Although peak loading coefficient is one of critical design factors for sewer works, its detailed affecting factors were not analyzed because of limited data availability. This study analyzed the affecting factors on peak loading coefficient with plenty data obtained from several newly constructed sewer works. Simple and multiple regression analysis methods were adopted to analyze the relationships of each variable with or without data filtering. Drainage population, drainage area, population density, and daily sewage flow per person showed very weak relationships under diverse characteristics of cities. However, daily sewage flow per person showed stronger relationships with peak loading when daily sewage flow per person was splitted into two ranges. Population density (i.e., drainage population divided by drainage area) and daily sewage flow per person considerably were related with peak loading coefficient when daily sewage flow per person is less than about 400 Lpcd.
A water loaded pressure device using water as the breaking force was developed to evaluate eggshell strength and compared with a dropping ball techniques. Further, relationships of shell thickness and weight of eggs to shell strength were also studied. Values for both of the shell strength measuring methods showed a highly significant correlation (p < 0.001) with shell thickness. The water loaded pressure method had a much higher simple correlation coefficient for shell thickness (r = + 0.786) than the dropping ball method (r = + 0.577). The shell strength measured by the water loaded pressure method appeared not to be correlated to egg weight. On the other hand, the negative sign of the standard partial regression coefficient and the partial regression coefficient of egg weight in the estimated multiple regression equation implied that for a given shell thickness a larger egg tended to have less shell strength than a smaller egg.
Correlation is a technique used to measure the strength or the degree of closeness of the linear association between two quantitative variables. Common misuses of this technique are highlighted. Linear regression is a technique used to identify a relationship between two continuous variables in mathematical equations, which could be used for comparison or estimation purposes. Specifically, regression analysis can provide answers for questions such as how much does one variable change for a given change in the other, how accurately can the value of one variable be predicted from the knowledge of the other. Regression does not give any indication of how good the association is while correlation provides a measure of how well a least-squares regression line fits the given set of data. The better the correlation, the closer the data points are to the regression line. In this tutorial article, the process of obtaining a linear regression relationship for a given set of bivariate data was described. The least square method to obtain the line which minimizes the total error between the data points and the regression line was employed and illustrated. The coefficient of determination, the ratio of the explained variation of the values of the independent variable to total variation, was described. Finally, the process of calculating confidence and prediction interval was reviewed and demonstrated.
최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권1호
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pp.32-47
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1995
The coefficient of determination R/sup 2/, as the proprtation of by explained by a set of independent variavles x/sub 1/, x/sub 2, .cdots., x/sub k/ through a linear regression model, is a very useful tool in linear regression analysis. Suppose R/sup 2//sub yx/ is the coefficient of determination when y is regressed only on x/sub i/ alone. If the independent variables are correlaated, the sum, R/sup 2//sub {yx/sub 1/}/ +R/sup 2//sub {yx/sub 2/}/+.cdots.R/sup 2//sub {yx/sub k/}/, is not equal to R/sup 2/sub {yx/sub 1/x/sub 2/.cots.x/sub k/}/, where R/sup 2//sub {yx/sub 1/x/sub 2/.cdots.x/sub k/}/ is the coefficient of determination when y is regressed simultaneously on x/sub 1/, x/sub 2/,.cdots., x/sub k/. In this paper it is discussed that under what conditions the sum is greater than, equal to, or less than R/sup 2//sub {yx/sub 1/x/sub 2/.cdots.x/sub k/}/, and then the proofs for these conditions are given. Also illustrated examples are provided. In addition, we will discuss about inequality between R/sup 2//sub {yx/sub 1/x/sub 2/.cdots.x/sub k/}/ and the sum, R/sup 2//sub {yx/sub 1/}/+R/sup 2//sub {yx/sub 2/}/+.cdots.+R/sup 2//sub {yx/sub k/}/.
본 연구는 국내의 중소하천유역의 설계홍수량 산정을 위해 사용되고 있는 Clark 모형의 저류상수륵 실무자들이 쉽게 이용할 수 있도록 하는 데 목적이 있다. 이를 위해 과거의 강우-유출자료와 단위도를 바탕으로 대표단위도를 유도하고, 수문곡선 감수분석 개넘을 이용하여 Clark 모형의 저류상수를 산정하였다. 저류상수(K)는 Clark 방법의 매개변수 중 계획홍수량에 가장 큰 영향을 주는 인자이다. 따라서 본 연구에서는 실측자료가 없는 유역에서의 K값의 산정을 위해 유역면적, 주유로연장, 유역경사를 이용한 다중 회귀방정식을 제시하였다. 회귀분석결과 저류상수(k)는 지형학적 동질성이 있는 유역에서 뛰어난 상관관계를 나타내었으며 이를 이용하여 한강, 낙동강, 영산강, 금강, 섬진강 유역의 K에 대한 회귀분석식을 도출하였다.
