Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2005.11a
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pp.187-192
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2005
For the problem of variable selection in linear models, we consider the errors are correlated with V covariance matrix. Hocking's theorems on the effects of the overfitting and the undefitting in linear model are extended to the less than full rank and correlated error model, and to the ANCOVA model
Using redshift-space distortion, I reconstruct the growth history as a smooth function using model independent methods. Assuming general relativity, I obtain the expansion history independently of the dark energy model, and test it to the supernovae data. The results are consistent with general relativity as gravity and the cosmological constant as dark energy, although interestingly negative dark energy densities are not ruled out by the data at z~0.7 to 1.
In this paper, the properties on the optimal replacement policies for the general failure model are developed. In the general failure model, two types of system failures may occur : one is Type I failure (minor failure) which can be removed by a minimal repair and the other, Type II failure (catastrophic failure) which can be removed only by complete repair. It is assumed that, when the unit fails, Type I failure occurs with probability 1-p and Type II failure occurs with probability p, $0\leqp\leq1$. Under the model, the system is minimally repaired for each Type I failure, and it is repaired completely at the time of the Type II failure or at its age T, whichever occurs first. We further assume that the repair times are non-negligible. It is assumed that the minimal repair times in a renewal cycle consist of a strictly increasing geometric process. Under this model, we study the properties on the optimal replacement policy minimizing the long-run average cost per unit time.
The purpose of this study is to analyze the efficiency in management of general hospitals and investigate the major factors on efficiency. Specifically, the management of each general hospital is evaluated by using Data Envelopment Analysis(DEA) technique which is a nonparametric statistical method for measurement of efficiency. Then, the influencing factors are investigated through analyses of Decision-Tree Model and Tobit Regression. The target hospitals were general hospitals in which bed sizes are between 200 and 500 among a total of 276 general hospitals. The main data of financial indicators were collected from 48 hospitals, and it was analyzed by using two statistical models. For Model I, three input and two output variables were used for efficiency evaluation. In particular, three input variables were the number of medical doctors, the number of paramedical personnel, and the bed size. And, two output variables were the numbers of inpatients and outpatients per year, adjusted by bed-size. The results of DEA analysis showed that only seven out of 48 hospitals(15%) turned out to be efficient. The decision-tree analysis also showed that there were six significant influencing factors for Model I. Six factors for Model I were Bed Occupancy Rate, Cost per Adjusted Inpatient, New Visit Ratio of Outpatients, Retired Ratio, Net Profit to Gross Revenues, Net Profit to Total Assets. In addition, the management efficiency of hospital is proved to increase as profit and patient-induced indicators increase and cost-related indicators decrease, by the Tobit regression model of independent variables derived from the decision-tree analysis. This study may be contributable to the development of analytic methodology regarding the efficiency of hospital management in that it suggests the synthetic measures by utilizing DEA model instead of suggesting simple ratio-analyzing results.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.5
no.1
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pp.55-67
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1998
Recent work by Shin and Sarkar (1996) examines model misspecification problems for nonstationary time series. Shin and Sarkar introduce a general regression model with integrated errors and one system of integrated regressors and discuss the limiting distributions of the OLS estimators and the usual OLS statistics such as $\hat{\sigma^2}$t, DW and $R^2$. We analyze three different model misspecification problems through a Monte Carlo study and investigate each model misspecification problem. Our Monte Carlo experiments show that DW and $R^2$ can be in general used as diagnostic tools to detect spurious regression, misspecification of nonstationary autoregressive and polynomial regression models.
Most existing progression bandwidth models maximize the single or multi weighted sum of bandwidths in the both directions to improve traffic mobility on an arterial, but they cannot be applied to general networks. Even though a few models formulating a looped network problem cannot be applied to networks have not loops. Also they have some defects in optimizing phase sequences. Therefore, the objective of this study is to develope a mathematical formulation of the synchronization problem for a general traffic network. The goal is achieved successfully by introducing the signal phasing for each movement and expanding the mixed integer linear programming of MAXBAND. The experiments indicate that the proposed model can formulate the general traffic network problem mere efficiently than any other model. In conclusion, this model may optimize signal time to smooth progression in the general networks.
This study aims to forecast of the number of smart phone addicted youths and to evaluate the effect of rehabilitation programs. A system dynamics model is developed to describe the processes of addiction and transits between phases as well as the diffusion of smart phones. The youths are grouped into non users, general users, potential risky users, and high risky users. The model utilizes the population distributions over ages for the next 30 years forecasted by Korean Government. The number of youths decreases for the next decade or so, and the number of youths who owns smart phone will reach maximum at 2017. As for the rehabilitation programs, the model includes the preventive education for general users, counseling for potential risky users, and professional therapy for high risky users. The preventive education restricts the transit from general users to potential risky users. Counseling increases the transit from potential risky users to general users while it decreases the transit to high risky users. Professional therapy improves transit to potential risky users and to general users. Although the model cannot be validated the accuracy owing to the lack of data, it describes these transit within the reasonable ranges and can be used to study the allocation of the limited resources to maximize the outcome.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.11
no.2
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pp.95-102
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2013
This paper presents a stochastic driver behavior modeling framework which takes into account both individual and general driving characteristics as one aggregate model. Patterns of individual driving styles are modeled using a Dirichlet process mixture model, as a non-parametric Bayesian approach which automatically selects the optimal number of model components to fit sparse observations of each particular driver's behavior. In addition, general or background driving patterns are also captured with a Gaussian mixture model using a reasonably large amount of development data from several drivers. By combining both probability distributions, the aggregate driver-dependent model can better emphasize driving characteristics of each particular driver, while also backing off to exploit general driving behavior in cases of unseen/unmatched parameter spaces from individual training observations. The proposed driver behavior model was employed to anticipate pedal operation behavior during car-following maneuvers involving several drivers on the road. The experimental results showed advantages of the combined model over the model adaptation approach.
The concrete stiffness matrices of membrane elements used in the finite element analysis of wall-type structures are reviewed and discussed. The behavior of cracked reinforced concrete membrane elements is first described by summarizing the constitutive laws of concrete and steel established for the two softened truss models (the rotating-angle softened-truss model and the fixed-angle softened-truss model). These constitutive laws are then related to the concrete stiffness matrices of the two existing cracking models (the rotating-crack model and the fixed-crack model). In view of the weakness in the existing models, a general model of the matrix is proposed. This general matrix includes two Poisson ratios which are not clearly understood at present. It is proposed that all five material properties in the general matrix should be established by new biaxial tests of panels using proportional loading and strain-control procedures.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.4
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pp.997-1005
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2003
In this paper, the problem of determining optimal burn-in time is considered under a general failure model. There are two types of failure in the general failure model. One is Type I failure (minor failure) which can be removed by a minimal repair and the other is Type II failure (catastrophic failure) which can be removed only by a complete repair. In this model, when the unit fails at its age t, Type I failure occurs with probability 1 - p(t) and Type II failure occurs with probability p(t), $0{\leq}p(t)\leq1$. Under the model, the properties of optimal burn-in time maximizing mean time to the catastrophic failure during field operation are obtained. The obtained results are also applied to some illustrative examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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