예측 정확도에서 특이도 98.3%, 민감도 20.8%이었고, 전체 분류 정확도는 로지스틱 회귀분석은 82.0%, 의사결정나무 분석은 80.5% 이었다. 본 연구 결과 민감성과 분류 정확도와 더 높게 나타난 로지스틱 회귀분석 방법이 지역 주민의 우울 예측 모형을 구축하는데 더 유용한 자료로 사용될 수 있으리라 사료된다.
This study aims to analyze the effect of service quality on e-commerce utilization performance in B2B market. Measurement factors derived from the survey were examined, and whether they had a positive effect on the performance of e-commerce utilizing was examined. The survey period was conducted on the Likert-5 score scale for about four months from November 2021 to February 2022, and 2,200 copies were distributed online and offline, and a total of 268 copies were used for empirical analysis. The moderating effect of the research methodology was analyzed by using multiple regression analysis and PROCESS MACRO. Three factors of service quality were secured and the influence relationship on e-commerce utilization performance was derived. Study results were as follows. First, interaction, logistics and economics have a positive effect on the level of e-commerce utilization. It means SMEs can increase the level of use of e-commerce as they produce and deliver goods with high economic contribution from the perspective of foreign companies, accuracy of goods transportation services, and purchasing companies. Second, It was confirmed that the effect of service quality on the utilization performance of e-commerce varies depending on the degree of corporate image. Therefore, it will be important to plan a management strategy first to improve service quality in order to increase e-commerce activities.
Objectives : This study was performed to enhance a rate of Using oral clinic and to search related factors of using oral clinics. Methods : The subjects of the study were 74,698 subjects who answered to the 2007 korea Youth Risk Behavior Web-based survey. Answers of 73,836 subjects were used for the final analysis. We used spss of version 12.0. This study conducted a Chi-square test to identify using oral clinics rate according to characteristics of subjects and a multivariate logistic regression analysis to identify whether they are independently significant. Results : Tooth scaling experiences were responded by 10,060 subjects(25.6%). Grade and metropolis, economic level had significant associations with using oral clinic experiences. The rate of using oral clinic showed significant difference in point, depending on general characteristics. Their oral health showed significant difference in point between using oral clinic experience and non-experience groups. According to the multiple logistics regression analysis whose significant independent variables were sex, grade, metropolis, economic level, blooding gum, tooth brushing, oral malodor. Conclusions : The policy is needed to prevent economic constraints from worsening oral health by supporting the poor. And our government should eventually prepare a public relation program suitable for public.
In the advance of computer technology, it is possible to keep all the related informations for monitoring equipments in control and huge amount of real time manufacturing data in a data base. Thus, the statistical analysis of large data sets with hundreds of thousands observations and hundred of independent variables whose some of values are missing at many observations is needed even though it is a formidable computational task. A tree structured approach to classification is capable of screening important independent variables and their interactions. In a Six Sigma project handling large amount of manufacturing data, one of the goals is to screen vital few variables among trivial many variables. In this paper we have reviewed and summarized CART, C4.5 and CHAID algorithms and proposed a simple method of screening vital few variables by selecting common variables screened by all the three algorithms. Also how to develop a logistics regression model on a large data set is discussed and illustrated through a large finance data set collected by a credit bureau for th purpose of predicting the bankruptcy of the company.
This paper examines the effects of export subsidies on agricultural food exports, focusing on a case of Gyeongsangbuk-do. Using monthly data of agricultural food exports during 2007-2020 and the GLS regression analysis, we test the hypothesis whether the export subsidies would increase the exports of four major agri-food categories with three digit codes of HS such as fruits, vegetables, flowers, and mushrooms. Evidence shows that the export subsidies had statistically significant impacts on the agri-food exports except flowers. In order to test the robustness of the analysis, the agri-food export subsidies are reclassified into four sub-subsidy policies, and the analysis re-examines the effects of the sub-subsidies on agri-food exports. It shows that export policies for production stabilization, logistics, and overseas marketing promote the exports of agri-foods significantly. Alternative export policies are drawn in this study since the existing subsidies conflict with the WTO agricultural agreement.
Purpose: With the emergence of high technology in China, online shopping distribution of fresh agricultural products have been developing rapidly. This study built a model to investigate how perceived quality of products and logistic services, perceived risk, and perceived cost affect intention to buy fresh agricultural products in an Internet environment. Especially, in the purchasing process, attitude may work as an important mediator. Research design, data and methodology: To achieve the objectives of this study, Chinese respondents were asked to fill in a questionnaire through the China online survey website. With 520 available data, regression analysis was used to test the hypotheses. Results: Results indicate that perceived quality of fresh agriculture products and perceived logistics service quality have a significant positive impact on attitude and purchase intention. Results also reveal that perceived risk and perceived cost affect attitude and purchase intention negatively. Finally, results imply that attitude has a positive effect on purchase intention, which is the unique mediator in the online shopping process. Conclusions: This study suggests that managers in the online shopping distributions of fresh agricultural products should improve the quality of products and logistics services along with the reduction of the perceived risk and cost to compete in the China market.
