Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.787-796
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2009
이 논문에서는 반복측정치에 대한 분석모형 중, 혼합모형의 일종인 변량계수모형에 대하여 이론적으로 고찰한다. 특히 혼합모형의 설정, 모수 추정에 대하여 통계적으로 고찰하고 변량계수모형에 대한 가능한 모형을 열거하며, 그에 따르는 추정과 검정을 논의한다. 사례연구로 식이요법자료를 대상으로 가능한 변량계수모형을 적용하여 추정 및 검정을 실시한 결과, 고정인자인 사전값, 처리, 키 및 시간들의 인자는 체중감소에 대단히 유의함을 보여주었지만, 나이와 혈압은 유의하지 않았다. 처리효과에 있어서는 식이요법과 운동을 병행했을 때의 처리가 식이요법만 실시했을 때의 처리보다 체중이 더 감소했음을 알 수 있으며, 시간에 따른 체중감소의 효과는 삼차함수의 관계가 성립된다. 변량인자로는 개체효과는 유의하며 개체별 시간에 대한 교호작용의 효과는 차수가 높아질수록 급속도로 감소하여 3차 함수 관계가 적절한 모형으로 최종 선택되었다.
본 연구의 목적은 임의효과(random effect)를 이용하여 충남지역 임령-바이오매스 모형을 개발하고 임의효과의 적용성을 평가하는데 있다. 충남지역 소나무림의 임령에 따른 바이오매스 모형 개발을 위해 임분 구조를 고려하여 전국의 중부지방소나무 임분에서 30개소(150그루)를 조사하고 임령과 바이오매스 자료를 수집하였다. 모형 개발에서 중부지방소나무의 임령-바이오매스 관계는 고정효과(fixed effect)이고 지역간 차이를 임의효과로 설정하였다. 임의효과에 따른 모형의 적합도를 검정하기 위해 아카이케의 정보기준(Akaike Information Criterion, AIC)을 참고하고 지역간 차이에 따른 분산-공분산 행렬과 오차항을 추정하였다. 추정된 공분산은 -1.0022, 오차항은 0.6240이고 분산-공분산 행렬을 이용한 임의효과 모형의 AIC는 377.7을 나타내어 선행 연구와 이질적인 차이는 없었다. 이러한 결과는 범주형 자료의 임의효과가 모형 개발에 반영된 결과로 판단된다. 본 연구의 결과는 임의효과를 이용하여 일부지역에 국한되어 개발되었던 바이오매스 모형 연구에 활용이 가능하다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권3호
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pp.302-308
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2014
In this paper, a detailed investigation of the random vibration test is presented for strapdown inertial navigation systems (INS). The effect of the random vibration test has been studied from the point of view of navigation performance. The role of distribution functions and RMS value is represented to determine a feasible method to reject or reduce vibration related error in position and velocity estimation in inertial navigation. According to a survey conducted by the authors, this is the first time that the effect of the distribution function in vibration related error has been investigated in random vibration testing of INS. Recorded data of navigation grade INS is used in offline static navigation to examine the effect of different characteristics of random vibration tests on navigation error.
중국은 1979년부터 본격적으로 시장경제체제를 도입함으로써 급격한 경제성장을 이루었는데, 본고는 저임금과 중국정부의 적극적인 외자유치정책을 활용하기 위해 밀려들어온 외국인투자에 어떤 요인들이 영향을 미쳤는지를 검토하기 위해 1979년부터 2013년까지의 패널데이터를 이용해서 각 성·시의 고유한 특성까지 활용하는 실증분석을 시도한다. 실증분석을 위해 본고는 확률효과모형, 고정효과모형, Pooled OLS, 그리고 확률계수모형을 사용하는데, Pooled OLS와 확률계수모형의 결과는 본 연구의 분석결과와 비교를 위해서 제시된다. Hausman' test 결과 Random Effect Model보다는 Fixed Effect Model이 더 효율적인 분석결과를 제시하는 것으로 나타나 이를 근거로 중국정부에 대한 정책적 시사점을 제시한다. 분석결과는 FDI유입에 각 성·시의 지역소득수준, 자본량, 통신비는 긍정적인 영향을 미치고 고속도로는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타난다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권3호
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pp.741-757
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2000
In may experimental situations, whenever a block design is used, the block effect is usually considered to be fixed. There are, however, experimental situations in which it should be treated as random. The choice of a blocking arrangement for a response surface design can have a considerable effect on estimating the mean response and on the size of he prediction variance even if the experimental runs re the same. Therefore, care should be exercised in the selection of blocks. In this paper, in the presence of a random block effect, we propose a graphical method or evaluating the effect of blocking in response surface designs using cuboidal regions. This graphical method can be used to investigate how the blocking has influence on the prediction variance throughout all experimental regions of interest when this region is cuboidal, and compare the block effects in the cases of the orthogonal and non-orthogonal block designs, respectively.
