원인과 결과간의 위상과 work사이의 관계를 correlation function의 견지에서 검토하였고 continuous signal에 포함되어 있는 redundancy를 지적하여 sampling취급의 근거를 auto correlation면에서 보였다. 두 신호사이의 Correlation의 시간변동을 보여줄 수 있는 Time Dependent Correlation Function을 정의하여 PLL회로에서 그 유편성을 보였다. 끝으로 다상포낙선검파법에 의한 특성의 개선을 T.D.Correlation Furction에 의한 Correlation Analysis를 통하려 입증하였다.
Purpose: To determine the normative data for the correlation of spinal, pelvic parameters with foot pressure in the young subjects. Methods: The subjects of this study were 39 patients in healthy adults. The Formetric-III was used to measure of spinal alignment. The pedoscan was used to measure of foot pressure. The correlation of trunk imbalance, trunk inclination, lateral deviation with foot pressure. The foot pressure measurement was consisted of maximal/mean pressure, weight contribution. Result: There was a negative correlation of trunk inclination with Max_R. There was a negative correlation of trunk inclination with Max_R. There was a positive correlation of trunk imbalance with Max_L. There was a positive correlation of lumbar lordosis with Mean_R_front, Lt. posterior weight distribution. There was a negative correlation of lumbar lordosis with Lt., Rt. in distribution There was a negative correlation of pelvic tilt with Mean_R_front, Lt. posterior weight distribution. There was a positive correlation of pelvic tilting with Rt. weight distribution, Lt. posterior weight distribution. There was a negative correlation of pelvic torsion with Lt. weight distribution, Rt. posterior weight distribution. There was a negative correlation of pelvic rotation with Lt. weight distribution, Lt. posterior weight distribution. Conclusion: The data obtained from the study may be used for future studies related to correlation of the spinal, pelvic deviation with foot pressure.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권6호
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pp.665-674
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2015
Lack of a general matrix formula hampers implementation of the semi-partial correlation, also known as part correlation, to the higher-order coefficient. This is because the higher-order semi-partial correlation calculation using a recursive formula requires an enormous number of recursive calculations to obtain the correlation coefficients. To resolve this difficulty, we derive a general matrix formula of the semi-partial correlation for fast computation. The semi-partial correlations are then implemented on an R package ppcor along with the partial correlation. Owing to the general matrix formulas, users can readily calculate the coefficients of both partial and semi-partial correlations without computational burden. The package ppcor further provides users with the level of the statistical significance with its test statistic.
한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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pp.138-149
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2004
In this study, we analyzed the gene expression data of Saccharomyces cerevisiae obtained from Holstege et al. 1998 to understand the relationship between expression level and nucleotide sequence of a gene. First, the correlation between gene expression and percent composition of each type of nucleotide was computed. It was observed that nucleotide 'G' and 'C' show positive correlation (r ${\geq}$ 0.15), 'A' shows negative correlation (r ${\approx}$ -0.21) and 'T' shows no correlation (r ${\approx}$ 0.00) with gene expression. It was also found that 'G+C' rich genes express more in comparison to 'A+T' rich genes. We observed the inverse correlation between composition of a nucleotide at genome level and level of gene expression. Then we computed the correlation between dinucleotides (e.g. AA, AT, GC) composition and gene expression and observed a wide variation in correlation (from r = -0.45 for AT to r = 0.35 for GT). The dinucleotides which contain 'T' have wide range of correlation with gene expression. For example, GT and CT have high positive correlation and AT have high negative correlation. We also computed the correlation between trinucleotides (or codon) composition and gene expression and again observed wide range of correlation (from r = -0.45 for ATA r = 0.45 for GGT). However, the major codons of a large number of amino acids show positive correlation with expression level, but there are a few amino acids whose major codons show negative correlation with expression level. These observations clearly indic ate the relationship between nucleotides composition and expression level. We also demonstrate that codon composition can be used to predict the expression of gene in a given condition. Software has been developed for calculating correlation between expression of gene and codon usage.
Objectives: This paper aims to serve as a useful guide for sample size determination for various correlation analyses that are based on effect sizes and confidence interval width. Materials and Methods: Sample size determinations are calculated for Pearson's correlation, Spearman's rank correlation, and Kendall's Tau-b correlation. Examples of sample size statements and their justification are also included. Results: Using the same effect sizes, there are differences between the sample size determination of the 3 statistical tests. Based on an empirical calculation, a minimum sample size of 149 is usually adequate for performing both parametric and non-parametric correlation analysis to determine at least a moderate to an excellent degree of correlation with acceptable confidence interval width. Conclusions: Determining data assumption(s) is one of the challenges to offering a valid technique to estimate the required sample size for correlation analyses. Sample size tables are provided and these will help researchers to estimate a minimum sample size requirement based on correlation analyses.
