Considering the randomness of material parameters in the laminated composite plate, a scheme of stochastic finite element method to analyze the displacement response variability is suggested. In the formulation we adopted the concept of the weighted integral where the random variable is defined as integration of stochastic field function multiplied by a deterministic function over a finite element. In general the elastic modulus of composite materials has distinct value along an individual axis. Accordingly, we need to assume 5 material parameters as random. The correlations between these random parameters are modeled by means of correlation functions, and the degree of correlation is defined in terms of correlation coefficients. For the verification of the proposed scheme, we employ an independent analysis of Monte Carlo simulation with which statistical results can be obtained. Comparison is made between the proposed scheme and Monte Carlo simulation.
The purpose of this study is to provide the basic data and their analysis to improve hospital foodservice by identifying patient satisfaction with different attributes of hospital foodservice and its influencing factors using self written survey on nine hundred fifteen hospitalized patients in 28 general hospitals in Seoul and Kungki area. The statistical analysis of data was done by SAS/WIN package(Version 6.11) to determine Descriptive Analysis, T-test, Analysis of Variance, Pearson's Correlation, and Factor Analysis. The summary of the study results is as follows : 1. Among sixteen food-service quality attributes, the most unsatisfying one was the meal itself, the provision of nutrition informations, the possibility of menu choices, immediate response on meal problems, and the taste of the meal. 2. There was a positive correlation between the general quality satisfaction and freshness, nutritional considerations, and the temperature of the dishes and trays, and variety of menu in food-service quality were also correlated positively. 3. Based on the result of statistical analysis on the expectation and recognition in hospital food-service quality attributes vs quality satisfaction, expectation was negatively correlated with quality satisfaction : however, recognition was positively correlated.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.3
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pp.265-276
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2015
In this paper, we propose hierarchical cluster analysis and multidimensional scaling for joint distribution valued data. Information technology is increasing the necessity of statistical methods for large and complex data. Symbolic Data Analysis (SDA) is an attractive framework for the data. In SDA, target objects are typically represented by aggregated data. Most methods on SDA deal with objects represented as intervals and histograms. However, those methods cannot consider information among variables including correlation. In addition, objects represented as a joint distribution can contain information among variables. Therefore, we focus on methods for joint distribution valued data. We expanded the two well-known exploratory methods using the dissimilarities adopted Hall Type relative projection index among joint distribution valued data. We show a simulation study and an actual example of proposed methods.
Annually, many parts of the Korea have been damaged from the localized heavy rain and/or typhoons which peak between June and September, which result in extensive financial and human loss. Especially, because the most area of Gangwon province is composed of the steep slope mountains, the damages by the debris flow or land-sliding are more frequent and the frequency has been increased. To analyze the characteristics and causes of these debris flow disasters, lots of study are recently being conducted through database of weather, hydrologic, soil etc using a GIS or remote sensing. In this study, we applied GIS method to analyze the risk of the debris flow area. With the statistical analysis and infinite slope stability model(SINMAP), the debris flow risk level of the mountain slope was generated. As a result, the GIS statistical analysis showed high correlation that former model of SINMAP in determining the debris flow risk area.
Purpose: The purpose of this study was to introduce the main concepts of statistical testing and effect size and to provide researchers in nursing science with guidance on how to calculate the effect size for the statistical analysis methods mainly used in nursing. Methods: For t-test, analysis of variance, correlation analysis, regression analysis which are used frequently in nursing research, the generally accepted definitions of the effect size were explained. Results: Some formulae for calculating the effect size are described with several examples in nursing research. Furthermore, the authors present the required minimum sample size for each example utilizing G*Power 3 software that is the most widely used program for calculating sample size. Conclusion: It is noted that statistical significance testing and effect size measurement serve different purposes, and the reliance on only one side may be misleading. Some practical guidelines are recommended for combining statistical significance testing and effect size measure in order to make more balanced decisions in quantitative analyses.
A practical estimation method for groundwater contaminant concentration is introduced. Using geostatistical techniques and symmetry, experimental variograms show significant improved correlation compared with those from conventional techniques. Numrical experiments are performed using a field data set.
The purpose of this study is to investigate the correlation between the affective responses and residents' satisfaction in apartment housing estates. This study was conducted to empirically identify the effect of physical contents of apartment buildings on the affective response and satisfaction of residents. The area for evaluation was limited to four apartment buildings in Daegu, and the subjects for evaluation were also limited to a group of residents living at the four apartment buildings. The correlation between the satisfaction with the physical elements of each apartment and the affective factors was analyzed. The analysis showed that there was mostly a statistically significant negative correlation. This result also suggests that the satisfaction with the physical elements may vary depending on the affective attitude. SPSSWIN, a statistical program was used for analysis.
OSHA(Occupational Safety and Health Act) generally regulates employer's business principles in the workplace to maintain safety environment. This act has the fundamental purpose to protect employee's safety and health in the workplace by reducing industrial accidents. Authors tried to investigate the correlation between 'occupational injuries and illnesses' and level of regulation compliance using Survey on Current Status of Occupational Safety & Health data by the various statistical methods, such as generalized regression analysis, logistic regression analysis and poison regression analysis in order to compare the results of those methods. The results have shown that the significant affecting compliance factors were different among those statistical methods. This means that specific interpretation should be considered based on each statistical method. In the future, relevant statistical technique will be developed considering the distribution type of occupational injuries.
Biplot is a useful graphical method to explore simultaneously rows and columns of two-way data matrix. In particular, canonical correlation biplot is a method for investigating two sets of variables and observations in canonical correlation analysis graphically. For more than three sets of variables, we can apply the generalized canonical correlation biplot in generalized canonical correlation analysis which is an expansion of the canonical correlation analysis. On the other hand, we consider the set of covariate variables which is affecting the linearly two sets of variables. In this case, if we apply the generalized canonical correlation biplot, we cannot clearly interpret the other two sets of variables due to the effect of the set of covariate variables. Therefor, in this paper, we will apply the partial canonical correlation analysis of Rao (1969) removing the linear effect of the set of covariate variables on two sets of variables. We will suggest the partial canonical correlation biplot for inpreting the partial canonical correlation analysis graphically.
By means of past data, taken from the annual catches of anchovy landings in Korea, from the year 1926 to 1967, as reported in the Annual Statistical deports of Fisheries, the future annual catches from the year 1968 to 1973 were predicted by statistical extrapolation. The trend C(t) in the 42 year period above was interpreted by the least square method. Also, the ratio of the actual annual catches Ct to this trend C(t) was regarded as a stationary variate and the serial correlation coefficients $r_k$ were calculated. The type of statistical variate model was therefore determined by the correlogram. A periodical analysis, using Whittaker's method, was performed and a harmonic analysis was also performed. According to these calculations the stationary variate at was fixed and the annual catches following the year 1967 were predicted by extrapolation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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