Communications for Statistical Applications and Methods
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v.12
no.1
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pp.241-252
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2005
In this study we suggest that the spatial correlation structure of the brain fMRI data be used to characterize the functional connectivity of the brain. For some concussion and recovery data, we examine how the correlation structure changes from one step to another in the data analyses, which will allow us to see the effect of each analysis to the spatial correlation or the functional connectivity of the brain. This will lead us to spot the processes which cause significant changes in the spatial correlation structure of the brain. We discuss whether or not we can decompose correlation matrices in terms of its causes of variations in the data.
Hourly ozone data are available for 73 stations in South Korea from January, 1988 to August, 1998. We are interested in detecting trends in both the mean levels and the extremes of ozone, and in determining how these trends vary over the country. The latter aspect means that we also have to understand the spatial dependence of ozone. In this connection, therefore, we examine in this paper the following features: determining trends in mean ozone levels at individual stations and combination across stations; determining trends in extreme ozone levels at individual stations and combination across stations; spatial modeling of trends in mean and extreme ozone levels.
This is based on the AGENT-LUC model framework. Luangprabang Province has the largest percentage of shifting cultivation area in Laos PDR. The model simulates the spatial and temporal patterns of the shifting cultivation in the study area, using a GIS database while the total area of shifting cultivation is controlled by supply and demand balance of food. The model simulation period is from 1990 to 1999, at a spatial resolution of 500m. The results are evaluated using statistical data and remote sensing images. Through the validation, it is concluded that the trends simulated agrees to that of statistical data and the spatial and temporal patterns are also replicated satisfactorily.
The purpose of this paper is to propose a data transformation method for visualizing the statistical information based on the grid system which has regular shape and size. Grid is better solution than administrator boundary or census block to check the distribution of the statistical information and be able to use as a spatial unit on the map flexibly. On the other hand, we need the additional process to convert the various statistical information to grid if we use the current method which is areal interpolation. Therefore, this paper proposes the 3 steps to convert the various statistical information to grid. 1)Geocoding the statistical information, 2)Converting the spatial information through the defining the spatial relationship, 3)Attribute transformation considering the data scale measurement. This method applies to the population density of Seoul to convert to the grid. Especially, spatial autocorrelation is performed to check the consistency of grid display if the reference data is different for same statistic information. As a result, both distribution of grid are similar to each other when the population density data which is represented by census block and building is converted to grid. Through the result of implementation, it is demonstrated to be able to perform the consistent data conversion based on the proposed method.
This study is concerned with proposing a new construct named "spatial metaphor" in the field of user interface design for web. Recently, web has been recognized as an important vehicle of delivering messages and information to customers. Since both hyperlink and multimedia technology are crucial part of web, its user interface requires a new approach to enhance user's acceptance of web. In this sense, we introduced a new concept named "spatial metaphor" instead of hierarchical menus. As a theoretical basis, Davis (1986)'s TAM(Technology Acceptance Model) was used to test the statistical validity of the proposed spatial metaphor. For test web site, we developed a prototype designed by using atomic-web system and spatial metaphor. By using the prototype, we built a web-based questionnaire system so that respondents can use it directly before answering the questionnaire. To prove its statistical validity, we collected valid questionnaires and tested with LISREL. In this way, statistical validity of our proposed approach was proven.approach was proven.
Amini, M.;Jabbari, H.;Mohtashami Borzadaran, G.R.;Azadbakhsh, M.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.4
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pp.493-505
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2010
Developing a test for independence of random variables X and Y against the alternative has an important role in statistical inference. Kochar and Gupta (1987) proposed a class of tests in view of Block and Basu (1974) model and compared the powers for sample sizes n = 8, 12. In this paper, we evaluate Kochar and Gupta (1987) class of tests for testing independence against quadrant dependence in absolutely continuous bivariate Farlie-Gambel-Morgenstern distribution, via a simulation study for sample sizes n = 6, 8, 10, 12, 16 and 20. Furthermore, we compare the power of the tests with that proposed by G$\ddot{u}$uven and Kotz (2008) based on the asymptotic distribution of the test statistics.
