Yoo, Jinkyung;Sun, Zequn;Greenacre, Michael;Ma, Qin;Chung, Dongjun;Kim, Young Min
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권4호
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pp.453-469
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2022
The study of immune cellular composition has been of great scientific interest in immunology because of the generation of multiple large-scale data. From the statistical point of view, such immune cellular data should be treated as compositional. In compositional data, each element is positive, and all the elements sum to a constant, which can be set to one in general. Standard statistical methods are not directly applicable for the analysis of compositional data because they do not appropriately handle correlations between the compositional elements. In this paper, we review statistical methods for compositional data analysis and illustrate them in the context of immunology. Specifically, we focus on regression analyses using log-ratio transformations and the alternative approach using Dirichlet regression analysis, discuss their theoretical foundations, and illustrate their applications with immune cellular fraction data generated from colorectal cancer patients.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권2호
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pp.225-239
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2020
Analysis approaches for single compositional data are well established; however, effective analysis strategies for paired compositional data remain to be investigated. The current project was motivated by studies of age-related hearing loss (presbyacusis), where subjects are classified into four audiometric phenotypes that need to be ranked within these phenotypes based on their paired compositional data. We address this challenge by formulating this problem as a classification problem and integrating a penalized multinomial logistic regression model with compositional data analysis approaches. We utilize Elastic Net for a penalty function, while considering average, absolute difference, and perturbation operators for compositional data. We applied the proposed approach to the presbyacusis study of 532 subjects with probabilities that each ear of a subject belongs to each of four presbyacusis subtypes. We further investigated the ranking of presbyacusis subjects using the proposed approach based on previous literature. The data analysis results indicate that the proposed approach is effective for ranking subjects based on paired compositional data.
Objectives: Rural-urban differences in suicide have been observed in many settings. However, there has been little research addressing what factors can explain these differences. The purpose of this study was to analyze which compositional factors and contextual factors in local areas might be related to local suicide. Methods: The study design was cross-sectional. The data for 251 primary local governments on their age-standardized suicide mortality and their predefined indicators of compositional factors and contextual factors were obtained from Korean Statistical Information Service as of year 2010. Bivariate analysis including one-way ANOVA and chi-square test were used to identify the differences in local features by area type. Seven poisson regression models for each of total, males, and females were used to analyze which compositional and contextual factors were related to suicide. Results: There were differences in suicide between gu and goon in total, male, and female groups. For total, compositional factors including divorce and smoking rate, and contextual factors including financial independency, water and waterwaste coverage, and number of wastewater discharge factories were found to explain the urban-rural differences. Conclusions: This study provided some evidence that contextual factors at the local level as well as compositional factors are useful for predicting local suicide mortality.
In this study, the magnetocaloric effect and transition temperature of bulk metallic glass, an amorphous material, were predicted through machine learning based on the composition features. From the Python module 'Matminer', 174 compositional features were obtained, and prediction performance was compared while reducing the composition features to prevent overfitting. After optimization using RandomForest, an ensemble model, changes in prediction performance were analyzed according to the number of compositional features. The R2 score was used as a performance metric in the regression prediction, and the best prediction performance was found using only 90 features predicting transition temperature, and 20 features predicting magnetocaloric effects. The most important feature when predicting magnetocaloric effects was the 'Fe' compositional ratio. The feature importance method provided by 'scikit-learn' was applied to sort compositional features. The feature importance method was found to be appropriate by comparing the prediction performance of the Fe-contained dataset with the full dataset.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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제16권3호
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pp.47-58
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1989
^x Residential satisfaction by apartment housing type and by location was examined in Seoul Korea for a sample of 303 housewives disaggregated into four housing subgroups. These group differ in their personal characteristic by housing type and location. They showed significant differences in their levels of satisfaction and in their perception and evaluation of several community, neighborhood and housing unit attributes. A regression model of satisfaction for entire sample explain about 45% of the variation, but this conceals the compositional and the contextual differences between groups. Seperate regression for the four groups explain an average of 63% of the variation in residential satisfaction. Residents of high-rise and low-rise apartments both of center and periphery location differ significantly both from each other. Results show that certain dwelling, neighborhood and community context elicit dissatisfaction across the full sample. The objective contextual factor of housing type prove significant in most compositional subsamples, indicating that sources of residential satisfaction are not same in everywhere.