This study focuses on analyzing the economic effects and probes the necessity of establishing a customs free zone at the Port of Busan. It first considers the economic effects of establishing a customs free zone at the Port of Busan, then suggests policy prescriptions for introducing and operating the free zone system and improving the logistics functions of the Port. The timeline of this study is focused on 2007, when all of Busan Port will operate as a customs free zone and the first stage of the New Busan Port and distribution parks will be built and opened for operation. The regression analysis, which was conducted using the inter-industry relations table(input-output table data), provided a quantitative prediction on the effects of making Busan Port into a customs free zone. Regarding the impact of a free zone system on the domestic and regional economy, this research found that the impact of a customs free zone on domestic industries and the regional economy once the customs free zone is established throughout all of Busan Port would be highly positive. The positive economic effects on the domestic and Busan regional economy might be further strengthened if the value-added logistics function of Busan Port could be supplemented by effective linking to the hinterlands.
국내에서 소비되는 에너지의 대부분을 해외에 의존하고 있는 우리나라는 교통부문에서도 에너지 절감을 위해 많은 노력을 하고 있다. 휘발유가격과 교통수요와의 관계는 국내외적으로 꾸준히 연구되어 왔으나 국내 선행연구는 승용차 및 수도권 중심으로 연구되어 왔다. 본 연구에서는 휘발유가격이 대중교통수요에 미치는 영향을 분석하며 월별 자료를 활용하여 대중교통 수단별(버스, 도시철도) 및 광역권별(수도권, 부산, 대전, 대구, 광주)로 실증적으로 비교분석했다. 분석을 위해 시계열모형과 다중회귀모형을 사용하였으며 회귀모형의 계수를 활용하여 유가에 대한 대중교통 수요의 탄력성을 비교하였다. 유가에 대한 수요탄력성이 버스보다 도시철도가 높게 나타났고, 대중교통체계가 잘 갖춰진 수도권보다 승용차 의존적인 지방 광역권이 유가에 더 민감한 것으로 나타났다.
본 연구는 크루즈 선상서비스 및 기항지에서의 서비스 경쟁력 강화 방안을 제안하기 위하여 크루즈 관광 서비스품질 척도를 개발하고 고객만족도에 미치는 영향과 상대적인 중요도를 분석하였다. 구체적으로는 서비스품질 분석을 위해서 SERVPERF 모형을 기반으로 관광분야와 교통물류분야의 의견을 통해 산업의 특수성을 반영한 결과, 크루즈 서비스품질 3개 요인과 기항지 서비스품질 3개 요인을 도출하여 측정도구로 활용하였다. 분석방법으로는 설문조사로 수집된 자료를 사용하여 요인분석과 신뢰도분석을 실시하였다. 다음으로 변수간 관계를 분석하기 위하여 상관분석을 실시하였고 크루즈 관광 서비스품질이 고객만족도에 미치는 영향을 확인하기 위하여 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과로 크루즈 선상 서비스 속성과 기항지 서비스 속성은 모두 고객 만족도에 긍정적인 영향을 미쳤고 서비스 속성에 대한 상대적인 중요도를 확인하였다. 이에 따른 정책제안으로 식음료 서비스의 차별화 전략, 다양한 선상 및 기항지 자연경관 관광, 연령대별 선실 디자인 차별화, 다양한 내륙교통망 확보, 내륙관광의 테마화 등을 제시하였다.
It is highly challenging to measure the efficiency of electric vehicle charging stations (EVCSs) because factors affecting operational characteristics of EVCSs are time-varying in practice. For the efficiency measurement, environmental factors around the EVCSs can be considered because such factors affect charging behaviors of electric vehicle drivers, resulting in variations of accessibility and attractiveness for the EVCSs. Considering dynamics of the factors, this paper examines the technical efficiency of 622 electric vehicle charging stations in Seoul using data envelopment analysis (DEA). The DEA is formulated as a multi-period output-oriented constant return to scale model. Five inputs including floating population, number of nearby EVCSs, average distance of nearby EVCSs, traffic volume and traffic congestion are considered and the charging frequency of EVCSs is used as the output. The result of efficiency measurement shows that not many EVCSs has most of charging demand at certain periods of time, while the others are facing with anemic charging demand. Tobit regression analyses show that the traffic congestion negatively affects the efficiency of EVCSs, while the traffic volume and the number of nearby EVCSs are positive factors improving the efficiency around EVCSs. We draw some notable characteristics of efficient EVCSs by comparing means of the inputs related to the groups classified by K-means clustering algorithm. This analysis presents that efficient EVCSs can be generally characterized with the high number of nearby EVCSs and low level of the traffic congestion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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