This study developed the Korean roundwood import prediction model using vector autoregressive (VAR) method. The roundwood was divided into softwood and hardwood by species. The VAR model of roundwood import was specified with two lagged endogenous variables, that is, roundwood import volume and roundwood import price. The results showed that the significance levels of F-statistics in the softwood and hardwood roundwood import equations rejected the hypothesis that all coefficients are zero. So, we concluded that roundwood import volume can be explained by lagged import volume and lagged import price in Korea. The coefficient signs of all variables were as expected. Also, the model has good explanatory power, and there is no autocorrelation.
수문모형의 매개변수 추정에 필요한 유량 관측 자료의 수집은 시 공간적으로 제한이 있어 우리나라도 아직 상당수의 미계측유역이 존재하며, 이를 보완하고자 주변 유역의 정보를 활용하는 지역화 방법들이 연구되어 왔다. 그러나 지역적 특성이나 기후 조건에 따라 지역화 방법의 결과가 상이하여 어느 지역에 어떠한 지역화 방법이 가장 우수하다고 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 보편적으로 사용되는 지역화 방법인 지역회귀모형의 설명변수에 공간근접모형으로 추정한 수문모형의 매개변수를 추가하여 회귀모형의 적합성을 향상시켰으며, 이를 하이브리드 지역화모형이라 정의하고 기존 방법들과 비교하였다. 계측유역으로는 관측 자료가 충분한 남한의 37개 유역을 선정하였고, 수문모형은 개념적 수문모형인 GR4J를 사용하였으며, 계측유역에 대한 수문모형의 매개변수 산정은 Shuffled complex evolution 알고리즘을 사용하였다. 유역 특성변수들 간 다중공선성을 고려하기 위해 Variation inflation factor를 사용하였고, Stepwise regression을 통해 회귀모형의 최적 설명변수를 선택하였다. 통계 값을 통해 모형의 적합성을 비교한 결과, 하이브리드 지역화모형에서 가장 작은 RMSE 값을 나타내었으며, 유역별 모의 값의 변동성이 줄어들어 결과의 불확실성 또한 낮아짐을 확인할 수 있었다. 따라서 하이브리드 모형이 미계측유역의 유출량 산정을 위한 하나의 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
Cruz, Jose N. da;Ortega, Edwin M.M.;Cordeiro, Gauss M.;Suzuki, Adriano K.;Mialhe, Fabio L.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권3호
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pp.271-290
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2017
We study a bivariate response regression model with arbitrary marginal distributions and joint distributions using Frank and Clayton's families of copulas. The proposed model is used for fitting dependent bivariate data with explanatory variables using the log-odd log-logistic Weibull distribution. We consider likelihood inferential procedures based on constrained parameters. For different parameter settings and sample sizes, various simulation studies are performed and compared to the performance of the bivariate odd-log-logistic-Weibull regression model. Sensitivity analysis methods (such as local and total influence) are investigated under three perturbation schemes. The methodology is illustrated in a study to assess changes on schoolchildren's oral health-related quality of life (OHRQoL) in a follow-up exam after three years and to evaluate the impact of caries incidence on the OHRQoL of adolescents.
The paper proposes a quantitative causal ordering map (QCOM) to combine qualitative and quantitative methods in a framework. The procedures for developing QCOM consist of three phases. The first phase is to collect partially known causal dependencies from experts and to convert them into relations and causal nodes of a model graph. The second phase is to find the global causal structure by tracing causality among relation and causal nodes and to represent it in causal ordering graph with signed coefficient. Causal ordering graph is converted into QCOM by assigning regression coefficient estimated from path analysis in the third phase. Experiments with the prediction model of Korea stock price show results as following; First, the QCOM can support the design of qualitative and quantitative model by finding the global causal structure from partially known causal dependencies. Second, the QCOM can be used as an integration tool of qualitative and quantitative model to offerhigher explanatory capability and quantitative measurability. The QCOM with static and dynamic analysis is applied to investigate the changes in factors involved in the model at present as well discrete times in the future.
This study examined the factors influencing the intention to use smartwatches using the integrated model of technology acceptance model (TAM) and innovation diffusion theory (IDT). An online survey was conducted and the data were analyzed using the structural equation modeling (SEM). The results showed that the research model had an acceptable fit, and all paths, except for the one from the perceived ease of use to the intention to use, were supported. Regarding paths from IDT to TAM, it was observed that higher the compatibility, the users perceived greater usefulness. Additionally, both observability and trialability influenced the perceived ease of use. However, perceived ease of use affected the intention only through the mediated effect of perceived usefulness. The implication of the study lies on the major focus on the effects of users' perceptions regarding innovative characteristics of smartwatches on the intention to adopt and attempted to increase the explanatory power of the TAM and IDT by combining both.
