Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.309-315
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2009
We extended the results of Roy and Guria (2008) to multiple deletions in logistic regression models. Since single deletions may not exactly detect outliers or influential observations due to swamping effects and masking effects, it needs multiple deletions. We developed conditional deletion diagnostics which are designed to overcome problems of masking effects. We derived the closed forms for several statistics in logistic regression models. They give useful diagnostics on the statistics.
This study deals with the traffic accidents at the 3-legged signalized intersections in Cheongu. The goals are to analyze the geometric, traffic and operational conditions of intersections and to develop a various functional forms that predict the accidents. The models are developed through the correlation analysis, the multiple linear, the multiple nonlinear, Poisson and negative binomial regression analysis. In this study, two multiple linear, two multiple nonlinear and two negative binomial regression models were calibrated. These models were all analyzed to be statistically significant. All the models include 2 common variables(traffic volume and lane width) and model-specific variables. These variables are, therefore, evaluated to be critical to the accident reduction of Cheongju.
Water resources management depends on dealing inherent uncertainties stemming from climatic and hydrological inputs and models. Dealing with these uncertainties remains a challenge. Streamflow forecasts basically contain uncertainties arising from model structure and initial conditions. Recent enhancements in climate forecasting skill and hydrological modeling provide an breakthrough for delivering improved streamflow forecasts. However, little consideration has been given to methodologies that include coupling both multiple climate and multiple hydrological models, increasing the pool of streamflow forecast ensemble members and accounting for cumulative sources of uncertainty. The approach here proposes integration and coupling of global climate models (GCM), multiple regional climate models, and numerous hydrological models to improve streamflow forecasting and characterize system uncertainty through generation of ensemble forecasts.
Visual search in an unstructured search field is a fruitful research area for computational modeling. Search models that describe relationship between search time and probability of target detection have been used for prediction of human search performance and provision of ideal goals for search training. Until recently, however, most of models were focused on detecting a single target in a search field, although, in practice, a search field includes multiple targets and search models for multiple targets may differ from search models for a single target. This study proposed a random search model for multiple targets, generalizing a random search model for a single target which is the most typical search model. To test this model, human search data were collected and compared with the model. This model well predicted human performance in visual search for multiple targets. This paper also proposed how to determine optimal stopping time in multiple-target search.
본 연구는 메시지조절초점 유형이 복수모델의 광고효과에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 그 동안 광고모델, 특히 유명인의 광고의 효과성에 대한 논의는 지속적으로 이루어져 왔지만, 상대적으로 복수모델의 광고효과에 대한 연구는 미비한 실정이고 더욱이 모델의 수에 따른 효과에 영향을 주는 변수로서 메시지조절초점에 관한 연구는 매우 미흡한 상황이다. 본 연구는 복수모델광고가 제시되는 경우를 하나의 광고에 두 명의 광고모델이 동시에 제시되는 광고형태로 제한하여, 광고모델의 수에 메시지 조절초점의 정보처리 특이성을 적용하여 광고효과의 차이점을 검증 하였다. 구체적으로 복수의 광고모델의 기용 시 사회적 합의성 증가와 정보원의 원천확대 증가에 의해 광고모델과 소비자와의 관계성이 향상하는 효과가 나타나며 이러한 복수모델의 광고효과는 소비자가 메시지를 수용할 때 주로 관계적 정교화(relational elaboration) 정보처리를 하게 되는 향상초점메시지에서 보다 높을 것이라는 가설을 검증하였다. 광고 모델 수(단수모델/복수모델)${\times}$메시지 유형(향상초점메시지/예방초점메시지)의 실험결과, 메시지 유형에 상관없이 복수모델의 경우가 단수모델의 경우보다 광고태도, 브랜드 태도, 구매의도에서 모두 높은 결과가 나타났다. 또한, 복수모델의 경우에 향상초점메시지를 사용한 광고가 예방초점 메시지를 사용한 광고보다 광고태도, 브랜드 태도, 구매의도에서 모두 긍정적인 결과가 나타났다. 나아가 광고 모델의 수와 메시지조절초점간의 상호작용효과가 유의미한 것으로 나타났다. 본 연구는 학계는 물론 광고실무자들에게도 시사하는 점이 클 것이며 향후 광고모델수의 광고효과 연구의 확장에도 많은 기초를 제공하고 있다.
