Multivariate statistical approaches to classify sampling sites with measuring their similarity by water quality data and understand the characteristics of classified clusters have been discussed for the optimal water quality monitering network. For empirical study, data of two years (2005, 2006) at the 9 sampling sites with the combination of 2 depth levels and 7 important variables related to water quality is collected in Yongdam reservoir. The similarity among sampling sites is measured with Euclidean distances of water quality related variables and they are classified by hierarchical clustering method. The clustered sites are discussed with principal component variables in the view of the geographical characteristics of them and reducing the number of measuring sites. Nine sampling sites are clustered as follows; One cluster of 5, 6, and 7 sampling sites shows the characteristic of low water depth and main stream of water. The sites of 2 and 4 are clustered into the same group by characteristics of hydraulics which come from that of main stream. But their changing pattern of water quality looks like different since the site of 2 is near to dam. The sampling sites of 3, 8, and 9 are individually positioned due to the different tributary.
To establish a statistically reliable sampling strategy for serological surveillance of classical swinefever (CSF) in Korea, antibody test data from CSF surveillance conducted during year 2005 were analyzed.The most appropriate sampling method was determined to be stratified multi-stage random sampling strategy,in which the primary sampling unit is a pig farm and the secondary are the pigs by the strata of breedersand finishers in the selected farm. The optimum sample size was 5 to 19 including 1 to 2 breeders accordingto the number of pigs in the farm. The optimum sampling strategy demonstrated in this study was veryFindings of our study provide practical guidelines for surveillance of herd immunity level to CSF in Korea.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.957-961
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2010
Multivariate statistical approaches to classify sampling sites with measuring their similarity by water quality data. For empirical study, data of two years at the 9 sampling sites with the combination of 2 depth levels and 7 important variables related to water quality is collected in reservoir. The similarity among sampling sites is measured with Euclidean distances of water quality related variables and they are classified by hierarchical clustering method. The clustered sites are discussed with principal component variables in the view of the geographical characteristics of them and reducing the number of measuring sites. Nine sampling sites are clustered as follows; One cluster of 5, 6, and 7 sampling sites shows the characteristic of low water depth and main stream of water. The sites of 2 and 4 are clustered into the same group by characteristics of hydraulics which come from that of main stream. But their changing pattern of water quality looks like different since the site of 2 is near to dam. The sampling sites of 3, 8, and 9 are individually positioned due to the different tributary.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.11
no.1
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pp.1-12
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2004
In this paper, Yates' end corrections method is centralized to estimate the mean of a population which has a linear trend in the case of k (the reciprocal of the sampling fraction) even. The efficiency of the resultant method is compared with that of existing methods.
The survey of research and development (R&D) in science and technology (S&T) covers the current status of R&D activities in S&T in Korea, and provides a basis for decision making regarding S&T policy. Continuous improvement of the survey is widely needed to present reliable national basic statistics. Therefore, the purpose of the study is two-fold: to introduce sampling survey method in industrial sector and to make statistical technique to deal with non-response data from industrial sector. To these ends, first, case studies of the United States and Japan are illustrated. A new sampling design for the R&D survey is proposed and implementing stratified random sampling scheme is suggested. Moreover, statistical analysis of the non-response data is dealt with. Based on several screening criteria, we develop a new imputation method suitable for the R&D survey and also provide more detailed implementation plan. Various solutions to a problem arising from non-response item are also presented. Finally, some implications of the results are discussed.
