This paper considers the problem of estimating the error distribution function in nonparametric regression models. Sufficient conditions are given under which the kernel estimator of the error distribution function based on nonparametric residuals satisfies the law of iterated logarithm.
In this paper, we main study the strong law of large numbers and complete convergence for weighted sums of asymptotically almost negatively associated (AANA, in short) random variables, by using the Marcinkiewicz-Zygmund type moment inequality and Roenthal type moment inequality for AANA random variables. As an application, the complete consistency for the weighted linear estimator of nonparametric regression models based on AANA errors is obtained. Finally, some numerical simulations are carried out to verify the validity of our theoretical result.
Yang, Cheol Jun;Song, Jeong Heub;Yang, Young Taek;Kim, Hyo Jeong;Song, Min A;Jwa, Chang Sook
Korean journal of applied entomology
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v.56
no.3
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pp.309-314
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2017
Sampling plan using yellow sticky traps for the major strawberry flying pests - western flower thrips Frankliniella occidentalis adults, cotton aphid Aphis gossypii alate and greenhouse whitefly Trialeurodes vaporarium adults was developed to determine the initial occurrence time. The analyzed trap data were obtained from three commercial strawberry greenhouses for the whole growing season (September to May of the following year) during 2013 to 2017 in Jeju province. Three flying pests showed the aggregated distribution patterns resulted from commonly used regression techniques - Taylor's power law and Iwao's patchiness regression. Taylor's power law was better description of mean-variance relationship of the western flower thrips and the cotton aphid than Iwao's patchiness regression, otherwise greenhouse whitefly was better described by Iwao's patchiness regression. There were highly significant correlated among mean density per trap, maximum density and proportion of traps with more than 10 individuals. To estimate 4.0 heads of mean density per trap, the minimum number of traps were required 13 traps for western flower thrips, 11 traps for cotton aphid and 10 traps for greenhouse whitefly. The sequential sampling plans at the fixed precision level 0.25 were developed using parameters of Taylor's power law for western flower thrips and cotton aphid, and of Iwao's patchiness regression for greenhouse whitefly.
The flash point is one of the most important properties to characterize fire and explosion hazard of flammable liquid mixture. In this paper, the flash points of ternary liquid mixture, n-nonane+n-decane+n-tridecane system, were measured using Seta flash closed cup tester. The measured values were compared with the calculated values using Raoult's law and multiple regression analysis. The absolute average errors(AAE) of the results calculated by Raoult's law is $0.6^{\circ}C$. The absolute average errors of the results calculated by multiple regression analysis is $0.4^{\circ}C$. As can be seen from AAE, the calculated values based on multiple regresstion analysis were found to be better than those based on Raoult's law.
Dispersion pattern of the citrus red mite (CRM), Panonychus citri (McGregor) was determined to develop a monitoring method in the satsuma mandarin fields, Citrus unshiu L., in Jeju-do, during 1999 and 2000. CRM population was sampled by collecting leaves. Taylor's power law provided better description of mean-variance relationship for the dispersion indices compared to Iwao's patchiness regression. Slopes and intercepts of Taylor's power law from leaf samples did not differ among surveyed groves. Fixed-precision levels (D) of a sequential sampling plan were developed using Taylor's power law parameters generated from all motile stages of CRM in leaf sample. This sampling plan for leaf sample estimate was tested with resampling validation for sampling plan using 4 independent data sets. Resampling simulation analysis demonstrated that actual fixed-precision level values were better than desired D values of 0.20, 0.25 and 0.30. Required numbers for tree sampling at the density of more than 7 mites per tree were fewer than 18.
