The theory of random utility maximization (RUM) defines the probability of an alternative being chosen as the probability of its utility being perceived as higher than those of all the other competing alternatives in the choice set (Marschak 1960). According to this theory, consumers perceive the utility of an alternative not as a constant but as a probability distribution. Over the last two decades, there have been an increasing number of studies on the effect of utility variance on choice probability. The common result of the previous studies is that as the utility variance increases, the effect of the mean value of the utility (the deterministic component of the utility) on choice probability is reduced. This study provides a theoretical investigation on the effect of utility variance on choice probability without any assumptions on the specific forms of probability distributions. This study suggests that without assumptions of the probability distribution functions, firms cannot apply the marketing strategy of maximizing choice probability (or market share), but can only adopt the strategy of maximizing the minimum or maximum value of the expected choice probability. This study applies the Chebyshef inequality and shows how the changes in utility variances affect the maximum of minimum of choice probabilities and provides managerial implications.
Measures are very useful tools for comparing the shape variability in statistical shape analysis. For examples, the Procrustes statistic(PS) is isolated measure, and the mean Procrustes statistic(MPS) and the root mean square measure(RMS) are overall measures. But these measures are very subjective, complicated and moreover these measures are not statistical for comparing the shape variability. Therefore we need to study some tests. It is well known that the Hotelling's $T^2$ test is used for testing shape variability of two independent samples. And for testing shape variabilities of several independent samples, instead of the Hotelling's $T^2$ test, one way analysis of variance(ANOVA) can be applied. In fact, this one way ANOVA is based on the balanced samples of equal size which is called as BANOVA. However, If we have unbalanced samples with unequal size, we can not use BANOVA. Therefore we propose the unbalanced analysis of variance(UNBANOVA) for testing shape variabilities of several independent samples of unequal size.
The MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor has 36 bands at 250m, 500m, 1km spatial resolution. However, 500m or 1km MODIS data exhibits a few limitations when low resolution data is applied at small areas that possess complex land cover types. In this study, we produce seven 250m spectral bands by fusing two MODIS 250m bands into five 500m bands. In order to recommend the best fusion method by which one acquires MODIS data, we compare seven fusion methods including the Brovey transform, principle components algorithm (PCA) fusion method, the Gram-Schmidt fusion method, the least mean and variance matching method, the least square fusion method, the discrete wavelet fusion method, and the wavelet-PCA fusion method. Results of the above fusion methods are compared using various evaluation indicators such as correlation, relative difference of mean, relative variation, deviation index, peak signal-to-noise ratio index and universal image quality index, as well as visual interpretation method. Among various fusion methods, the local mean and variance matching method provides the best fusion result for the visual interpretation and the evaluation indicators. The fusion algorithm of 250m MODIS data may be used to effectively improve the accuracy of various MODIS land products.
본 연구에서는 지리정보체계(GIS)의 격자 기반 GIUH 모형을 이용하여 배수경로의 이질성에 따른 지표면 유동과 하천망 유동의 상대적 기여도를 정량적으로 평가하였다. 대상유역은 국제수문개발계획(IHP)의 평창강, 보청천 및 위천 유역의 17개 소유역을 선정하였다. 각 대상유역에 대해 지표면과 하천의 배수경로길이에 대한 평균과 분산을 추정-분석하였다. 또한 관측 수문사상과 결합하여 GIUH 모형의 동적매개변수인 특성 유속을 지표면과 하천에 대해 산정하였다. 산정된 경로길이와 특성유속을 통해 유하시간의 분포, 즉 순간단위도의 평균 및 분산을 추정하여 배수경로의 이질성에 따른 각각의 기여도를 평가 하였다. 연구 결과 순간단위도의 형상을 결정하는 분산의 영향은 중소규모 유역(500 $km^2$이내)에서 지표면의 영향이 지배적이었다. 따라서 소규모 유역에서 GIUH 적용 시 지표면의 유동을 중요하게 고려해야 할 것이다.
