Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.1
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pp.187-193
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2006
This paper shows how to use continuation-ratio logits for the analysis of structured polytomous data. Here, response categories are considered to have a nested binary structure. Thus, conditionally nested binary random variables can be defined in each step. Two types of factors are considered as independent variables affecting response probabilities. For the purpose of analyzing categorical data with binary nested strutures a continuation-ratio mixed model is suggested. Estimation procedure for the unknown parameters in a suggested model is also discussed in detail by an example.
This study aims to build a model dealing with the location decision of new manufacturing firms and their land demand. The model is composed with 1) the binary logit model structure identifying a future probability of manufacturing firms to locate in a city and their land demand; and 2) the land use suitability of the land demand. The model was empirically tested in the case of Anseong City. We used establishment-level data for the manufacturing industry from the Report on Mining and Manufacturing Survey. 48 industry groups were scrutinized to find the location probability in the city and their land demand via logit model with the dependent variables: number of employment, land capital, building capital, total products, and value-added for a new industry since 2001. It is forecasted that the future land areas (to 2025) for the manufacturing industries in the city are $5.94km^2$ and additional land demand for clustering the existing industries scattered over the city is $2.lkm^2$. Five industrial complex locations were identified through the land use suitability analysis.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.05a
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pp.1116-1123
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2006
The methodological framework proposed in this paper addresses the strength of the applied Bass model by Mahajan and Muller(1996) that it reflects the substitution of next generations among products. Also this paper is to estimate and analyze the forecast of demand for products that do not exist in the marketplace. We forecast the sales of digital TV using estimated market share and data obtained by the face to face Interview. In this research, we use two methods to analyze the demand for Digital TV that are the forecasting the Demand for the Substitution and binary logit analysis. The logit analysis is to estimate the decisive factor of purchasing digital TV. The decisive factors are composed of purchasing plan, region, gender, TV price, contents, coverage, income, age, and TV program. We apply the model to South Korea's market for digital TV. The results show that (1) Income, region and TV price play a prominent part which is the decisive factor of purchasing digital TV. (2) We forecaste the demand of digital TV that will be demanded about 18 millions TVs in 2015
It is common to encounter correlated multiple outcomes measured on the same subject in various research fields. In developmental toxicity studies, presence of malformed pups and fetal weight are measured on the pregnant dams exposed to different levels of a toxic substance. Joint analysis of such two outcomes can result in more efficient inferences than separate models for each outcome. Most methods for joint modeling assume a normal distribution as random effects. However, in developmental toxicity studies, the response distributions may change irregularly in location and shape as the level of toxic substance changes, which may not be captured by a normal random effects model. Motivated by applications in developmental toxicity studies, we propose a Bayesian joint model for binary and continuous outcomes. In our model, we incorporate a skewed logit model for the binary outcome to allow the response distributions to have flexibly in both symmetric and asymmetric shapes on the toxic levels. We apply our proposed method to data from a developmental toxicity study of diethylhexyl phthalate.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2001.04a
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pp.83-107
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2001
The contingent valuation method used survey questions to elicit people's preferences for public goods by finding out what they would be willing to pay for specified improvement in them. The method is thus aimed at eliciting their willingness to pay in money amounts. It circumvents the absence of markets for public goods by presenting consumers with hypothetical markets in which they have the opportunities to buy the good in question. The hypothetical markets may be modeled after either a private goods market or a political market. Respondents are presented with material, often in the course of a personal interview conducted face to face. An on-site survey was conducted to 1107 randomly selected P-mountain users using a dichotomous choice questionnaire for the contingent valuation method. Seventeen different bid sets were chosen ranging from the lowest bid of 300won to the highest bid of 2,100won to elicit a reasonable entrance fee in the suggested bid had been determined, and the expected value of willingness to pay was estimated using binary-logit model. The average public value of P-mountain per individual user was estimated to be 1,055.92won∼1,995.61won according to the binary-logit model. The economic value of this P-mountain which includes both use value and existence value can be determined by aggregating the average value giving total willingness to pay for the entire population, in this case 5.491 billion ∼ 10.377 billion.