본 논문은 LED-ID기반 실내 위치인식을 위해 LED-ID 정보에 부가정보를 결합하는 Optical Correlation에 관한연구로 변조시에는 위치정보를 대역 확산하여 LED-ID정보에 결합하고 복조시에는 자기상관을 통하여 데이터를 복원한다. 이 과정에서 LED-ID정보와 부가정보간의 저간섭을 위해 확산코드 수열 알고리즘이 적용된 Optical Correlation을 연구하였다. 부가정보를 송출시 LED-ID정보와의 간섭완화를 위해 확산코드를 사용하였으며, 최종 송신된 신호에서 부가정보데이터는 자기 상관을 통해 확인하였다. 또한 명확한 부가정보데이터 복원을 위한 Optical Correlation을 설계하여 구현하였고 모의실험을 통해 부가정보의 신호 크기에 따른 비트 에러율 성능을 도출하였다. 시스템의 유용성 입증을 위해서는 제안된 LED-ID기반 실내 위치인식을 위한 Optical Correlation 시뮬레이터를 구현하였다.
OLILINGO, Fahruddin Zain;PUTRA, Aditya Halim Perdana Kusuma
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권8호
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pp.117-130
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2020
The purpose of this study is to provide benefits and ethically-rooted managerial implications based on theoretical underpinnings through an empirical study using correlation between wages, bank credit, government expenditure on economic growth, and employment via a case study in Indonesia. Besides that, managerial implications strive to provide benefits to the government regarding the importance of establishing effective and pro-development regulations to realize economic growth and employment through the efficient role of wages, bank credit, and government spending. This study uses secondary macroeconomic data from the period 2010-2019 with analysis using the correlation test with the Pearson correlation method. Out of eight hypotheses tested, two hypotheses do not have a significant correlation. The details of the statistical results obtained the following correlations: the correlation between bank credit and wages has a significant, but indirect (negative) correlation. However, the correlation between bank credit and economic growth has a direct and significant (positive) correlation. Government expenditure correlates positively with wages, but correlates negatively with bank credit. Wages are positively correlated with economic growth, but have no significant effect on employment. Finally, economic growth has a positive correlation with government expenditure, but does not have a significant correlation with employment.
In this paper, we propose a new adaptive dissolve detection method based on the analysis of a dissolve modeling error that is the difference between an ideally modeled dissolve curve without any correlation and an actual variance curve with a correlation. The dissolve modeling error is determined based on a correlation between two scenes and variances for each scene. First, Candidate regions are extracted by using the characteristics of a parabola that is downward convex, then the candidate region will be verified based on a dissolve modeling error. If a dissolve modeling error on a candidate region is less than a threshold that is defined by a dissolve modeling error with a target correlation, the candidate region should be a dissolve region with a correlation less than the target correlation. The threshold is adaptively determined based on the variances between the candidate regions and the target correlation. By considering the correlation between neighbor scenes, the proposed method is able to be a semantic scene-change detector. The proposed algorithm was tested on various types of data and its performance proved to be more accurate and reliable when compared with other commonly used methods
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권2호
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pp.105-112
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2015
The estimation of missing sensor values is an important problem in sensor network applications, but the existing approaches have some limitations, such as the limitations of application scope and estimation accuracy. Therefore, in this paper, we propose a new estimation model based on a spatial-temporal correlation analysis (STCAM). STCAM can make full use of spatial and temporal correlations and can recognize whether the sensor parameters have a spatial correlation or a temporal correlation, and whether the missing sensor data are continuous. According to the recognition results, STCAM can choose one of the most suitable algorithms from among linear interpolation algorithm of temporal correlation analysis (TCA-LI), multiple regression algorithm of temporal correlation analysis (TCA-MR), spatial correlation analysis (SCA), spatial-temporal correlation analysis (STCA) to estimate the missing sensor data. STCAM was evaluated over Intel lab dataset and a traffic dataset, and the simulation experiment results show that STCAM has good estimation accuracy.
Illusory Correlation Effect(ICE) is a cognitive error that arises from overestimating particular stimulus of an individual or a group. This may cause formation of stereotypes of the individual or the group and may also lead to generating various biased judgments. this study investigated the Illusory Correlation Effect of clothing style and considered the effect of Preview information. The results Provided evidence for the existence of an illusory correlation between a wearer and clothing style. Also, an illusory correlation was influenced information of stimuli attributes. This implies subjects perceived stimuli more distinctively when previous information was provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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