본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위하여 고유공간에 기반을 둔 새로운 특징 정규화 기법을 제안한다. 일반적으로 평균과 분산의 정규화 (MVN)는 켑스트럼 상에서 수행된다. 그러나 최근에 고유공간을 이용한 MVN기법이 소개되었고, 그 고유공간 정규화 기법에서는 하나의 고유공간을 이용하였다. 이 과정에는 켑스트럼 상의 특징 벡터를 선형 주성분 분석 (PCA)행렬을 통하여 고유공간으로 변환시킨 후 MVN을 수행하는 과정이 포함된다. 이 방법에서는 전체 39차의 특징분포를 하나의 고유공간으로 표현하였다. 그러나 이 기법의 경우 전체 특징 분포를 표현함에 세밀함이 떨어지기 때문에 더욱 세밀한 분포의 표현을 위해 본 논문에서는 static 특징, 1차 미분 계수, 2차 미분계수에 각각 유일하고 독립적인 분리된 고유공간을 적용하는 것을 제안하였다. 또한 고유공간에서 정규화 된 훈련 데이터를 이용하여 모델을 만든다. 마지막으로 훈련 데이터의 분포와 잡음환경에서의 테스트 데이터의 분포 특성의 차이를 줄이기 위해 켑스트럼 상에서의 회전 기법을 적용시킨다. 그 결과, 기본적인 고유공간 정규화 기법보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 KOSPI 시가총액기준 상위 4종목(삼성전자, 현대차, 현대모비스, POSCO)의 고빈도 거래 데이터를 바탕으로 일중 수익률의 실현변동성과 시장미시구조잡음에 대해 연구한다. Volatility signature plot을 통해 실현변동성(Realized Variance; RV)과 편의수정 실현변동성($RV_{AC_1}$)의 편의를 확인하고 시장미시구조 잡음의 특징을 실증적으로 파악한다. 또한, 잡음 대 신호비(Noise-to-Signal Ratio; NSR)를 사용하여, 평균제곱오차(Mean Square Error; MSE) 기준의 실현변동성(RV)과 편의수정 실현변동성($RV_{AC_1}$)의 최적 추출 빈도수를 추정해본다.
This study was performed to examine component of variance in nutrient intakes and to estimate the level of accuracy with varying degree of precision in order to achieve estimates of usual nutrient intakes. Three-day dietary records including both weekdays and weekends were collected every 4 season over a I-year period from 36 males and 93 females aged 40 - 65 y. For each nutrient, we partitioned total intake variance into weekly (weekday vs weekend), seasonal, within- and between- individual variation as components of variance, using analysis of variance. It was found that major components of variance were within- and between-individual variation. Particularly, within-individual variation (57.2 - 87.1 %) was greater than between-individual variation (12.2 - 37.4%) for all nutrients. Weekly and seasonal variation contributed small components of variance for most nutrients. For protein, fat and carbohydrate, there were a little significant weekly variation (0.00 - 1.35%) in females but not in males. For some micronutrients, there were moderately significant seasonal variation (0.15 - 5.48%) in both sexes. Ratio of within- to between- individual variation ranged 1.4 (vitamin B$_2$) -4.5 (vitamin B$_1$) in males and 1.6 (carbohydrate) -2.9 (fat) in females. With total 12-day dietary records data, the maximum percentage deviation of observed intakes from usual (true) intakes ranged 12-37%. To estimate usual individual intakes within 20% of the true mean with 90% confidence level, 3 - 9 days of dietary survey were required for energy, protein, carbohydrate, phosphorus and iron, 13 - 19 days for fat and calcium, 25 - 29 days for vitamin A and vitamin C. Correlation coefficients between observed and true nutrient intakes were 0.71 - 0.91 for males, 0.81-0.91 for females. In conclusion, mean intakes of several nutrients can be reliably measured with the record method, using a limited number of days. Both nutrients of interest and the primary objectives should be taken account when planning method of assessment and number of replicates.
본 연구에서는 Markowitz (1952)의 평균-분산 모형과 지배원리에 입각하여 원유, 석탄, 천연가스로 대표되는 화석에너지원의 최적 소비조합을 구축하려 하였다. 이를 위해 1달러당 열량으로 정의된 화석에너지원들의 편익변동을 동태은닉공통인자 모형을 이용하여 동행부분과 개별 에너지원의 특이적 수급상황에 기초한 변동으로 분해한 후, 그 결과에 기초하여 최적 화석에너지원의 최적 소비조합을 구성하였다. 분석결과, 평균-분산 모형에서 최적 소비조합을 의미하는 효율적 프론티어 선상의 소비조합들에서는 사회적으로 도달 가능한 최저 수준의 원유소비 비중을 유지하면서 석탄보다는 천연가스의 소비비중을 높여야 하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 현재 우리나라에서 추구하고 있는 원유 및 석탄의 소비비중 축소전략과도 일치하는 결과라 할 수 있으며, 원유소비의 비중축소가 화석에너지원의 소비로부터 얻을 수 있는 편익향상과 함께 편익변동에 따르는 경제활동의 불안정성을 축소시킬 수 있는 방법임을 지적하는 것이라 할 수 있다.
본 다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여, 입력변수의 최적 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 지금까지 다중반응표면 최적화를 위하여 다양한 방법이 제안되어 왔는데, 그 중 평균제곱오차 최소화법은 다수의 반응변수의 평균과 표준편차를 동시에 고려하여 최적화하는 방법이다. 이 방법은 기본적으로 평균과 표준편차가 동일한 가중치를 가지고 있다는 것을 전제로 하고 있다. 그러나 문제의 상황에 따라 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치를 부여해야 하는 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 평균제곱오차를 확대하여 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치도 부여할 수 있도록 가중평균제곱오차 최소화법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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