Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2005.09a
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pp.51-56
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2005
There are many sources of systematic variations in cDNA microarray experiments which affect the measured gene expression levels like differences in labeling efficiency between the two fluorescent dyes. Print-tip lowess normalization is used in situations where dye biases can depend on spot overall intensity and/or spatial location within the array. However, print-tip lowess normalization performs poorly in situation where error variability for each gene is heterogeneous over intensity ranges. We proposed the new print-tip normalization methods based on support vector machine regression(SVMR) and support vector machine quantile regression(SVMQR). SVMQR was derived by employing the basic principle of support vector machine (SVM) for the estimation of the linear and nonlinear quantile regressions. We applied our proposed methods to previous cDNA micro array data of apolipoprotein-AI-knockout (apoAI-KO) mice, diet-induced obese mice, and genistein-fed obese mice. From our statistical analysis, we found that the proposed methods perform better than the existing print-tip lowess normalization method.
This study examined the effect of private educational expenditure on adolescent depression and somatic symptoms. The sample comprised 2,589 first-grade middle-school students who completed the 2018 Korea Children and Youth Panel Survey. Data were analyzed using ANOVA (the generalized linear model), multiple regression, and quantile regression analysis. The principal results were as follows. First, 15.15% of adolescents reported depression symptoms, and 15.57% reported somatic symptoms. Second, levels of depression were significantly different among classes with a different level of private educational expenditure. Third, depression level was significantly negatively associated with private educational expenditure, in that the higher the private educational expenditure, the lower the depression level. Fourth, the effect of private educational expenditure on adolescent depression was significant at the 70~90th quantile regression, suggesting that private educational expenditure was associated with a higher level of depression symptoms. The results indicate that private education was viewed as a consumption commodity rather than a complementary educational practice or investment in human capital. Private education as a commodity might induce the highly developed and costly private education market. In turn, there is an increased financial burden for education at one end of the social-economic continuum and depression caused by relative deprivation at the other end.
Western coastal area of Chungnam, including Cheonsu Bay and Garorim Bay, has suffered from hot and cold extremes. In this study, the extreme sea surface temperature on the western coast of Chungnam was analyzed using the quantile regression method, which extracts the linear regression values in all quantiles. The regional MOHID (MOdelo HIDrodinâmico) model, with a high resolution on a 1/60° grid, was constructed to reproduce the extreme sea surface temperature. For future prediction, the SSP5-8.5 scenario data of the CMIP6 model were used to simulate sea surface temperature variability. Results showed that the extreme sea surface temperature of Cheonsu Bay in August 2017 was successfully simulated, and this extreme sea surface temperature had a significant negative correlation with the Pacific decadal variability index. As a result of future climate prediction, it was found that an average of 2.9℃ increased during the simulation period of 86 years in the Chungnam west coast and there was a seasonal difference (3.2℃ in summer, 2.4℃ in winter). These seasonal differences indicate an increase in the annual temperature range, suggesting that extreme events may occur more frequently in the future.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.3
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pp.365-375
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2022
This study examines the relationship between board gender diversity and financial performance. The annual data of Palestinian nonfinancial listed enterprises from 2015 to 2019 was analyzed using a longitudinal panel analysis for the study's purposes. When conditional mean regression methodologies were used in the study, the results indicate that there is an insignificant relation between board gender diversity and firm financial performance. However, when analyzing women directors' effect on a firm's financial performance, endogeneity is always a concern, therefore, we test for endogeneity by employing the Darbin-Wu Housman test and then by using 2SLS. Nevertheless, when looking at the dispersion of a firm's performance using quantile regression, the results show that having women on the board improves financial performance slightly, especially for high-financial-performing firms. The findings indicate that there is a legal significant gap hindering the protection of gender diversity in boardrooms, and limiting the existence and representation of women in leadership positions, specifically, board of directors. The results of this study contribute to corporate governance and business culture literature by shedding the light on the importance of board gender diversity, to improve the firm financial performance, and hence, protect the interests of all shareholders' categories.
The purpose of this study was to estimate the pricing factors of residential lands in new cities by estimating the pricing model of residential lands. For this purpose, hedonic equations for each quantile of the conditional distribution of land prices were estimated using quantile regression methods and the sale price date of Jangyu New Town in Gimhae. In this study, a quantile regression method that models the relation between a set of explanatory variables and each quantile of land price was adopted. As a result, the differences in the effects of the characteristics by price quantile were confirmed. The number of years that elapsed after the completion of land construction is the quadratic effect in the model because its impact may give rise to a non-linear price pattern. Age appears to decrease the price until certain years after the construction, and increases the price afterward. In the estimation of the quantile regression, land age appears to have a statistically significant impact on land price at the traditional level, and the turning point appears to be shorter for the low quantiles than for the higher quantiles. The positive effects of the use of land for commercial and residential purposes were found to be the biggest. Land demand is preferred if there are more than two roads on the ground. In this case, the amount of sunshine will improve. It appears that the shape of a square wave is preferred to a free-looking land. This is because the square land is favorable for development. The variables of the land used for commercial and residential purposes have a greater impact on low-priced residential lands. This is because such lands tend to be mostly used for rental housing and have different characteristics from residential houses. Residential land prices have different characteristics depending on the price level, and it is necessary to consider this in the evaluation of the collateral value and the drafting of real estate policy.
