In the manufacturing industry fields, thousands of quality characteristics are measured in a day because the systems of process have been automated through the development of computer and improvement of techniques. Also, the process has been monitored in database in real time. Particularly, the data in the design step of the process have contributed to the product that customers have required through getting useful information from the data and reflecting them to the design of product. In this study, first, characteristics and variables affecting to them in the data of the design step of the process were analyzed by decision tree to find out the relation between explanatory and target variables. Second, the tolerance of continuous variables influencing on the target variable primarily was shown by the application of algorithm of decision tree, C4.5. Finally, the target variable, loss, was calculated by a loss function of Taguchi and analyzed. In this paper, the general method that the value of continuous explanatory variables has been used intactly not to be transformed to the discrete value and new method that the value of continuous explanatory variables was divided into 3 categories were compared. As a result, first, the tolerance obtained from the new method was more effective in decreasing the target variable, loss, than general method. In addition, the tolerance levels for the continuous explanatory variables to be chosen of the major variables were calculated. In further research, a systematic method using decision tree of data mining needs to be developed in order to categorize continuous variables under various scenarios of loss function.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.541-548
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2020
This study aimed to explain the factors that influenced an individual's decision to migrate. The method of analysis in this study was the estimation of the probit regression model with data from the Indonesian Family Life Survey (IFLS-5), which covered 30,000 individuals from 13 provinces in Indonesia. Data from IFLS-5 were longitudinal data, meaning that the study was looking for data consistently to get reliable data from respondents. The research variables to determine the individual's decision to migrate were education level, income level, employment status, marital status, land ownership status, health quality, gender, residence status, and poverty status. Individual decision to migrate as a dependent variable was placed as a dummy variable. The results showed that the level of education, income level, employment status, marital status, land ownership status, health quality, and poverty status significantly influenced an individual's decision to migrate. Meanwhile, gender and residence status did not significantly affect an individual's decision to migrate. This research recommends that it is necessary to pursue a policy of economic equality between regions because economic factors are the main trigger for an individual's decision to migrate. Policies to overcome economic disparities among regions will reduce the individual's decision to migrate.
The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. We analyze Gyeongnam social indicator survey data using decision tree techniques for environmental information. We can use these decision tree outputs for environmental preservation and improvement.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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pp.759-771
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2004
The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, fraud dection, data reduction and variable screening, category merging, etc. We analyze Gyeongnam social indicator survey data using decision tree techniques for environmental information. We can use these decision tree outputs for environmental preservation and improvement.
This study aims to identify the decision-making factors of people who have returned to rural areas for farming and residence according to personal characteristics and regions. The survey was conducted on 420 return farmers of six cities and counties in Gyeongsangbuk-Do from September 1st to October 11th 2013. For data analysis, researchers used 280 answered sheets and utilized two-way ANOVA and multinomial logistic regression analysis. Research results indicate three factors of returning to farm which are pull to rural area, push from city, and policy factor. The highest scores of factor is pull to rural area (2.93), the second one is push from city (2.31), and the lowest score is politic factor (2.18). In addition, these three factors of returning to farm are elucidated by environmental variable, economic variable, and information and opportunity provided by government. In other words, the factor of pull to rural area is related environmental variable and the factor of push from city is affected by economic variable. Lastly, politic factor pertains to information and opportunity provided by government.
DD(Decision Diagrams) is an efficient operational data structure for an optimal expression of boolean functions. In a graph-based synthesis using DD, the goal of optimization decreases representation space for boolean functions. This paper represents boolean functions using OPKFDD(Ordered Pseudo-Kronecker Functional Decision Diagrams) for a graph-based synthesis and is based on the number of nodes as the criterion of DD size. For a property of OPKFDD that is able to select one of different decomposition types for each node, OPKFDD is variable in its size by the decomposition types selection of each node and input variable order. This paper proposes a method for generating OPKFDD efficiently from the current BDD(Binary Decision Diagram) Data structure and an algorithm for minimizing one. In the multiple output functions, the relations of each function affect the number of nodes of OPKFDD. Therefore this paper proposes a method to decide the input variable order considering the above cases. Experimental results of comparing with the current representation methods and the reordering methods for deciding input variable order are shown.
Purpose The purpose of this study is to investigate how OTA recommendation influences users' purchase decision making and reuse intention based on the users' destination type. And we compare the results of domestic destination and overseas destination. Design/methodology/approach This research model was designed with the recommendation elements of OTA. And this study conducted an empirical analysis using self-administered questionnaires. The target of the analysis is an individual who has purchased hotel rooms through the OTA for the past one year. A total of 374 usable data were collected (177 domestic respondents and 197 overseas respondents) and analyzed using partial least squares analysis using Smart-PLS 3.0. Findings Two OTA recommendation characteristics - recommendation accuracy and recommendation objectivity were significant in overall model. And easy of decision making was significantly affect to OTA reuse intention. Also, only recommendation accuracy variable was revealed to significant moderating variable between domestic model and overseas model.
This paper concerns an effective text-prompted speaker verification method to increase the performance of speaker verification. While various speaker verification methods have already been developed, their effectiveness has not yet been formally proven in terms of achieving an acceptable performance level. It is also noted that the traditional methods were focused primarily on single, prompted utterance for verification. This paper, instead, proposes sequential decision method using variable threshold focused at handling two utterances for text-prompted speaker verification. Experimental results show that the proposed speaker verification method outperforms that of the speaker verification scheme without using the sequential decision by a factor of up to 3 times. From these results, we show that the proposed method is highly effective and achieves a reliable performance suitable for practical applications.
Database as a supporting system for decision-making is one of essential parts for realizing precision farming. Application models on constructing a database for precision farming, including collection of spatial and attribute data, were suggested using a GPS, DXF files, AutoCAD, a Java application program and PostgreSQL DBMS in this study. The constructed spatial database based on the schema design of spatial and attribute data table was evaluated as a supporting system for decision-making by a simulation of a virtual variable-rate chemical applicator. The applicator could extract the values of soil property at its consecutive location in the tested field in communication with the constructed database, and prescribe the corresponding variable-rate of chemicals. The results of the study suggested the possibility that the constructed database can function a supporting system for decision-making for precision farming.
We study the problem of multiple response optimization (MRO) and focus on the selection of input levels which will produce desirable output quality. We propose an interactive multiple objective optimization approach to the input design. The earlier interactive methods utilized for MRO communicate with the decision maker only using the response variable values, in order to improve the current response values, thereby resulting in the corresponding design solution automatically. In their interaction steps of preference articulation, no account is taken of any active changes in design variable values. On the contrary, our approach permits the decision maker to change the design variable values in its interaction stage, which makes possible the consideration of the preference or economics of the design variable side. Using some typical value functions, we also demonstrate that our method converges reasonably well to the known optimal solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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