Purpose - The U.S. Trade Preference Expansion Act (TPEA) of 2015 enables the US Department of Commerce (DOC) to inflate dumping margin when the particular market situation (PMS) exists in the exporter's home market. DOC applied PMS provisions to the steel products from Korea. This paper analyzes whether DOC's calculation by using the regression analysis is consistent with WTO rules. Design/methodology - This paper analyzes the PMS application in law and regression analysis that extends the data period from 10 years to 18 years using the same economic model with DOC, and changes the country group according to the quantities of steelmaking capacity. Findings - Results show that DOC's argument conflating the sales-based with cost-based PMS designed to inflate dumping margins might not be consistent with WTO Antidumping Agreement Article 2.2 and 2.2.1.1 in which costs shall normally be calculated on the basis of records kept by the exporter, providing generally accepted accounting principles and reasonably reflection of the costs and PMS that exists in the Korean steel product markets. Even if it will be consistent, DOC's calculated margin by the regression analysis using a 10-year data is a big gap (5 times) compared with an 18-year data projection and different countries' data through the same methodology, which is a huge gap of regression coefficient. It means that dumping margin would be very wide range from 7.8% to 38.54% and unstable to calculate. Inflating dumping margin by DOC using regression analysis would not only be inconsistent with WTO rules, but also projection result is unreliable. Originality/value - Literature papers have mainly analyzed WTO law itself. This paper however, would be the first attempt to analyze the DOC's new way of dumping margin calculation in both manners of law and an empirical methodology perspective at the same time.
The purpose of this study is to investigate the relation between the conflict perceive by daughters-in-law and their coping behavior. The statistical procedures used were frequency, t-test, multiple regression, and factor analysis. The major finding are as follows; 1) The conflict perceived by daughters -in-law is not very high, but , in terms of scolding, discrimination, objection to visiting the parent home there are some conflict found. 2) The coping scale is composed of 9 factors by 27 items and adaptation to reality is the main factor. 3) Collision with mother-in-law, avoidance, self-blame, age, the attitude of mother-in-law about her son's marriage are proved to be influential variables of the degree of the conflict perceived by daughters-in-law. 4) Reanalysis is perhaps the significant coping pattern to improve the relation with mother-in-law.
Purpose: This descriptive study aims to analyze the effects of the satisfaction level in the relationship between mother-in-law and daughter-in-law, conflicts between them, acculturative stress and stress coping strategies on elderly depression in multi-cultural families. Methods: The survey was conducted on 89 mothers-in-law, aged 65 or older, in multi-cultural families with a foreign daughter-in-law. Data were collected through structured questionnaires, and then were used to conduct t-test, ANOVA, correlation and multiple regression analyses using the statistical program SPSS 21.0. Results: This study found several factors contributing to depression of mothers-in-law in multi-cultural families. Those factors include living alone without a spouse, poor health, a high level of perceived discrimination and a passive reaction in terms of stress coping strategies. Conclusion: A sense of discrimination perceived by the mothers-in-law having a foreign daughter-in-law implies that the people around them and the community should make efforts to reject distorted perspectives and remove prejudice against foreign daughters-in-law. In addition, the mothers-in-law should receive education and training to use more active and positive stress coping strategies in a stressful situation with the foreign daughter-in-law.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.2
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pp.91-97
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2019
In automatic map generalization, the formalization of cartographic principles is important. This study proposes and evaluates the selection method for road network generalization that analyzes existing maps using reverse engineering and formalizes the selection rules for the road network. Existing maps with a 1:5,000 scale and a 1:25,000 scale are compared, and the criteria for selection of the road network data and the relative importance of each network object are determined and analyzed using $T{\ddot{o}}pfer^{\prime}s$ Radical Law as well as the logistic regression model. The selection model derived from the analysis result is applied to the test data, and road network data for the 1:25,000 scale map are generated from the digital topographic map on a 1:5,000 scale. The selected road network is compared with the existing road network data on the 1:25,000 scale for a qualitative and quantitative evaluation. The result indicates that more than 80% of road objects are matched to existing data.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.9
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pp.37-46
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2023
The main aim of the article is to solve the problem of automating price monitoring using marketing forecasting methods and Excel functionality under martial law. The study used the method of algorithms, trend analysis, correlation and regression analysis, ANOVA, extrapolation, index method, etc. The importance of monitoring consumer price developments in market pricing at the macro and micro levels is proved. The introduction of a Dummy variable to account for the influence of martial law in market pricing is proposed, both in linear multiple regression modelling and in forecasting the components of the Consumer Price Index. Experimentally, the high reliability of forecasting based on a five-factor linear regression model with a Dummy variable was proved in comparison with a linear trend equation and a four-factor linear regression model. Pessimistic, realistic and optimistic scenarios were developed for forecasting the Consumer Price Index for the situation of the end of the Russian-Ukrainian war until the end of 2023 and separately until the end of 2024.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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