Recently, Cook and Weisberg(l989) presented dynamic graphics for regression diagnostics. They suggested animating graphics which could aid to understanding the effects of adding a variable to a model. In this paper, using the Cook and Weisberg's idea of animation, we propose a dynamic graphical method for residuals to display the effects of removing an observation from a model. Based on the information obtained from these animating graphics, it is possible to see the influence of outliers on influencial observations for regression diagnostics.
In this paper we discuss graphical and diagnostic methods for logistic regression, in which the response is the number of successes in a fixed number of trials.
The purpose of this thesis is to suggest objective basic data for the super graphics in the urban landscape through the quantitative visual quality analysis. For this, the image structure of super graphics have been measured mainly by questionnaries and semantic differential scle method and analyzed by the method of factor analysis, means and multiple regression. Degree of visual preference have been measured mainly by questionnaries and likert attitude scale method and finaly these data have been analyzed by using the stepwise method. The data were collected by presenting 12 super graphics photographs-4 each sample pictures from the 3 each selected districts representing typical urban landscape style(central business district, shopping district, apartment complex). Observer groups were categorized as professionals, students, the others. Result of this thesis can be summarized as fallows: 1. From all 12(3${\times}$4) sample super graphics, the value of each semantic differential scale among the observer groups were presented significant group difference. But no significant difference of the S.D. scale value were observed among central business district, shopping district and apartment complex super graphics. 2. For all experimental points, 4 types of factor have been observed. Factors covering the image of super graphics were found to be the evaluation, the intimacy, the potentiality and the tidiness. 3. Main factors of the super graphics image and factors indicating the group variations yielded high significance between areas. 4. The harmony with surrounding environment, the proper selection of super graphics subject yielded high values for all groups. Especially, the good color sense with building was the most important variable determining the degree of visual preference. 5. The urban C.B.D. super graphics obtained 5∼12 ranks of regional visual preference and the shopping district super graphics obtained 2∼11 ranks, and apartment complex super graphics obtained 1∼7 ranks.
The goal of this study was to contemplate the impact of emotional elements of motion graphics on the brand preference in websites of TV products. To attain the goal, the emotional elements of motion graphics in websites of TV products, i.e., color, graphic image, typography, and layout, were set as independent variables and the brand preference as a dependent variable. The variables were analyzed objectively. Samples were collected from selected design students attending technical colleges. Among 282 samples collected, 15 were discarded as unfeasible and the remaining 267 were used in the analysis. Statistical analysis techniques used in the study included factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, and multiple regression analysis; and 'SPSS Win. 11.5' was used to perform the statistical analysis. From the analysis, the following two results were obtained. First, it appeared that emotional elements of motion graphics appeared in websites of TV products exerted statistically significant impacts on the brand preference. Second, the element exerting the most significant impact on the brand preference among the emotional elements were appeared as 'graphic image' and 'color'. Thus, it was concluded that it is necessary to give priority in 'graphic image' and 'color' to enhance the brand preference.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권3호
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pp.695-705
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2003
In this article, we propose a regression and correlation analysis via dynamic graphs and implement them in Java Web Start. For the polynomial relations between dependent and independent variables, dynamic graphics are implemented for both polynomial regression and spline estimates for an instant model selection. The results include basic statistics. They are available both as a web-based service and an application.
기존의 회귀진단 방법은 자료의 구조를 변화시키거나 회귀모형의 형식을 변화시킬 때 이것이 잔차에 미치는 영향을 분석하는 것이 주를 이루었다. 그러나 역으로 잔차를 변화시킬 때 이것이 회귀모형에 미치는 영향을 분석하는 것을 생각할 수 있다. 이것은 현실적으로 몇 개의 특정한 자료에 더욱 가중치를 부여하여 회귀모형을 만들거나 또는 잔차의 패턴을 정상화하고자 할 때 유용한 방법이 될 수 있다. 본 연구팀은 기존의 회귀진단방법과 더불어 잔차패턴을 변화시킴으로서 회귀진단을 실시하는 방법을 동적그라픽스기법에 의해 회귀진단시스템(REgression Diagnostics System-REDS)으로 구현하였으며 본 논문을 통해 이를 소개하고자 한다.
A dynamic graphical procedure is suggested to estimate optimal response transformation parameter and a curvature function of covariates in the regression model. Augmented partial residual plot is chosen for specifying a curvature. The proposed method is compared with a different approach (Soo, 2007) and is investigated efficiency by applying it to the real and the artificial data. The method is also extended to the 3D graphical situations.
본 논문에서는 멀티미디어를 활용한 회귀분석 학습시스템 CybeRClass(Cyber Regression Class)를 소개하고자 한다. CybeRClass는 음성정보와 애니메이션 등을 활용하여 회귀분석에 대한 학습을 시켜주는 시스템이다. 이 시스템은 군집분석이나 판별분석 등의 다변량분석 학습이 가능하도록 설계되었다. 멀티미디어 기술을 위한 도구로는 Multimedia ToolBook을 사용하였으며, 통계계산과 통계그라픽을 위해서는 객체지향 통계 언어인 Xlisp-Stat을 사용하였다.
본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.593-601
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2013
회귀모형에서 범주형 변수를 독립변수로 포함시켜야 할 경우가 발생한다. 회귀모형의 범주형 변수는 가변수를 통해 수량화된다. 이 연구에서는 하나의 양적 독립변수와 하나 혹은 두 개의 범주형 독립변수를 가지는 회귀모형에 대해 가설검정 결과와 함께 회귀직선을 보여주는 교육용 도구를 엑셀 VBA (Visual Basic for application)를 통해서 구현한다. 가설검정 결과와 회귀직선은 교호작용이 포함된 모형, 교호작용이 없는 모형 및 가변수가 없는 모형에 대해 단계별로 제공된다. 이 교육도구를 통해 가변수와 교호작용의 의미를 더 쉽게 이해할 수 있으며, 나아가 어떤 모형이 주어진 자료에 가장 적합한지 그림을 통해 판단할 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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