Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권2호
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pp.357-363
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1998
In this paper we propose a nonparametric lack of fit test based on the bootstrap method for testing the null parametric linear model by using linear smoothers. Most of existing nonparametric test statistics are based on the residuals. Our test is based on the centered bootstrap residuals. Power performance of proposed bootstrap lack of fit test is investigated via Monte carlo simulation.
Response surface methodology (RSM) is a useful set of statistical techniques for modeling and optimizing responses in research studies of food science. In the analysis of response surface data, a second-order polynomial regression model is usually used. However, sometimes we encounter situations where the fit of the second-order model is poor. If the model fitted to the data has a poor fit including a lack of fit, the modeling and optimization results might not be accurate. In such a case, using a fullest balanced model, which has no lack of fit, can fix such problem, enhancing the accuracy of the response surface modeling and optimization. This article presents how to develop and use such a model for the better modeling and optimizing of the response through an illustrative re-analysis of a dataset in Park et al. (2014) published in the Korean Journal for Food Science of Animal Resources.
본 연구에서는 취업 의사를 가진 대학 4학년생 2,528명을 대상으로 4학년 1학기에 진로결정 수준과 직업탐색행동에 관하여 측정하였고, 이들 중 1년 뒤 취업한 502명을 대상으로 이들의 직장생활의 질을 나타내는 개인-직무 적합과 개인-조직 적합 변인을 측정하였다. 진로결정수준과 직업탐색행동 및 적합간의 관계를 나타내는 가설적 모형에 대해 검증하였다. 연구 결과, 대학재학 당시 진로미결정 수준이 높을수록 직업탐색행동을 적게 하는 것으로 나타났고, 취업 후 개인-직무 적합과 개인-조직 적합 정도가 낮은 것으로 나타났다. 그러나 직업탐색행동과 적합간에는 유의미한 관련성이 발견되지 않았다. 진로미결정의 하위요인별로 살펴본 결과, 자기이해부족과 우유부단성격이 개인-직무 적합에 부정적 영향을 미치고 우유부단 성격은 개인-조직 적합에도 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1465-1475
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2013
The chi-square type test statistic is the most commonly used test in terms of measuring testing goodness-of-fit for multinomial logistic regression model, which has its grouped data (binomial data) and ungrouped (binary) data classified by a covariate pattern. Chi-square type statistic is not a satisfactory gauge, however, because the ungrouped Pearson chi-square statistic does not adhere well to the chi-square statistic and the ungrouped Pearson chi-square statistic is also not a satisfactory form of measurement in itself. Currently, goodness-of-fit in the ordinal setting is often assessed using the Pearson chi-square statistic and deviance tests. These tests involve creating a contingency table in which rows consist of all possible cross-classifications of the model covariates, and columns consist of the levels of the ordinal response. I examined goodness-of-fit tests for a proportional odds logistic regression model-the most commonly used regression model for an ordinal response variable. Using a simulation study, I investigated the distribution and power properties of this test and compared these with those of three other goodness-of-fit tests. The new test had lower power than the existing tests; however, it was able to detect a greater number of the different types of lack of fit considered in this study. I illustrated the ability of the tests to detect lack of fit using a study of aftercare decisions for psychiatrically hospitalized adolescents.
Individuals often make their judgments on the basis of the ease or difficulty with which information comes to mind (for reviews, see Greifeneder, Bless, and Pham 2010; Schwarz 1998, 2004). Recent research, however, has documented that variables known to determine the degree of cognitive resources invested in information processing such as personal relevance (Grayson and Schwarz 1999; Rothman and Schwarz 1998), accuracy motivation (Aarts and Dijksterhuis 1999), and processing capacity (Menon and Raghubir 2003) can affect the extent to which individuals draw on metacognitive difficulty in making their judgments. The primary aim of this research is thus to investigate whether individuals with substantial cognitive resources or those with lack of cognitive resources are more likely to draw on metacognitive difficulty when making their product evaluations. The findings from two laboratory experiments indicate that individuals who perceive a greater level of fit between their self-regulatory orientation and temporal construal (Experiment 1), and between their self-construal and the type of product benefit appeal (Experiment 2) are more likely than those who perceive the lack of such fit to evaluate a target product less positively after thinking of many rather than a few positive reasons. The findings provide supporting evidence for the two-stage backward inference process involved with the effect of metacognitive difficulty on consumer judgments in that consumer judgments based on metacognitive difficulty may require greater cognitive resources than those based on the content of information generated. Also, the current research documents further empirical evidence for the relationship between self-regulatory orientation-construal level fit and cognitive resources such that perceived regulatory-construal level fit can increase consumer willingness to invest cognitive resources into their judgment tasks. Last, the findings can help marketers differentiate purchase situations where asking consumers to think of many positive benefits from purchase situations where asking consumers to think of a few key benefits is relatively more beneficial.