The purpose of this study was to examine the effects of young children's age and information processing style in understanding spatial coordinates. For sampling the subjects of this study, Korean version K-ABC Intelligence Test(Moon, Soo-Back, 1997)was conducted with 165 children aged 5-6 who were attending I and G kindergarten in D city. From this pool 30 children who possessed sequential processing style and 30 children who possessed simultaneous processing style were sampled. In order to analyze the understanding of spatial coordinates, a test tool was formulated according to methodology of Blades & Spencer(1989) which was modified. Acquired data was subjected to descriptive and comparative statistical analysis. The following conclusions were arrived at: Firstly, there was significant difference between 5-year-olds and 6-year-olds in understanding spatial coordinates. The 6-year-old group got statistically higher grades than the 5-year-old group in locating a point on the coordinate plane and reading the coordinate numbers. Secondly, there was significant difference between children's information processing style in understanding spatial coordinate. Children with high simultaneous-low sequential processing showed higher performance in locating a point on the coordinate plane and reading coordinate numbers than children with high sequential-low simultaneous processing. Thirdly, after verifying statistical significance of interactivity between young children's age and children's processing strength, there was significant interactive effects in both tasks.
Recently, spatial data integration for geoscientific application has been regarded as an important task of various geoscientific applications of GIS. Although much research has been reported in the literature, quantitative assessment of the spatial interrelationship between input data layers and an integrated layer has not been considered fully and is in the development stage. Regarding this matter, we propose here, methodologies that account for the spatial interrelationship and spatial patterns in the spatial integration task, namely a multi-buffer zone analysis and a statistical analysis based on a contingency table. The main part of our work, the multi-buffer zone analysis, was addressed and applied to reveal the spatial pattern around geological source primitives and statistical analysis was performed to extract information for the assessment of an integrated layer. Mineral potential mapping using multi-source geoscience data sets from Ogdong in Korea was applied to illustrate application of this methodology.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2006.03a
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pp.1046-1053
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2006
In the large scale recent reclaiming works performed within the wide spatial boundary, evaluation of long-term consolidation settlement and residual settlement of the whole construction area is sometimes made with the results of the limited ground investigation and measurement. Then the reliability of evaluation has limitations due to the spatial uncertainty. Additionally, in case of large scale deep excavation works such as urban subway construction, there are a lot of hazardous elements to threaten the safety of underground pipes or adjacent structures. Therefore it is necessary to introduce a damage prediction system of adjacent structures and others. For the more accurate analysis of monitoring information in the wide spatial boundary works and large scale urban deep excavations, it is necessary to perform statistical and spatial analysis considering the geographical spatial effect of ground and monitoring information in stead of using diagrammatization method based on a time-series data expression that is traditionally used. And also it is necessary that enormous ground information and measurement data, digital maps are accumulated in a database, and they are controlled in a integrating system. On the abovementioned point of view, we developed Geomonitor 2.0, an Internet based real time monitoring program with a new concept by adding GIS and geo-statistical analysis method to the existing real time integrated measurement system that is already developed and under useful use. The new program enables the spatial analysis and database of monitoring data and ground information, and helps the construction- related persons make a quick and accurate decision for the economical and safe construction.
Attouch, Mohammed Kadi;Chouaf, Benamar;Laksaci, Ali
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.1
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pp.193-211
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2012
This paper deals with robust nonparametric regression analysis when the regressors are functional random fields. More precisely, we consider $Z_i=(X_i,Y_i)$, $i{\in}\mathbb{N}^N$ be a $\mathcal{F}{\times}\mathbb{R}$-valued measurable strictly stationary spatial process, where $\mathcal{F}$ is a semi-metric space and we study the spatial interaction of $X_i$ and $Y_i$ via the robust estimation for the regression function. We propose a family of robust nonparametric estimators for regression function based on the kernel method. The main result of this work is the establishment of the asymptotic normality of these estimators, under some general mixing and small ball probability conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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