Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권6호
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pp.583-604
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2017
The most popular regression model for the analysis of time-to-event data is the Cox proportional hazards model. While the model specifies a parametric relationship between the hazard function and the predictor variables, there is no specification regarding the form of the baseline hazard function. A critical assumption of the Cox model, however, is the proportional hazards assumption: when the predictor variables do not vary over time, the hazard ratio comparing any two observations is constant with respect to time. Therefore, to perform credible estimation and inference, one must first assess whether the proportional hazards assumption is reasonable. As with other regression techniques, it is also essential to examine whether appropriate functional forms of the predictor variables have been used, and whether there are any outlying or influential observations. This article reviews diagnostic methods for assessing goodness-of-fit for the Cox proportional hazards model. We illustrate these methods with a case-study using available R functions, and provide complete R code for a simulated example as a supplement.
Quade (1967) proposed RANK ANCOVA, which is a nonparametric method to test differences between treatments when there are covariates. Hwang and Kim (2012) also proposed a joint placement test on covariate-adjusted residuals. In this paper, we proposed a new nonparametric method to control the effect of covariate on a response variable that uses linear statistics on covariate adjusted-residuals. The score function used in the linear statistics was proposed by Jeon and Kim (2016). Monte Carlo simulation is also conducted to compare the empirical powers of the proposed method with previous methods.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권2호
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pp.187-199
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2003
We deal with the problem of testing a sequence of independent normal random variables with constant, known or unknown, variance for no change in mean versus alternatives with a single change-point. Various tests based on the likelihood ratio and recursive residuals, score statistics and cusums are studied. Proposed tests are modified version of Buckley's cusum statistics. A comparison study of various change-point test statistics is done by Monte Carlo simulation with S-plus software.
Heshmat, Ramin;shafiee, Gita;Kelishadi, Roya;Babaki, Amir Eslami Shahr;Motlagh, Mohammad Esmaeil;Arefirad, Tahereh;Ardalan, Gelayol;Ataie-Jafari, Asal;Asayesh, Hamid;Mohammadi, Rasool;Qorbani, Mostafa
Nutrition Research and Practice
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제9권4호
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pp.404-410
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2015
BACKGROUND/OBJECTIVES: Although the association of body mass index (BMI) with metabolic syndrome (MetS) is well documented, there is little knowledge on the independent and joint associations of BMI and physical activity with MetS risk based on a continuous scoring system. This study was designed to explore the effect of physical activity on interactions between excess body weight and continuous metabolic syndrome (cMetS) in a nationwide survey of Iranian children and adolescents. SUBJECTS/METHODS: Data on 5,625 school students between 10 and 18 years of age were analyzed. BMI percentiles, screen time activity (STA), leisure time physical activity (LTPA) levels, and components of cMetS risk score were extracted. Standardized residuals (z-scores) were calculated for MetS components. Linear regression models were used to study the interactions between different combinations of cMetS, LTPA, and BMI percentiles. RESULTS: Overall, 984 (17.5%) subjects were underweight, whereas 501 (8.9%) and 451 (8%) participants were overweight and obese, respectively. All standardized values for cMetS components, except fasting blood glucose level, were directly correlated with BMI percentiles in all models (P-trend < 0.001); these associations were independent of STA and LTPA levels. Linear associations were also observed among LTPA and standardized residuals for blood pressure, high-density lipoprotein, and waist circumference (P-trend < 0.01). CONCLUSIONS: Our findings suggest that BMI percentiles are associated with cMetS risk score independent of LTPA and STA levels.
Osteoporosis, which causes mainly fracture of the spine, proximal femur and distal radius by minimal trauma, is a major public health problem and its prevalence is steadily increasing in Korea according to the development of public health care. There are reliable methods for diagnosis based on bone densitometry. Early detection and intervention are important for reducing the incidence of fractures. A consensus definition of osteoporosis, based on bone density measurement, has been developed by the World Health Organization(WHO). In this study, bone mineral density(RMD) was measured by dual energy x-ray absorptiometry(DEXA) at the proximal femur and lumbar spine in 132 post-menopausal women. The purpose of this study is to find influential factors on the BMD of the proximal femur and the lumbar spine and to analyze correlation between BMD and the problematic factors. We obtained the following results : 1. Mean BMD score, T-score and Z-score of the proximal femur were $0.81(g/cm^2)$, -2.45(S.D.) and -2.09(S.D.) respectively and in the lumbar spine were $0.83(g/cm^2)$, -2.02(S.D.), -2.43(S.D.) respectively. 2. In correlation analysis between BMD and many factors, correlation coefficients were -0.467, 0.212, -0.321 and 0.241 in age, height, duration after menopause respectively. BMI and the residuals were comparatively small. 3. Correlation coefficients to age matched BMD, in height and body weight were 0.222 and 0.241, in age and duration after menopause were -0.268, -0.282. 4. The fracture threshold of proximal femur BMD to the 90th percentile was $0.845(g/cm^2)$. 5. At the result of multiple regression analysis, age, body weight, $BMI(kg/m^2)$ and duration after menopause described as significant variables.