Purpose: The purpose of this study was to investigate factors related to the levels of health-related quality of life (HRQoL) in elderly women based on Wilson and Cleary's HRQoL model. Methods: This study analyzed data from the eighth Korea National Health and Nutrition Examination Survey 2019 on 868 women over the age of 65 years. Based on the HRQoL model, parameters were categorized as personal, environmental, and physiological characteristics; symptom status; functional status; and perception of health status. The data were analyzed by quantile regression. Results: The overall level of HRQoL was 0.87. Factors related to HRQoL in the 10% quantile were higher education level, higher economic status, economic activity, more walking days, fewer diseases, lower stress, less activity limitation, and higher perceived health status. Factors related to the 25% quantile of HRQoL were more walking days, fewer diseases, less activity limitation, and higher perceived health status. Factors related to the 50% quantile were age, economic activity, more walking days, fewer disease, lower stress, less activity limitation, and higher perceived health status. Factors related to the 75% quantile of HRQoL were smoking, more walking days, fewer diseases, lower stress, less activity limitation, and higher perceived health status. Conclusion: While differing parameters were identified according to the level of HRQoL of elderly women in Korea, there were five common factors. Interventions that focus on increasing walking, mitigating diseases, stress, and activity limitations, and improving perceived health status can improve HRQoL.
Jeong, Sangyun;Song, Changhyun;Kim, Yeonwoo;Lim, Up
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.38
no.2
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pp.3-20
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2022
The purpose of this study is to explore the heterogeneity of compensating wage differentials for outdoor workers, under the threat of climate change and heatwave, by region and by wage quantile. This study conducted Oaxaca-Blinder decomposition, multiple regression analysis by region, and unconditional quantile regression analysis using the Korean Working Conditions Survey, which provides individual-level information on the working environment and worker's characteristics. The implications derived from the results of the study are as follows: For most variables, the endowment effect and the price effect were greater for indoor workers, while experience and gender played a role in narrowing the wage gap; The compensating wage differentials for outdoor workers were confirmed to be 2.4% nationwide, depending on the region however, the compensating wage differentials varied from 5 times of national average to nothing statistically significant; The higher the wage quantile, the greater the compensating wage differentials for outdoor workers, and statistically significant monetary compensation was not identified for some low-level outdoor workers. This study is meaningful as an early study that revealed the heterogeneity of compensating wage differentials for outdoor workers and suggested further research on the topic.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.2
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pp.211-222
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2013
We consider the problem of nonparametrically estimating the conditional quantile function from censored data and propose new estimators here. They are based on local logistic regression technique of Lee et al. (2006) and "double-kernel" technique of Yu and Jones (1998) respectively, which are modified versions under random censoring. We compare those with two existing estimators based on a local linear fits using the check function approach. The comparison is done by a simulation study.
The purpose of this study is to prove the effect of psychic distance between home country and host country on overseas foreign direct investment(OFDI) of Spanish companies through panel analysis. The panel data was based on cultural, institutional, economic, and geographical distance data over the past decade between Spain and Spain's OFDI countries. According to the Random Effect Model(REM) analysis, cultural distance(CULD) had a negative effect on OFDI, while institutional distance(INSD) had a positive effect. Among economic distances, income size distance(GDP) had a positive effect on OFDI, but export size distance(EXPO) had a negative effect. Geographic distance(PKM) had a negative impact. Meanwhile, according to the results of quantile regression analysis to prove the psychic distance effect by OFDI size, the effects of CULD and INSD in the quartile (75%) to which Korea belongs were the same as the REM analysis results. In addition, GDP and EXPO had a positive effect, and PKM had a negative effect but EXPO had a positive effect. Therefore, FDI host countries need to establish differentiated strategies through quantile analysis while making continuous efforts to improve the system.
An adequate understanding and response to natural hazards such as heat wave, heavy rainfall and severe drought is required. We apply extreme value theory to analyze these abnormal weather phenomena. It is common for extremes in climatic data to be nonstationary in space and time. In this paper, we analyze summer rainfall data in South Korea using exceedance values over thresholds estimated by quantile regression with location information and time as covariates. We group weather stations in South Korea into 5 clusters and t extreme value models to threshold exceedances for each cluster under the assumption of independence in space and time as well as estimates of uncertainty for spatial dependence as proposed in Northrop and Jonathan (2011).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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