Three different chemical compositions of total paraffin, total naphthene, total aromatic content in naphtha have been successfully analyzed using FT-Raman spectroscopy. Partial least squares (PLS) regression has been utilized to develop calibration models for each composition from Raman spectral bands. The PLS calibration results showed Blood correlation with those of gas chromatography (GC). Using PLS regression, the spectral information related to each composition has been successfully extracted from highly overlapped Raman spectra of naphtha.
The determination of total paraffin, naphthene, and aromatic (PNA) contents in naphtha samples, which were directly obtained from actual refining process, has been studied using near-infrared (NIR) spectroscopy. Each of the total PNA concentrations in naphtha has been successfully analyzed using NIR spectroscopy. Partial least squares (PLS) regression method has been utilized to quantify the total PNA contents in naphtha from the NIR spectral bands. The NIR calibration results showed an excellent correlation with those of conventional gas chromatography (GC). Due to its rapidity and accuracy, NIR spectroscopy is appeared as a new analytical technique which can be substituted for the conventional GC method for the quantitative analysis of petrochemical products including naphtha.
Kim, Jung-Hoon;Seo, Chang-Seob;Kim, Seong-Sil;Shin, Hyeun-Kyoo
The Korea Journal of Herbology
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제28권4호
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pp.1-6
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2013
Objectives : In other to determine the optimal extraction conditions, the various Bojungikgi-tang (BJIGT) decoctions prepared by different pressure levels and different extraction times were compared and evaluated in terms of the extract yield and the total soluble solid content. Methods : Decoctions were prepared by the pressure levels of 0 (non-pressurized) and 1 $kgf/cm^2$ (pressurized) for 60, 120 and 180 min. The extract yield and the total soluble solids content of decoctions were measured, and the amounts of the reference compounds in decoctions were investigated by the analysis using high performance liquid chromatography. Results : The extract yield and the total soluble solid content were higher in decoctions extracted by the pressurized method than those from decoction with non-pressurized method. The patterns of yield and contents showed a proportional increase to the extraction time. In analysis of the linear regression for four reference compounds such as liquiritin, nodakenin, hesperidin, and glycyrrhizin, the good linearity with the correlation coefficient more than 0.9999 was observed. The highest contents for four reference compounds were observed at 180 min of both the pressurized method and the non-pressurized method. Conclusions : This study suggests that the pressure in extraction method and the extraction time affect the compositional constituents in BJIGT decoctions. The extraction time of 180 min could be chosen in both pressurized and non-pressurized method as optimal extraction condition.
(Ba/sub 1-x/Sr/sub x/)TiO₃ (BST, 0.4< x <0.65) single crystals were successfully grown by the TSSG (Top-Seeded Solution Growth) method, using a commercial [100] SrTiO₃ or as-grown [100] BST single crystals as seed crystals. To obtain the BST single crystals with various compositions x, the Ba/sr molar ratios in the solutions were systematically controlled while the Ti ion content among all cations was fixed at 67 mol%. A linear regression curve between their x values and the molar ratios of Sr/(Ba + Sr) in the solutions could be obtained, which in turn could used to select the initial composition to produce BST crystal with an aimed x value. In addition, the isothermal growth was found more effective for obtaining a compositional uniformity than a slow cooling process.
The distribution characteristics of tidal flat sediment components are used as an essential data for coastal environment analysis and environmental impact assessment. Therefore, a reliable classification map of surface sedimentary facies is essential. This study evaluated the applicability of regression kriging to generate a classification map of the sedimentary facies of tidal flats. For this aim, various factors such as the number of field survey data and remote sensing-based auxiliary data, the effect of regression models on regression kriging, and the comparison with other prediction methods (univariate kriging and regression analysis) on surface sedimentary facies classification were investigated. To evaluate the applicability of regression kriging, a case study using unmanned aerial vehicle (UAV) data was conducted on the Hwang-do tidal flat located at Anmyeon-do, Taean-gun, Korea. As a result of the case study, it was most important to secure an appropriate amount of field survey data and to use topographic elevation and channel density as auxiliary data to produce a reliable tidal flat surface sediment facies classification map. In addition, regression kriging, which can consider detailed characteristics of the sediment distributions using ultra-high resolution UAV data, had the best prediction performance compared to other prediction methods. It is expected that this result can be used as a guideline to produce the tidal flat surface sedimentary facies classification map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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