As the number of cafeterias at universities has increased, studies on student perception of price sensitivity at cafeterias have gained increased attention. Therefore, the study investigated the relationship between students and university cafeterias according to price sensitivity measurement (PSM). According to the analysis, the indifference price (IDP) was 3,444.06 Korean Won while the subsequent cumulative distribution percentage was approximately 17.68%. The optimal pricing point (OPP) was 3,233.73 Korean Won and the stress price (IDP-OPP) was 210.33 Korean Won. The point of marginal expensiveness (PME) was 4,602.24 Koean Won and the point of marginal cheapness (PMC) was 2,036.29 Korean Won. Therefore, the range of acceptable prices (RAP) was established as 2,565.95 Korean Won. In addition, the study examined differences between price sensitivity measurement (PSM) for the respondent subgroups. Hence, the results will provide a practical background for development of business plans for university cafeterias.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.689-700
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2016
본 논문에서는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 전환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 경험 분포를 이용한 비모수적 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 주변 분포 모형의 모수 추정치는 추정방정식의 해로 얻어낼 수 있으며 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 전환 모형과 비모수적 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 모형에 대한 가정에서 비교적 자유로운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.
본 연구의 목적은 간헐 수문사상인 시간강수계열의 구조적 특성을 고찰하여 강수량 모의발생을 위한 추계학적 모형을 개발하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 강수발생과정에 대한 추계학적 모형은 이재준과 이정식(2002)이 개발한 추계학적 모형을 이용하였으며, 강수량과정을 위하여 사상내의 시간강수량을 비정상 1차 자기회귀모형으로 기술하였다. 시간강수계열의 강수발생과정과 강수량과정을 조합하면 시간강수사상의 발생패턴과 사상기간내의 강수의 종속구조를 모의할 수 있는 시간강수계열에 대한 모의모형이 얻어지며, 이 모형의 적합성을 구명하기 위해 서울을 대상으로 하여 실적강수자료를 분석하였다. Monte Carlo 모의결과는 모형이 사상기간내의 강수강도, 지속 기간, 크기의 주변 및 조건부 분포를 잘 재현하고 있음을 보여주었다. 실적 및 모의 자료에 대한 자기상관함수도 비교적 작은 시간지체에서는 유사하였다
Jehanzaib, Muhammad;Kim, Ji Eun;Park, Ji Yeon;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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pp.151-151
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2019
Because drought is a complex and stochastic phenomenon in nature, statistical approaches for drought assessment receive great attention for water resource planning and management. Generally drought characteristics such as severity, duration and intensity are modelled separately. This study aims to develop a relationship between drought characteristics using a bivariate copula model. To achieve the objective, we calculated the Standardized Precipitation Index (SPI) using rainfall data at 6 rain gauge stations for the period of 1961-1999 in Jehlum River Basin, Pakistan, and investigated the drought characteristics. Since there is a significant correlation between drought severity and duration, they are usually modeled using different marginal distributions and joint distribution function. Using exponential distribution for drought severity and log-logistic distribution for drought duration, the Galambos copula was recognized as best copula to model joint distribution of drought severity and duration based on the KS-statistic. Various return periods of drought were calculated to identify time interval of repeated drought events. The result of this study can provide useful information for effective water resource management and shows superiority against univariate drought analysis.
The distribution of glucagon-immunoreactive cells in the pancreas during various developmental stages (fetus, neonate, 1-month-old, 6-month-old and adult) of the Korean native goat was investigated by immunohistochemical methods. The varying distribution and frequency of glucagon-immunoreactive cells in the pancreas of the Korean native goat were observed. The glucagon-immunoreactive cells were detected in both exocrine and endocrine portions (pancreatic islets) at all developmental stages and also in ducts of the 6-month-old and adult. The relative frequencies of glucagon-immunoreactive cells increased in the pancreatic islets and ducts with age, but decreased in the exocrine portions. Generally, they were distributed in the interacinar spaces or marginal zone of the pancreatic islets during all stages of development. However, the cell distributions of the pancreatic islets in the neonate divided into two types: 1) ones which were distributed in the inner zone, and 2) others in the peripheral zone.
Suppose that a stationary process ${X_t}$ has a marginal distribution whose support consists of sufficiently large integers. We are concerned with some analogous law of large numbers for such distribution function F. In particular, we determine a weak law of large numbers for maximum queueing length in $M/M\infty$ system. We also present a limiting behavior for the maxima based on AR(1) process with binomial thining and poisson marginals (INAR(1)) introduced by E. Mckenzie. It turns out that the result of AR(1) process is the same as that of $M/M/\infty$ queueing process in limit when we observe the queues at regularly spaced intervals of time.
Cruz, Jose N. da;Ortega, Edwin M.M.;Cordeiro, Gauss M.;Suzuki, Adriano K.;Mialhe, Fabio L.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권3호
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pp.271-290
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2017
We study a bivariate response regression model with arbitrary marginal distributions and joint distributions using Frank and Clayton's families of copulas. The proposed model is used for fitting dependent bivariate data with explanatory variables using the log-odd log-logistic Weibull distribution. We consider likelihood inferential procedures based on constrained parameters. For different parameter settings and sample sizes, various simulation studies are performed and compared to the performance of the bivariate odd-log-logistic-Weibull regression model. Sensitivity analysis methods (such as local and total influence) are investigated under three perturbation schemes. The methodology is illustrated in a study to assess changes on schoolchildren's oral health-related quality of life (OHRQoL) in a follow-up exam after three years and to evaluate the impact of caries incidence on the OHRQoL of adolescents.
In this paper, we investigate a Bayesian inference for software reliability models based on mean value functions which take the form of the mixture of beta distribution functions. The posterior simulation via the Markov chain Monte Carlo approach is used to produce estimates of posterior properties. Its applicability is illustrated with two real data sets. We compute the predictive distribution and the marginal likelihood of various models to compare the performance of them. The model comparison results show that the model based on the beta-mixture performs better than other models.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권2호
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pp.305-313
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2002
Regarding to inference about a scalar measure of internal scatter of Ρ-variate normal population, this paper considers an interval estimation of the generalized variance, │$\Sigma$│. Due to complicate sampling distribution, fully parametric frequentist approach for the interval estimation is not available and thus Bayesian method is pursued to calculate the highest probability density (HPD) interval for the generalized variance. It is seen that the marginal posterior distribution of the generalized variance is intractable, and hence a weighted Monte Carlo method, a variant of Chen and Shao (1999) method, is developed to calculate the HPD interval of the generalized variance. Necessary theories involved in the method and computation are provided. Finally, a simulation study is given to illustrate and examine the proposed method.
The paper deals with the impact of information and communications technology on carbon emissions and economic growth in South Korea. The quarterly time series data from the first quarter of 1970 to the third quarter of 2010 (163 observations) are collected and retrieved from the Bank of Korea database. The paper examines long-run equilibrium relationships using cointegration techniques and Granger causality with vector error correction models. In directional causality tests, information and communications technology shows highly significant positive effects on economic growth and marginal effect on carbon emissions. Carbon emissions and economic growth exhibit an inverse relationship with each other; that is, carbon emissions have an inverse relation to economic growth and economic growth does not significantly affect carbon emissions in South Korea. We also note possible implications regarding growth policies and the information communications technology and "green" technology sectors for economies in the range represented by Korea's 1970 - 2010 data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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