The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.7
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pp.79-90
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2021
The purpose of this research is to identify factors affecting the acceptance and use of e-tax services among medium taxpayers in Phnom Penh, Cambodia. The researcher conducted the study based on a quantitative approach by using multi-stage sampling method, which selects a sample size by two or more stages. The first stage sampling was the stratified random sampling and the subsequent stage was purposive sampling. In this study, the stratified random sampling was first used, followed by purposive sampling. The data were collected from 450 medium taxpayers who experienced using e-tax services located in three tax branches in Phnom Penh. This study adapted the confirmatory factor analysis (CFA) and structural equation model (SEM) to analyze the model accuracy, reliability and influence of various variables. The primary result showed that behavioral intention has a significant effect on user behavior of e-tax services among medium taxpayers in Phnom Penh, Cambodia. Moreover, the results revealed that performance expectancy, effort expectancy, social influence, and anxiety have significant impact on behavioral intention. In addition, social influence has the strongest impact on behavioral intention, followed by anxiety, performance expectancy and effort expectancy. Conversely, facilitating conditions, trust in government, and trust in internet do not influence behavioral intention.
Ku, Na-Young;Tak, Byungjoo;Kang, Hyun-Young;Lee, Kyeong-Hwa
School Mathematics
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v.17
no.3
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pp.515-530
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2015
The concepts of sample and sampling are central to make a statistically correct decision, so we need to be emphasized their importance in the statistics education. Nevertheless, there were not enough studies which discuss how to teach the concepts of sample and sampling. In this study, teaching sample and sampling is addressed by foreign curricula and cases of instruction in order to obtain suggestions for teaching sample and sampling. In particular, the curricular of Australia, New Zealand, England and the United States are analyzed, considering the sample representativeness and the sampling variability; the two elements in the concept of sample. Also foreign textbooks and cases of instruction when it comes to teach sample are analyzed. The results say that with respect to teach sample can be divided into four suggestions: first, sample was taught in the process of statistical inquiry such as data collection, analysis, and results. Second, sample was introduced earlier than Korea curriculum. Third, when it comes to teach sample, sample variability, as well as sample representativeness was considered. Fourth, technological tools were used to enhance understanding sample.
In this paper, we present the performances of a Doppler system using single channel RF(Radio Frequency) sampling. This technique consists of undersampling the ultrasonic blood backscattered RF signal on a single channel. Conventional undersampling method in Doppler imaging system have to use a minimum of two identical parallel demodulation channels to reconstruct the multigate analytic Doppler signal. However, this system suffers from hardware complexity and problem of unbalance(gain and phase) between the channels. In order to reduce these problems, we have realized a multigate pulsed Doppler system using undersampling on a single channel, It requires sampling frequency at $4f_o$(where $f_o$ is the center frequency of the transducer) and 12bits A/D converter. The proposed " single-Channel RF Sampling" method aims to decrease the required sampling frequency proportionally to $4f_o$/(2k+1). To show the influence of the factor k on the measurements, we have compared the velocity profiles obtained in vitro and in vivo for different intersequence delays time (k=0 to 10). We have used a 4MHz center frequency transducer and a Phantom Doppler system with a laminar stationary flow. The axial and volumetric velocity profiles in the vessel have been computed according to factor k and have been compared. The influence of the angle between the ultrasonic beam and the flow axis direction, and the fluid viscosity on the velocity profiles obtained for different values of k factor is presented. For experiment in vivo on the carotid, we have used a data acquisition system with a sampling frequency of 20MHz and a dynamic range of 12bits. We have compared the axial velocity profiles in systole and diastole phase obtained for single channel RF sampling factor.ng factor.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.1
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pp.1-9
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2003
In this paper we discuss Bayesian computation and model selection for Littlewood-Verrall model using Gibbs sampling. A numerical example with a simulated data is given.