PURPOSES : This study deals with Rotary by Accident Occurrence Location. The purpose of this study is to develop the accident models of rotary by location. METHODS : In pursuing the above, this study gives particular attentions to developing the appropriate models using multiple linear, Poisson and negative binomial regression models and statistical analysis tools. RESULTS : First, four multiple linear regression models which are statistically significant(their $R^2$ values are 0.781, 0.300, 0.784 and 0.644 respectively) are developed, and four Poisson regression models which are statistically significant(their ${\rho}^2$ values are 0.407, 0.306, 0.378 and 0.366 respectively) are developed. Second, the test results of fitness using RMSE, %RMSE, MPB and MAD show that Poisson regression model in the case of circulatory roadway, pedestrian crossing and others and multiple linear regression model in the case of entry/exit sections are appropriate to the given data. Finally, the common variable that affects to the accident is adopted to be traffic volume. CONCLUSIONS : 8 models which are all statistically significant are developed, and the common and specific variables that are related to the models are derived.
Identifying highly discriminating genes is a critical step in tumor recognition tasks based on microarray gene expression profile data and machine learning. Gene selection based on tree models has been the subject of several studies. However, these methods are based on a single-tree model, often not robust to ultra-highdimensional microarray datasets, resulting in the loss of useful information and unsatisfactory classification accuracy. Motivated by the limitations of single-tree-based gene selection, in this study, ensemble gene selection methods based on multiple-tree models were studied to improve the classification performance of tumor identification. Specifically, we selected the three most representative tree models: ID3, random forest, and gradient boosting decision tree. Each tree model selects top-n genes from the microarray dataset based on its intrinsic mechanism. Subsequently, three ensemble gene selection methods were investigated, namely multipletree model intersection, multiple-tree module union, and multiple-tree module cross-union, were investigated. Experimental results on five benchmark public microarray gene expression datasets proved that the multiple tree module union is significantly superior to gene selection based on a single tree model and other competitive gene selection methods in classification accuracy.
본 논문에서는 신경회로망 기반의 다중 모델을 이용한 예측제어 방법에 간하여 기술한다. 플랜트의 특정한 피라미터 값들에 대해 다중의 모델을 구성하고, 이들 중 현재 시간에서 최적의 예측 값을 제공하는 모델을 스위칭 기법으로 선택한다. 선택된 모델의 예측 값을 기반으로 비선형 프로그래밍 방법으로 현재 시간에서의 제어 입력 값을 구하여 예측제어를 수행한다. 제안한 방법을 시간지연 값이 변하거나 매개변수 값이 가변하는 시스템에 적용하여 그 유용성을 보이고, 부하가 변동하는 자기부상열차 시스템의 부상제어에 이용한 모의 실험 결과를 보인다.
The objective of this study is to develop and evaluate simple and multiple regression models for Total Organic Carbon (TOC) concentration estimation in stream flow. For development (using water quality data in 2012) and evaluation (using water quality data in 2011) of regression models, we used water quality data from downstream of Yeongsan river basin during 2011 and 2012, and correlation analysis between TOC and water quality parameters was conducted. The concentrations of TOC were positively correlated with Chemical Oxygen Demand (COD), Biochemical Oxygen Demand (BOD), TN (Total Nitrogen), Water Temperature (WT) and Electric Conductivity (EC). From these results, simple and multiple regression models for TOC estimation were developed as follows : $TOC=0.5809{\times}BOD+3.1557$, $TOC=0.4365{\times}COD+1.3731$. As a result of the application evaluation of the developed regression models, the multiple regression model was found to estimate TOC better than simple regression models.
This paper discusses the general properties and the design procedures of Internal Model Control(IMC) scheme for nonlinear plants. Also we propose new nonlinear IMC(NIMC) design method using linear IMC. Although all IMC controllers can be thought simple 'inverse controller', its nonlinear realization is not easy. Propose NIMC is composed multiple linear models, IMC controllers, and switching scheme. The advantages of this method are we can use simple linear IMC design method and need not nonlinear modelings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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