This study focuses on the application of multi-criteria performance measures based on the concept of equifinality to the calibration of the rainfall-runoff model TOPMODEL in a small deciduous forest catchment. The performance of each parameter set was evaluated by six performance measures, individually, and each set was identified as a behavioral or non-behavioral parameter set by a given behavioral acceptance threshold. Many behavioral parameter sets were scattered throughout the parameter space, and the range of model behavior and the sensitivity for each parameter varied considerably between the different performance measures. Sensitivity was very high in some parameters, and varied depending on the kind of performance measure as well. Compatibilities of behavioral parameter sets between different performance measures also varied, and very few parameter sets were selected to be used in making god predictions for all performance measures. Since different behavioral parameter sets with different likelihood weights were obtained for each performance measure, the decision on which performance measure to be used may be very important to achieve the goal of study. Therefore, one or more suitable performance measures should be selected depending on the environment and the goal of a study, and this may lead to decrease model uncertainty.
For model calibration in rainfall-runoff modeling, streamflow data at a specific outlet is obviously required but is not sufficient to identify parameters of a model since numerous parameter combinations can result in very similar model performance measures (i.e. objective functions) and indistinguishable simulated hydrographs. This phenomenon has been called 'equifinality' due to inherent parameter uncertainty involved in rainfall-runoff modeling. This study aims to investigate catchment responses in time and space to various uncertain parameter sets in distributed rainfall-runoff modeling. Seven plausible (or behavioral) parameter sets, which guarantee identically-good model performances, were sampled using deterministic and stochastic optimization methods entitled SCE and SCEM, respectively. Then, we applied them to a computational tracer method linked with a distributed rainfall-runoff model in order to trace and visualize potential origins of streamflow at a catchment outlet. The results showed that all hydrograph simulations based on the plausible parameter sets were performed equally well while internal catchment responses to them showed totally different aspects; different parameter values led to different distributions with respect to the streamflow origins in space and time despite identical simulated hydrographs. Additional information provided by the computational tracer method may be utilized as a complementary constraint for filtering out non-physical parameter set(s) (or reducing parameter uncertainty) in distributed rainfall-runoff modeling.
The purpose of this study is to measure the pizza purchasing behavioral characteristics of respondents and importances of factors affecting pizza purchase, to estimate the effects of attributes on choice of pizza restaurant, and to predict probability of selecting a particular pizza restaurant. The questionnaire consisted of two parts: The paired experimental profiles, purchasing behavior and importances of factors affecting pizza purchase. This study generated profiles of 16 hypothetical pizza restaurants based on seven attributes. The profiles comprised 16 discrete sets of variables, each of which had two levels. For this study, researcher randomly selected 150 university students as respondents. Twenty one students did not complete the survey instrument, resulting in a final sample size of 129. All estimations were carried out using frequencies, $X^2$, independent samples t-test, phreg procedure of SAS package. The results were as followed: Some purchasing behavioral characteristics and importances of factors affecting pizza purchase were significantly different by purchase frequency. Based on the estimated models developed for the two purchase frequency groups, the Chi-square statistics were significant at p<0.001. The parameter estimate for late delivery time with frequently purchase frequency group was highest, and the parameter estimate for price with frequently purchase frequency group was highest. The pizza restaurants that charged 20,000 won, offered 100% discount on eleventh pizza, promised to deliver pizza in 20 min, usually delivered the pizza as promised, offered 2 or more types of pizza crust, delivered steaming hot pizza, and did not offer a money-back guarantee which was favored by each of the two purchase frequency groups. The results from this study suggested that there was an opportunity to increase market share and profit by improving operations so that customers can receive discount and money-back guarantee simultaneously, and by reducing price, delivery time.
The purpose of this study was to measure the pizza purchasing behavioral characteristics of respondents and importances of factors affecting pizza purchase, to estimate the effects of attributes on pizza restaurant choice, and to predict probability of selecting a particular pizza restaurant. The questionnaire consisted of two parts: The paired experimental profiles, purchasing behavior and importances of factors affecting pizza purchase. This study generated profiles of 16 hypothetical pizza restaurant based on the seven attributes. The profiles comprised 16 discrete sets of variables, each of which had two levels. For this study, researcher randomly selected 150 students of university as respondents. Twenty students did not complete the survey instrument, resulting in a final sample size of 129. All estimations were carried out using frequencies, $X^2$, independent samples t-test, phreg procedure of SAS package. The results are as follows. Some purchasing behavioral characteristics and importances of factors affecting pizza purchase were significantly different by gender. Based on the estimated models developed for male student group and female student group, the Chi-square statistics were significant at p<0.001. The parameter estimate for late delivery time with male student group was highest, and the parameter estimate for price with female student group was highest. The pizza restaurant that charged \20,000, offered 100% discount on eleventh pizza, promised to deliver pizza in 40 mins, usually delivered the pizza as promised time, offered only 1 type of pizza crust, delivered warm pizza, offered the money-back guarantee was favored by each of male student group and female student group. The results from this study suggested that there was an opportunity to increase market share and profit by improving operations so that customers receive discount and money-back guarantee simultaneously, and by reducing price, delivery time.
Researches on after-sales quality have centered on home electric appliances, figuring out how factors influencing after-sales service quality are causally related to customer's behavioral intentions, via consumer satisfaction as an intermediary parameter In most cases of after-sales service in home electric appliances, upon customer's request, service agents make a visit to where the appliance is installed, and check the product and do repairs. However, in case of a small portable device such as a cell phone, which people carry around at all times, most of the times customers themselves show up at the after-sales center, and demand a check-up and repairs. The main difference here is that the after-sales services are provided when a product can no longer perform its basic function and customer dissatisfaction is already up. In this case, the basic function of a product corresponds to must-be factor according to Kano model. The goal of our research is to identify critical factors for effective and efficient after-sales service, and how to monitor them on a routine basis. In our research, the quality after-sales service consists of three dimensions, interactive quality, result quality, and physical environment quality. We set up variables for each dimension, which would measure from customer's perspective key determining factors in service delivery process. Instead of focusing on customer satisfaction aspect, we focused on how after-sales service factors contribute to addressing customer complaints. Additionally, our future research would aim to verify how customer's behavioral intentions are affected, as the resolution of consumer complaints becomes more successful when adjustment of relevant quality factors improves after-sales service quality.
The purpose of this study was to measure the pizza purchasing behavioral characteristics of respondents and importances of factors affecting pizza purchase, to estimate the effects of attributes on pizza restaurant choice, and to predict probability of selecting a particular pizza restaurant The questionnaire consisted of two parts: The paired experimental profiles, purchasing behavior and importances of factors affecting pizza purchase. This study generated profiles of 16 hypothetical pizza restaurant based on the seven attributes. The profiles comprised 16 discrete sets of variables, each of which had two levels. For this study, researcher randomly selected 150 students of university as respondents. Twenty students did not complete the survey instrument, resulting in a final sample size of 129. All estimations were carried out using frequency, correlation, phreg procedure of SAS package. The results were as followed Based on the estimated model, the -2LL(B) statistic for a model with all explanatory variables was 5585.761 and the Chi-square statistic is 134.786 with 7 df (p<0.001). At p<0.001, we would reject the null hypothesis that the attributes do not influence choice. The parameter estimate for price was highest, followed by late delivery time, promised delivery time, money-back guarantee, discount, pizza variety, and pizza temperature. The result from this study suggested that there was an opportunity to increase market share and profit by improving operations so that customers receive discount and money-back guarantee simultaneously, and by reducing price, delivery time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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