The purpose of this study is to analyze the efficiency of resident companies in port hinterland logistics that are currently operating. The subjects of the efficiency analysis include 13 logistics hinterland resident companies in Incheon Port and Busan Port. Investment amounts, area, and number of employees were selected as input variables, and volume and sales amounts were selected as output variables. As for the efficiency analysis methods, traditional CCR and BCC models were applied. To overcome the limits of these models, a super-efficiency model and a Super-SBM model were also applied. According to the super-efficiency model analysis, the mean was 0.777 and the standard deviation was 0.54, indicating an approximate 33% difference of efficiency among the companies. According to the Super-SBM model analysis, the mean was 0.649 and the standard deviation was 0.489. When considering residuals in the super-efficiency model, the average efficiency score among the companies decreased by approximately 13%. This means that the efficiency score decrease of DMU, where non-radial residuals exist at about 18% on average. Examining the inefficiency of the inputs, the inefficiency of the number of employees turned out to be largest at -45%, compared to 'area' at -33% and 'investment amount' at -33%.
A total of 80 cows, including 40 top mastitis resistant and 40 top mastitis susceptible animals as Group I and Group II, were selected from a population of 520 cows based on clinical mastitis occurrence. PCR-SSCP analysis on four fragments within the 5'region and two fragments of Exons 4,15 of bovine lactoferrin (bLF) revealed that four fragments-P1,P4,E4,E15-had polymorphisms which totally included six base mutations, and only two of them had significant differences in allele frequencies between resistant and susceptible groups, P1 (53.7% vs. 70.0%, p<0.05) and P4 (55.0% vs. 68.8%, p<0.05). Further study on these two promising markers combined with the milk performance traits of cows demonstrated that their selection would result in higher fat percentage (p<0.05), lower Somatic Cell Score (SCS) (p<0.05) and Clinical Mastitis Residuals (CMR) (p<0.01) indicating higher mastitis resistance and lower milk yield (p<0.05). The putative transcription factor binding sites in the 5'region were also studied by using MatInspector 7.2.2 software, and two signal pathways regulating the expression of bLF including the NF-${\kappa}B$ pathway and nuclear hormone receptor pathway were predicted.
Meat and carcass quality attributes are of crucial importance influencing consumer preference and profitability in the pork industry. A set of 400 Berkshire pigs were collected from Dasan breeding farm, Namwon, Chonbuk province, Korea that were born between 2012 and 2013. To perform genome wide association studies (GWAS), eleven meat and carcass quality traits were considered, including carcass weight, backfat thickness, pH value after 24 hours (pH24), Commission Internationale de l'Eclairage lightness in meat color (CIE L), redness in meat color (CIE a), yellowness in meat color (CIE b), filtering, drip loss, heat loss, shear force and marbling score. All of the 400 animals were genotyped with the Porcine 62K SNP BeadChips (Illumina Inc., USA). A SAS general linear model procedure (SAS version 9.2) was used to pre-adjust the animal phenotypes before GWAS with sire and sex effects as fixed effects and slaughter age as a covariate. After fitting the fixed and covariate factors in the model, the residuals of the phenotype regressed on additive effects of each single nucleotide polymorphism (SNP) under a linear regression model (PLINK version 1.07). The significant SNPs after permutation testing at a chromosome-wise level were subjected to stepwise regression analysis to determine the best set of SNP markers. A total of 55 significant (p<0.05) SNPs or quantitative trait loci (QTL) were detected on various chromosomes. The QTLs explained from 5.06% to 8.28% of the total phenotypic variation of the traits. Some QTLs with pleiotropic effect were also identified. A pair of significant QTL for pH24 was also found to affect both CIE L and drip loss percentage. The significant QTL after characterization of the functional candidate genes on the QTL or around the QTL region may be effectively and efficiently used in marker assisted selection to achieve enhanced genetic improvement of the trait considered.
This study was conducted to estimate correlation structure between Hanwoo steer growth traits - body weights at 6 month, 12 month, 18 month and 24 month of age, average daily gain, carcass traits, body size traits at 18 months of age. Hanwoo progeny test data(body weight, body size traits) collected from 2004 to 2008 on a total of 1,838 steers at Hanwoo Improvement Main Center(NACF) were analyzed. Carcass traits were used to score the 24 months of age and slaughter. Correlation analyses were performed with observed scales of the traits and with residuals considering fixed effects in generalized linear models. The correlated coefficient estimated between live weight at slaughter(24 months of age) and cold carcass weight was high at 0.92. Correlation between beef yield index values and backfat thickness was estimated to be high and negative at -0.92. Hip height and wither height was found to be highly correlated(0.89). Chest width and chest depth also was found to be highly correlated at 0.73. Rump width was highly correlated with chest depth(0.75) and chest width(0.74). Correlation between pelvic width and rump width was estimated to be 0.74. Hipbone width was shown to be highly correlated with chest depth(0.73), chest width(0.70), rump width(0.75), or pelvic width(0.75). Correlation between wither height and carcass weight was 0.48 in observed scale. Chest girth was phenotyically (residual correlation) correlated with carcass weight (0.51), the estimates of which were some higher than than with the other carcass traits. This study will be utilized for Hanwoo Steers genetic evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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