In a previous study, 'response surface methodology (RSM) using a fullest balanced model' was proposed to improve the optimization of food processing when a standard second-order model has a significant lack of fit. However, that methodology can be used when each factor of the experimental design has five levels. In response surface experiments for optimization, not only five-level designs, but also three-level designs are used. Therefore, the present study aimed to improve the optimization of food processing when the experimental factors have three levels through a new approach to RSM. This approach employs three-step modeling based on a second-order model, a balanced higher-order model, and a balanced highest-order model. The dataset from the experimental data in a three-level, two-factor central composite design in a previous research was used to illustrate three-step modeling and the subsequent optimization. The proposed approach to RSM predicted improved results of optimization, which are different from the predicted optimization results in the previous research.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권2호
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pp.339-351
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1998
Designs for discriminating between two linear regression models are studied under $\Lambda$-type optimalities maximizing the measure for the lack of fit for the designs with fixed model inadequacy. The problem of selecting an appropriate $\Lambda$-type optimalities is shown to be closely related to the estimation method. $\Lambda$-type optimalities for the least squares and minimum bias estimation methods are considered. The minimum bias designs are suggested for the designs invariant with respect to the two estimation methods. First order minimum bias designs optimal under $\Lambda$-type optimalities are then derived. Finally for the case where the lack of fit test is significant, an approach to the construction of a second order design accommodating the optimal first order minimum bias design is illustrated.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.631-635
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2015
Construction managers use scheduling methods to improve the outcome of their project. In spite of the many obvious advantages of the critical path method (CPM), its use in construction has been limited. Understanding the reasons why CPM is not used as extensively as expected could improve its level of acceptance in the construction industry. The link between construction scheduling methods and the capabilities of the scheduling staff has been an on-going concern in the construction industry. This study proposes a staffing-technology fit model to understand why CPM is not used as extensively as expected in construction scheduling. A staffing-technology fit model that aims to measure the extent to which a construction scheduling method matches the staff's experience, know-how and capabilities. The model that is proposed is an answer to the lack of proper instruments for evaluating the extent to which scheduling methods are used in the industry.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.117-121
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2015
Construction managers use scheduling methods to improve the outcome of their project. Despite the many obvious advantages of the critical path method (CPM), its use in construction has been limited. Understanding the reasons why CPM is not used as extensively as expected could improve its level of acceptance in the construction industry. The link between construction scheduling methods and the tasks expected to be performed by schedulers has been an on-going concern in the construction industry. This study proposes a task-technology fit model to understand why CPM is not used as extensively as expected in construction scheduling. A task-technology fit model that aims to measure the extent to which a construction scheduling method functionally matches the tasks expected to be performed by the scheduling staff. The model that is proposed is an answer to the lack of proper instruments for evaluating the extent to which scheduling methods are used in the industry.
Purpose: The purpose of this study is to investigate the effect of work intensity on fit factor and affective quality of the dustproof Background: Among the victims who suffer pneumoconiosis due to the inhalation of toxic substances or the lack of oxygen during the work, the proportion of the victims is larger than the other causes. Wearing a respirator may prevent pneumoconiosis, but it can be hazardous to workers because of the leakage through filters, cartridges, exhaust valves, broken parts, and face-to-face contact. Despite leakage through the contact area between the mask and the face has various causes such as the wearer's activity, sweat accumulation, facial shape, etc., There is a lack of relevant research and regulation compared to developed countries that have already institutionalized the law 30 years ago and give the right to sell through a test Method: The work intensity was adjusted by walking or running at 6km/h and 11km/h on the treadmill, and tasks were defined with reference to the test procedure and the exercise sequence applied in the face leakage test of the dustproof mask. And fit factor was measured objectively using 'Respirator Fit Tester 8038' which measures fit factor calculated by dividing the number of dust present outside the mask by inside the mask. In addition, affective quality was classified by the ease of use, ease of breathing, and ease of wearing, and was measured using the 5-point likert scale questionnaire. Results: There was a significant difference in fit factor, ease of breathing, and wearing convenience according to work intensity and no significant difference in ease of use(${\alpha}=0.01$). And when the work intensity was high, fit factor, ease of breathing, and wearing convenience were all lower than when the work intensity was low. Conclusion: In Korea, it is necessary to consider consideration of the work intensity when testing the leakage rate of the face part for safety certification of the respiratory protective equipment, When developing a mask, it should be possible to maintain high adhesion even under intense, active situation and high temperature conditions by selecting materials, improving the wearing style, and expanding the adjustable range.
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