본 연구에서는 10여년 동안 국내 산사태 발생지역 및 인근 미발생지역에서 채취된 자연사면에서의 토층을 대상으로 획득된 약 1,150여개소의 토질시험결과를 토대로 지질조건에 따른 토층의 평균 물성치를 산정하고, 통계적인 분석을 실시하여 지질조건별 투수계수에 대한 간편식을 제안하였다. 투수계수는 화강암지역과 이암지역에서 큰 것으로 나타났으며, 세립토함유량은 이암지역과 편마암지역에서 큰 것으로 나타났다. 지질조건에 따른 토층의 투수계수를 산정하기 위해서 상관성 분석을 실시한 결과 종속변수를 투수계수로 하고 독립변수를 세립토함유량, 함수비, 건조단위중량 및 간극비로 선정하였다. 회귀분석결과 지질조건별 제안된 선형회귀식에서는 공통적으로 세립토함유량 및 간극비가 가장 많이 포함되었다. 제안된 선형회귀식을 검증하기 위하여 타 지역의 토층을 대상으로 수행된 투수계수 측정결과와 선형회귀식으로 예측된 결과를 서로 비교하였다. 비교결과 일부 측정된 결과와 예측된 결과가 차이가 있는 것으로 나타났으나, 그 차이는 비교적 작은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안된 지질조건별 투수계수 산정을 위한 선형회귀식은 국내 지반을 대상으로 적용이 가능할 것으로 판단되나, 추후 지속적인 검증 및 수정이 필요할 것으로 판단된다.
A linear correlation, by the stepwise multiple regression analysis, was found between the sensory test of Sigumjang aroma and the gas chromatographic data which were transformed with logarithm. GC data is the most objective method to evaluate Sigumjang aroma. A multiple correlation coefficient and a determination coefficient of more than 0.9 were obtained at the 9th and 13th steps, respectively. At step 31, the coefficient of determination level of 0.95 was attained. The accuracy of its estimation became higher as the number of the variables entered into the regression model increased. Over 90% of the Sigumjang aroma was explained by 13 compounds indentified on GC. The contributing proportion of the peak 26 was the highest followed by peaks 57 (9.27%), 29 (7.51%), 54 (6.01%), 8 (5.99%), 49 (4.97%), and 13 (4.11%).
This study was conducted during a period from July 4 to 30 to investigate the effect of restaurant environment upon customer's satisfaction and crowdedness awareness. Total 800sets of questionnaire were distributed among major food service corporations. They were 16 restaurants from McDonald, Burger King, Popeyes, KFC, Rits Carlton, Intercontinental, The Westin Chosun, Hilton, Merriot, Outback Steak House, Bennigans, VIPS, Pizza Hut Pul-hyanggi(Scent of grass), Nolboo Co.,, and Our Story, and received 50 see each to hand out to their customers. Out of total 800 sets of questionnaires, 592 sets (74.25% were retrieved and underwent a Multiple Regression Analysis. We found the following results from the study. First among each variable of restaurant environment that had a significant effect on the crowding, 'pTast service' and 'responsiveness to customer complaints' sooted a regression coefficient value 0.381 and 0.325 respectively. Second, among each restaurant environment factor that had a significant effect on crowding, 'quality of facility' sooted the highest regression coefficient value 0.423 with a standard error score 0.1074, fellowed by 'status of waiting', 'overall ambience' and 'service quality' in ascending order. Third, in the analysis of the effect of each environmental factor upon the satisfaction rate, 'status of waiting' showed the highest regression coefficient value 0.3821 with a standard error score 0.4565, followed by 'cleanliness', 'service quality' and 'conveniency', in ascending order.
This study was conducted to investigate the effect of restaurant environment upon customers' satisfaction and crowdedness awareness from July 4 to 30. Total 800 sets of questionnaire were distributed among major foodservice corporations including 16 restaurants from McDonald, Burger King, Popeyes, KFC, Ritz Carlton, Intercontinental, The Westin Chosun, Hilton, Merriot, Outback Steak House, Bennigans, VIPS, Pizza Hut, Pul-hyanggi(Scent of grass), Nolboo Co., and Our Story. They received 50 sets each to hand out to their customers. Out of total 800 sets of questionnaires, 592 sets (74.25%) were retrieved and underwent the Multiple Regression Analysis. We found the following results from the study. First, among each variable of restaurant environment that had a significant effect on crowdedness, "fast service" and "responsiveness to customer complaints" scored a regression coefficient value 0.381 and 0.325 respectively. Second, among each restaurant environment factor that had a significant effect on crowdedness, "quality of facilities" scored the highest regression coefficient value 0.423 with a standard error score 0.1074, followed by "condition of waiting", "overall ambience" and "service quality" in ascending order. Third, in the analysis of the effect of each environmental factor upon the satisfaction rate, "condition of waiting" showed the highest regression coefficient value 0.3821 with a standard error score 0.4565, followed by "cleanliness", "service quality" and "convenience', in ascending order.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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