In our previous articles, an approach has been proposed for the evaluation of the uncertainty of overall result from multiple measurements. In the approach, uncertainty sources were classified into two groups: the first including those giving same 'systematic' effect on each individual measurement and the second including the others giving 'random' effect on each individual measurement and causing a variation among individual measurement results. The arithmetic mean of the replicated measurements is usually assigned as the value for the overall result. Uncertainty of the overall result is determined by separately evaluating and combining an overall uncertainty from sources of the 'systematic' effect and another overall uncertainty from sources of the 'random' effect. This conceptual approach has been widely adopted in chemical metrology society. In this study, further logical proof with more detailed mathematical expressions is provided on the approach.
Kyunga Kim;Shin-Jae Lee;Soo-Heang Eo;HyungJun Cho;Jae Won Lee
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권1호
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pp.65-73
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2023
Contemporary biomedical data often involve an ill-posed problem owing to small sample size and large number of multi-collinear variables. Partial least squares (PLS) method could be a plausible alternative to an ill-conditioned ordinary least squares. However, in the case of a PLS model that includes a random-effect, how to deal with a random-effect or mixed effects remains a widely open question worth further investigation. In the present study, we propose a modified multivariate PLS method implementing mixed-effect model (PLSM). The advantage of PLSM is its versatility in handling serial longitudinal data or its ability for taking a randomeffect into account. We conduct simulations to investigate statistical properties of PLSM, and showcase its real clinical application to predict treatment outcome of esthetic surgical procedures of human faces. The proposed PLSM seemed to be particularly beneficial 1) when random-effect is conspicuous; 2) the number of predictors is relatively large compared to the sample size; 3) the multicollinearity is weak or moderate; and/or 4) the random error is considerable.
In this paper we consider semiparametric random effect panel models that contain AR(p) disturbances. We derive the efficient score function and the information bound for estimating the slope parameters. We make minimal assumptions on the distribution of the random errors, effects, and the regressors, and provide semiparametric efficient estimates of the slope parameters. The present paper extends the previous work of Park et al.(2003) where AR(1) errors were considered.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권4호
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pp.1017-1026
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2005
We consider the problem of modeling count data where the observation period is determined by the survival time of the individual under study. We assume random effects or frailty model to allow for a possible association between the death times and the counts. We assume that, given a random effect, the death times follow a Weibull distribution with a rate that depends on some covariates. For the counts, given the random effect, a Poisson process is assumed with the intensity depending on time and the covariates. A gamma model is assumed for the random effect. Maximum likelihood estimators of the model parameters are obtained. The model is applied to data set of patients with breast cancer who received a bone marrow transplant. A model for the time to death and the number of supportive transfusions a patient received is constructed and consequences of the model are examined.
본 논문은 MOSFET 트랜지스터로 구성된 monolithic 3D 인버터의 구조에서 하부 MOSFET 게이트 전압의 변화에 따라서 상부 MOSFET 트랜지스터의 random dopant fluctuation(RDF) 영향을 3차원 소자 시뮬레이션을 통하여 조사하였다. RDF 영향 조사를 위한 표본화는 kinetic monte carlo 방식을 통하여 진행하였으며, RDF 영향이 트랜지스터의 임계전압 변동에 영향을 주는 것을 확인하였고, 상부 트랜지스터와 하부 트랜지스터 사이에 전기적 커플링을 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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