The purpose of this study was to identify common and domain-specific cognitive characteristics of gifted students based on a hierarchical structural model of human abilities. This study is based on the premise that abilities identified by tests can appear as observable characteristics in test or school situations. Abilities proposed by major models of intelligence were reviewed in terms of their power to explain cognitive characteristics of gifted students. However, due to the lack of their explanatory power and disagreement on common and domain-specific cognitive abilities, a new hierarchical structural model was conceptualized in a unique way based on interrelationships between abilities proposed by the models. The newly established model hypothesizes a cognitive mechanism that accounts for how domain-specific knowledge is formed, as well as which abilities are common and domain-specific, how they are related functionally, and how they account for common and domain-specific cognitive characteristics of gifted students. The cognitive mechanism has important implications for our understanding of the chronically controversial concepts, 'intelligence' and 'knowledge.' Clearer definitions of what intelligence is (g or multiple), what knowledge is, and how knowledge develops ('genetic or environmental,' 'rationalistic or empiricist') may result from this model.
This thesis investigates relationship between Stock-to-Flow price and housing starts in Seoul metropolitan form 2008 year to 2019 year. The paper tests the relationship through two time-series models such as a vector error correction model and Dynamic Panel regression model. The model results show evidence of positive correlation between Stock-to-Flow price and housing starts in the long run. By transforming the regional data into a panel data set and running a fixed effects model, we test the explanatory power of PBR on housing starts. The result of VECM confirms that one unit uprising PBR raises up apartment construction by 7.4%. This result supports that PBR is a major factor in choosing a start of housing construct. Base on the result of empirical model, We also suggest that the market self-regulation function of housing providers is operating in the entire metropolitan area market.
Purpose: The purpose of this study was propose and test a predictive model that could explain and predict factors influencing the sexual satisfaction of women with diabetes mellitus. Method: The conceptual frame for this study was formed as a hypothesized model based on Roy's adaptation model. Participants for this study were 240 out-patient women from P university hospital in Y city. The data were analyzed using SPSS 18.0 and AMOS 19.0 program. Results: The paths that had direct effects on sexual satisfaction, and were statistically significant were showing intimacy with spouse, and sexual function. The explanatory power of these variables for sexual satisfaction was 64%. Conclusion: The results of the study suggest that it is necessary for enhancement of sexual satisfaction for women with diabetes to increase intimacy with husband, and that sexual function, frequency of exercise, adequate glycemic control be maintained, and depression decreased.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.142-151
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2022
In this paper, a model combined with explanatory artificial intelligence (xAI) models was presented to secure the reliability of machine learning-based sentiment analysis and prediction. The applicability of the proposed model was tested and described using the IMDB dataset. This approach has an advantage in that it can explain how the data affects the prediction results of the model from various perspectives. In various applications of sentiment analysis such as recommendation system, emotion analysis through facial expression recognition, and opinion analysis, it is possible to gain trust from users of the system by presenting more specific and evidence-based analysis results to users.
The purpose of this study is to investigate the elementary pre-service teachers' conceptions on 'the freezing point depression' focusing on the survey from a National University of Education. Eighteen pre-service teachers who had completed high school Chemistry II coursework were selected to participate in the study. Participants answered a four question survey to measure their scientific knowledge and conceptions of this phenomenon. Each answer was qualitatively analyzed to determine whether they have 'scientific conceptions' or 'quasi-scientific conceptions' or 'misconceptions'. The results from the study are as follows: First, it was showed that none of the eighteen participants had 'scientific conceptions', six had 'quasi-scientific conceptions' and eight had 'misconceptions' about the caused effect when $CaCl_2$ is scattered on the ice. Second, it was found that three participants had 'scientific conceptions', eight had 'quasi-scientific conceptions' and two had 'misconceptions' for the second survey question. Third, ten out of eighteen participants demonstrated 'scientific conceptions' about the phenomenon of salt water freezing. Fourth, only three of eighteen participants illustrated appropriate 'scientific conceptions' for the fourth survey question. Fifth, of all participants, none answered more than three questions correctly, and only three participants answered any combination of two questions correctly. Based on the findings of this study, five explanatory models were developed. And the models were proposed for pre-service teachers to enhance their understanding of the freezing point depression phenomenon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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