This paper describes the Bayesian approach for reliability demonstration test based on the samples from a finite population. The Bayesian approach involves the technical method about how to combine the prior distribution and the likelihood function to produce the posterior distribution. In this paper, the hypergeometric distribution is adopted as a likelihood function for a finite population. The conjugacy of the beta-binomial distribution and the hypergeometric distribution is shown and is used to make a decision about whether to accept or reject the finite population judging from a viewpoint of faulty goods. A numerical example is also given.
The purpose of this study is to derive implications by comparing the spatial distribution of each service facility per unit population(1,000 people) with population decline areas. For this purpose, major concepts such as living infrastructure services, Spatial Distribution of Rural Living Service Facilities, areas of declining population, and regional extinction were reviewed and trends in prior research. Based on the literature review, 'Spatial Distribution of Rural Living Service Facilities' analysis criteria were set, and it was derived by 'the number of facilities per 1,000 population by township' using population data and rural space data. And the trend of each service sector was identified and implications were derived with 89 cities and counties in 'depopulation areas' suggested by the Ministry of Public Administration and Security. The derived implications are as follows. In the medical, leisure, and sports infrastructure sectors, 'rural areas with few service facilities per unit population' and 'depopulated areas' tended to coincide. In addition, the distribution characteristics of rural and urban areas differed by sector, which is judged to depend on the inclusion of rural facilities and population density.
The purpose of this work was to apply geographical information system (GIS) for geostatistical analyzing by selecting a semi-variogram model to quantify the spatial correlation of the population distribution with residential neighborhoods in the both sides of Mosul city. Two hundred and sixty-eight sample sites in 240 ㎢ are adopted. After determining the population distribution with respect to neighborhoods, data were inserted to ArcGIS10.3 software. Afterward, the datasets was subjected to the semi-variogram model using ordinary kriging interpolation. The results obtained from interpolation method showed that among the various models, Spherical model gives best fit of the data by cross-validation. The kriging prediction map obtained by this study, shows a particular spatial dependence of the population distribution with the neighborhoods. The results obtained from interpolation method also indicates an unbalanced population distribution, as there is no balance between the size of the population neighborhoods and their share of the size of the population, where the results showed that the right side is more densely populated because of the small area of residential homes which occupied by more than one family, as well as the right side is concentrated in economic and social activities.
It is important to obtain the information of population center for establishing the balanced development policy of a nation. In this note, the population center of Korea is obtained using 2010 Census data and compared with the past population centers. The weighted average method is used for calculating the population center. The results of this note will be able to contribute in the regional population distribution policies.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권2호
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pp.27-33
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2001
Suppose that there is a population of hidden objects of which the total number N is unknown. From such data, we derive an asymptotic distribution for stopping time.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.443-449
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2017
Estimation of population proportion like the distribution rate of LED TV and the prevalence of a disease are often estimated based on survey sample data. Population proportion is generally considered as a special form of population mean. In complex sampling like stratified multistage sampling with unequal probability sampling, the denominator of mean may be random variable and it is estimated like ratio estimator. In this research, we examined the estimation of distribution rate based on stratified multistage sampling, and determined some numerical outcomes using stratified random sample data with about 25% of missing observations. In the data used for this research, the survey weight was determined by deterministic way. So, the weights are not random variable, and the population distribution rate and its variance estimator can be estimated like population mean estimation. When the weights are not random variable, if one estimates the variance of proportion estimator using ratio method, then the variances may be inflated. Therefore, in estimating variance for population proportion, we need to examine the structure of data and survey design before making any decision for estimation methods.
This study aims to accurately estimate population distribution more specifically than administrative unites using a RK (Regression-Kriging) model. The RK model is the areal interpolation technique that involves linear regression and the Kriging model. In order to estimate a population’s distribution using a sample region, four different models were used, namely; a regression model, RK model, OK (Ordinary Kriging) model and CK (Co-Kriging) model. The results were then compared with each other. Evaluation of the accuracy and validity of evaluation analysis results were the basis RMSE (Root Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error), G statistic and correlation coefficient (ρ). In the sample regions, every statistic value of the RK model showed better results than other models. The results of this comparative study will be useful to estimate a population distribution of the metropolitan areas with high population density
This experiment has been carried out with a view to elucidating the distribution of Azotobacter and their population size in rhizosphere and sea and designed ro compare the results with some environmental factors. Results of the experiment are summarized as follows: 1) It was observed that the population sizes of Azotobacter were decided upon the moisture content of soil and that the soil pH was one of the most impertant factors influencing the distribution of Azotobacter. 2)Population sizes of Azotobacter in rhizosphere were changed in accordance with the kinds of vegetation on soil: The rhizosphere where bamboo, corn, legume, and oak inhabit showed the largest population size of Azotobacter. On the other hand, rhizosphere of ginseng revealed no Azotobacter. However, the largest population of general fungi were measured at the rhizosphere. 3)Comparing the population sizes of general microbes in rhizosphere with those of non-rhizosphere, the population sizes of microbes in rhizosphere are larger than those of non-rhizosphere. 4)In coastal environments, population sizes of Azotobacter in surface water of sea are similar to those of the soil(mud) of tidal land. But the sizes are generally smaller than those of terrestrial soils.
Changing patterns of population densities in urban centers are different between Western countries and non-Western countries. Although Seoul is located in a non-Western country, the result of this study shows that its pattern of population density falls into the category of Western cities. Through the examination of three population density gradient models, it is clear that no model can precisely explain the population distribution of Seoul over time. Some of the models partly indicate the actual population distrisbution. The Clark model is appropriate to denote population distribution in the center of Seoul at an early stage in development. The Sherratt model cannot adequately explain the population distribution of Seoul.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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