Mirzaei, Mehrdad;Bonyad, Amir Eslam;Bijarpas, Mahboobeh Mohebi;Golmohamadi, Fatemeh
Journal of Forest and Environmental Science
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v.31
no.2
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pp.73-77
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2015
Acquiring accurate quantitative and qualitative information is necessary for the technical and scientific management of forest stands. In this study, stratification and systematic random sampling methods were used to estimation of quantitative characteristics in study area. The estimator ($((E%)^2xT)$) was used to compare the systematic random and stratified sampling methods. 100 percent inventory was carried out in an area of 400 hectares; characteristics as: tree density, crown cover (canopy), and basal area were measured. Tree density of stands was compared through systemic random and stratified sampling methods. Findings of the study reveal that stratified sampling method gives a better representation of estimates than systematic random sampling.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.3
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pp.641-648
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2007
We propose the new sampling method, called modified ranked ordering set sampling (MROSS). Kim and Kim (2003) suggested the sign test using the ranked ordering set sampling (ROSS), and showed that the asymptotic relative efficiency (ARE) of ROSS against RSS for sign test increases as sample size does. We propose the estimator for the population mean using MROSS. The relative precision (RP) of estimator of the population mean using MROSS method with respect to the usual estimator using modified RSS is higher, and when the underlying distribution is skewed, the bias of the proposed estimator is smaller than that of several ranked set sampling estimators.
The application of Monte Carlo (MC) to large-scale fixed-source problems has recently become possible with new hybrid methods that automate generation of parameters for variance reduction techniques. Two common variance reduction techniques, weight windows and source biasing, have been automated and popularized by the consistent adjoint-driven importance sampling (CADIS) method. This method uses the adjoint solution from an inexpensive deterministic calculation to define a consistent set of weight windows and source particles for a subsequent MC calculation. One of the motivations for source consistency is to avoid the splitting or rouletting of particles at birth, which requires computational resources. However, it is not always possible or desirable to implement such consistency, which results in inconsistent source biasing. This paper develops an original framework that mathematically expresses the coupling of the weight window and source biasing techniques, allowing the authors to explore the impact of inconsistent source sampling on the variance of MC results. A numerical experiment supports this new framework and suggests that certain classes of problems may be relatively insensitive to inconsistent source sampling schemes with moderate levels of splitting and rouletting.
Kim, Sung Ho;Won, Jong Uk;Kim, Chi Nyon;Jung, Woo Jin;Roh, Jaehoon
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.23
no.2
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pp.95-102
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2013
Objectives: The aim of this study is to present an appropriate sampling method for individual exposure assessment based on a comparison of toluene diisocyanate (TDI) concentrations collected through different sampling methods by work process type. Methods: Two plants handling TDIs in the Incheon area were selected. The samplings were taken during respective processes of spray painting, drying, grinding, and foaming, in which the production of TDIs took on different forms. For the sampling methods for airborne TDIs, open-face cassette holder, modified 2-piece cassette holder, and impinger were used, and the sampling was performed simultaneously at the same locations. Results: The comparison of TDI collection concentrations by each process depending on the sampling method showed high concentrations in the order of the impinger, modified 2-piece cassette holder, and open-face cassette holder for spray painting and foaming. In all processes with the exception of drying, TDI collection concentrations were higher for sampling done with the modified 2-piece cassette holder than with the open-face cassette holder. Conclusions: Based on these results, the modified 2-piece cassette holder was found to be a more appropriate sampling method than the open-face cassette holder when taking individual samples of TDIs from spray painting, grinding, and foaming processes. In particular, for individual exposure assessment of the spray painting process, which features comparatively high collection concentrations compared to the other processes, the use of a modified 2-piece cassette holder is considered appropriate.
Fractal theory has been widely used to quantify the complexity of remotely sensed digital elevation models and images. Despite successful applications of fractals to a variety of fields including computer graphics, engineering and geosciences, the performance of fractal estimators depends highly on data sampling. In this paper, we propose an algorithm for computing the fractal dimension based on the triangular prism method and a new sampling method. The proposed sampling method combines existing two methods, that is, the geometric step method and the divisor step method to increase pixel utilization. In addition, while the existing estimation methods are based on $N{\times}M$ window, the proposed method expands to $N{\times}M$ window. The proposed method is applied to generated fractal DEM, Brodatz's image DB and real images taken in the campus to demonstrate its feasibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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