This paper discusses model building for repeated binary response data with different time-dependent covariates each occasion. Since repeated measurements data are having correlated structure, weighed least squares(WLS) methodology is applied. Repeated measures designs are usually having different sizes of experimental units like split-plot designs. However repeated measures designs differ from split-plot designs in that the levels of one or more factors cannot be randomly assigned to one or more of the sizes of experimental units in the experiment. In this case, the levels of time cannot be assigned at random to the time intervals. Because of this nonrandom assignment, the errors corresponding to the respective experimental units may have a covariance matrix. So, the estimates of effects included in a suggested logit model are obtained by using covariance structures.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.27
no.2
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pp.75-87
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2020
The purpose of this study is to investigate the location characteristics of the rice paddy fields and to predict shrinking areas of them. The study area is in South Korea nationwide, and a 300×300m raster level is adopted as a spatial analysis unit. The binary logit model and spatial simulation model are employed for the analyses. As a result, population, industry, climate and nature, and accessibility play a significant role in determining rice paddy fields' locations. It is predicted that the shrinking rate will be high in Gangwon-do, Gyeongsangbuk-do, and Gyeongsangnam-do until 2027. The hot spots are intensively shaped in the inland of Gangwon-do, eastern parts of Gyeonggi-do, and the borders of Gyeongsangnam-do and Jeollabuk-do between Charyeong and Sobaek mountain ranges. Using Gimcheon-si as an example, the study suggests fundamental policy implications for taking advantage of the simulation results from the lens of local agriculture. Several policy measures are proposed for improving management strategies for the rice paddy fields in the long run.
The main purpose of this study is to explore the factors that affect the transformation of over-depopulated rural villages. Specifically, we investigated the reasons of the rapid decrease in the number of over-populated rural villages shown by recent census data in spite of the continuing decrease of population in rural area. We used a binary-logit model and the Census of Agriculture, Forestry and Fisheries data(2010, 2015). The main results are summarized as followed: First, the over-depopulated rural villages with strong agronomic base are more likely to exit from over-depopulation. Second, returners from urban to rural have a positive impacts on the revival of over-depopulated rural areas. Thirds, improving the basic services accessibility of rural residents is also critical for keeping rural community more sustainable. These findings can be used to make effective strategies to revive the depopulated rural villages.
Purpose-Meat plays an important role in the Chinese daily diet, however, due to the spread of COVID-19, food supply and safety have become a major concern. The safety and health features of chilled fresh meat have attracted the attention of consumers. To study consumers' purchasing behavior and willingness to pay for chilled meat under the influence of the epidemic. Research methodology- The data were obtained by questionnaire survey, major issues include consumers' meat consumption habits in the wake of the COVID-19 and their awareness of meat product quality labels. In addition, the gender, age, family income, and other basic personal information of the interviewees were also counted. Based on the binary Logit regression method, we study consumers' purchasing behavior and willingness to pay for chilled meat under different demographic characteristics. Results-The results showed that brand and quality certification are important factors influencing purchases. In addition, the presence of children under the age of 12 in the household and the level of income and education also influence consumers' purchase intention of the chilled fresh meat. However, mart promotions and city ratings can significantly lower consumers' propensity to buy the chilled fresh meat. Apart from this, such factors as gender, age, and living conditions have no significant influence on consumers' purchase of chilled fresh meat.
Kim, Kyung-Whan;Ha, Man-Bok;Jeon, Yeon-Hoo;Lee, Ik-Su
International Journal of Highway Engineering
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v.9
no.1
s.31
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pp.17-27
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2007
Since early 1990s, several developed countries have applied the Electronic Toll Collection System (ETCS) to toll roads in order to solve traffic congestion and delay problems at toll plazas. For the successful operation of the ETCS, it is important to correctly forecast the ETCS using rate. In this study, it was conceived to develop a sophisticated demand forecasting model of the ETCS for toll roads in Changwon City The Binary Logit and neural network models were tested for the model considering 11 explaining variables. The best results in prediction accuracy and goodness-of-fit were obtained on the neural network model. However, because of the difficulty in predicting the 11 variables and its fitness in wide range, the Binary Logit model which considers three policy variables only is recommended as the model to forecast the ETCS using rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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