The concectration and distribution of contaminants obtained from a contaminated land investigation or an environmental geochemistry survey constitutes the basis of a decision-making process on environmental policies or of scientific researches. As the quality of data determines the reliability of the result, the investigation plan should be adjusted according to the purpose of the investigation. In general, the effort to improve the data quality had been focused mainly on the QA/QC procedures in laboratories. The rapid progress of analytical instrument has also contributed toward improving the analytical precision to a sacrificable degree. Nevertheless, in many cases, it is not the analytical precision that needs improvement for the better precision of overall measurement process: it is rather during the sampling process in the field that is responsible for the poor precision. To assess the data quality on a measured value, ISO recommends to provide information on "measurement uncertainty" along with the measured value. The measurement uncertainty in an environmental measurement context can be explained as the statistical number that expresses the degree of the uncertainty stemming from the sampling and analytical procedures. There is a cost involved in order to improve the precision of sampling and analytical methods so as to decrease the degree of measurement uncertainty. The economical point of compromise in an investigation planning can be achieved when the allowable degree of uncertainty has been set before-hand. The investigation can then be planned accordingly not to exceed the uncertainty limit. Furthermore, if the measurement uncertainty estimated from the preliminary investigation can be separated into sampling and analytical uncertainties, it can be used as a criterion where the resources for the investigation should be allotted cost-effectively to reinforce the weakest link of the whole investigation process. This paper aims to present a method of estimating the level of measurement uncertainty of a measured contamination concentration at a site used as an example and to show how the estimated uncertainty can be applied to serve the particular purpose of an investigation.
Objective of this study was to investigate effects of pre-processing method and number of sampling leaves on stability of the reflectance measurement for Chinese cabbage and kale leaves. Chinese cabbage and kale were transplanted and cultivated in a plant factory. Leaf samples of the kale and cabbage were collected at 4 weeks after transplanting of the seedlings. Spectra data were collected with an UV/VIS/NIR spectrometer in the wavelength region from 190 to 1130 nm. All leaves (mature and young leaves) were measured on 9 and 12 points in the blade part in the upper area for kale and cabbage leaves, respectively. To reduce the spectral noise, the raw spectral data were preprocessed by different methods: i) moving average, ii) Savitzky-Golay filter, iii) local regression using weighted linear least squares and a $1^{st}$ degree polynomial model (lowess), iv) local regression using weighted linear least squares and a $2^{nd}$ degree polynomial model (loess), v) a robust version of 'lowess', vi) a robust version of 'loess', with 7, 11, 15 smoothing points. Effects of number of sampling leaves were investigated by reflectance difference (RD) and cross-correlation (CC) methods. Results indicated that the contribution of the spectral data collected at 4 sampling leaves were good for both of the crops for reflectance measurement that does not change stability of measurement much. Furthermore, moving average method with 11 smoothing points was believed to provide reliable pre-processed data for further analysis.
OES survey as the national official statistics aims to provide the basic data for the national labor market policy and research such as the basic statistics for human resource supply policy, the prediction of employment by occupations, the decision of occupation, the occupational training and the finding jobs et al., at the levels of industrial and occupational classifications(3-digit). In order to achieve this objective, we analyze the OES data in 2005 and 2006 and propose the new sampling design using the long form data in Korea (10% sample data of census 2005). In this paper, we provide the criterion of sample allocation and derive the formular for estimator and error of it including the weighting procedure. From the proposed sampling design, we would expect that it contributes to the supply policy of human resource and the research for labor market.
Kyoung, Min Soo;Kim, Sang Dan;Kim, Hung Soo;Park, Seok Keun
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.3B
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pp.291-300
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2006
In this study a statistical water quality monitoring network design of Kyung-An stream is proposed. Water quality data for the design is obtained by QUAL2E model simulation. The observed monthly average water quality data from March to November in Kyung-An stream has been applied to this study. HEC-RAS model is also used for QUAL2E hydrauric parameter estimation. Before QUAL2E water quality parameter estimation, FORA is performed to reduce the number of parameters to be estimated, and then water quality parameters are calibrated with a observed monthly average data. Using these simulated water quality data, the number of gage station and its location are estimated by kriging theory and branch & boundary method. Such a network design is based on two case; average flow and low flow case, respectively. Next, proportional sampling method is applied to estimate the sampling frequency.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.776-779
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2008
It is expect that Microarray technique be direct classification and diagnosis of Genetic data have abnomal data value because DNA technique. It is necessary that many noses that is abnomal data in sampling genetic data. So in this paper reported sampling method in exiting study then suggests new data classific system and modeling method using EP by Matlab about three dataset.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.4
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pp.73-80
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2016
Most fault prediction models have class imbalance problems because training data usually contains much more non-fault class modules than fault class ones. This imbalanced distribution makes it difficult for the models to learn the minor class module data. Data imbalance is much higher when severity-based fault prediction is used. This is because high severity fault modules is a smaller subset of the fault modules. In this paper, we propose severity-based models to solve these problems using the three sampling methods, Resample, SpreadSubSample and SMOTE. Empirical results show that Resample method has typical over-fit problems, and SpreadSubSample method cannot enhance the prediction performance of the models. Unlike two methods, SMOTE method shows good performance in terms of AUC and FNR values. Especially J48 decision tree model using SMOTE outperforms other prediction models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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