Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.3
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pp.145-153
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2015
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
양적 확률응답을 이용한 민감사안에 대한 평균이나 분석의 추정시 보조정보를 활용한 회귀추정법에 대해서 언급하고, 유도된 회귀추정량과 Greenberg et al.의 추정량 그리고 비추정량과의 비교의 통하여 회귀추정량이 효율적일 수 있는 조건을 찾았다. 또한 각 질문에 대한 응답의 분포가 포아송 분포인 경우 회귀추정량의 효율이 증대될 수 있는 조건에 대해서도 논하였다.
The aim of the paper is to introduce the statistical definition of the specified compressive strength of the concrete to be used for safety evaluation of the existing structure in domestic practice and to present the practical method to obtain the specified strength by utilizing the non-destructive test data as well as the limited number of core test data. The statistical definition of the specified compressive strength of concrete in the design codes is reviewed and the consistent formulations to statistically estimate the specified strength for assessment are described. In order to prevent estimating an unrealistically small value of the specified strength due to limited number of data, it is proposed that the information from the non-destructive test data is combined to that of the minimum core test data. The the sample mean, standard deviation and total number of concrete test are obtained from combined test data. The proposed procedures are applied to an example test data composed of the artificial numerical values and the actual evaluation data collected from the bridge assessment reports. The calculation results show that the proposed statistical estimation procedures yield reasonable values of the specified strength for assessment by applying the non-destructive test data in addition to the limited number of core test data.
Objectives To protect public health from risk, the Minister of Environment in Korea legislated an act concerning the registration and evaluation of chemical substances. In this study, we estimated the value of a statistical life (VSL) of carcinogenic chemicals to evaluate the socioeconomic analysis in Korea. Methods The estimation of the health benefit can be calculated through an individual's VSL and willingness to pay (WTP). To estimate the VSL and WTP, we used a contingent valuation method through a web-based survey. Results The survey is conducted with 1434 people living in Seoul and six large cities. An analysis of the survey is essential to review the distribution of the characteristics of the target population. The statistically significant variables affecting the WTP are location, age, household income, quality of life. Through the review of data, we secured statistical validity. The WTP was estimated as 41205 Korean won (KRW)/person, and the estimated VSL appeared as 796 million KRW/person. Conclusions There is a case in which the amount of statistical life value is estimated in connection with domestic environmental policy, fine dust, etc. However, there are no cases of evaluation for chemical. The utilization of this result is possible for conducting other study with chemicals.
Different statistical distribution functions were examined to find an adequate distribution function to describe the microbial contamination behavior of a Korean side dish product, seasoned soybean sprouts for different seasons and market groups. The triang distribution was the best for any market groups in winter, while the logistic distribution could describe the microbial contamination in log CFU/g for all the market groups in spring and summer. From parametric bootstrapping based on the fitted distributions, it was found that a normal distribution could describe the distribution of mean microbial count in log CFU/g for all the seasons and market groups. Statistical parameters for each season/market group are presented to estimate the confidence interval.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.23
no.5
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pp.433-444
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2016
When we observe binary responses in a cluster (such as rat lab-subjects), they are usually correlated to each other. In clustered binomial counts, the independence assumption is violated and we encounter an extra-variation. In the presence of extra-variation, the ordinary statistical analyses of binomial data are inappropriate to apply. In testing the homogeneity of proportions between several treatment groups, the classical Pearson chi-squared test has a severe flaw in the control of Type I error rates. We focus on modifying the chi-squared statistic by incorporating variance inflation factors. We suggest a method to adjust data in terms of dispersion estimate based on a quasi-likelihood model. We explain the testing procedure via an illustrative example as well as compare the performance of a modified chi-squared test with competitive statistics through a Monte Carlo study.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.24
no.3
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pp.193-209
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2017
The power Lindley distribution with some of its properties is considered in this article. Maximum likelihood, least squares, maximum product spacings, and Bayes estimators are proposed to estimate all the unknown parameters of the power Lindley distribution. Lindley's approximation and Markov chain Monte Carlo techniques are utilized for Bayesian calculations since posterior distribution cannot be reduced to standard distribution. The performances of the proposed estimators are compared based on simulated samples. The waiting times of research articles to be accepted in statistical journals are fitted to the power Lindley distribution with other competing distributions. Chi-square statistic, Kolmogorov-Smirnov statistic, Akaike information criterion and Bayesian information criterion are used to access goodness-of-fit. It was found that the power Lindley distribution gives a better fit for the data than other distributions.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.27
no.1
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pp.37-46
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2020
Recurrent event data frequently occur in clinical studies, demography, engineering reliability and so on (Cook and Lawless, The Statistical Analysis of Recurrent Events, Springer, 2007). Sometimes, two or more different but related type of recurrent events may occur simultaneously. In this study, our interest is to estimate the covariate effect on bivariate recurrent event times with zero inflations. Such zero inflation can be related with susceptibility. In the context of bivariate recurrent event data, furthermore, such susceptibilities may be different according to the type of event. We propose a joint model including both two intensity functions and two cure rate functions. Bivariate frailty effects are adopted to model the correlation between recurrent events. Parameter estimates are obtained by maximizing the likelihood derived under a piecewise constant hazard assumption. According to simulation results, the proposed method brings unbiased estimates while the model ignoring cure rate models gives underestimated covariate effects and overestimated variance estimates. We apply the proposed method to a set of bivariate recurrent infection data in a study of child patients with leukemia.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.2
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pp.149-154
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2014
Detection performance of fire detection in the outdoor depends on weather conditions, the shadow by the movement of the sun, or illumination changes. In this paper, a smoke detection in conjunction with a robust background estimate algorithm to environment change in the outdoor in daytime is proposed. Gaussian Mixture Model (GMM) is applied as background estimation, and also, statistical characteristics of smoke is applied to detect the smoke for separated candidate region. Through the experiments with input videos obtained from a various weather conditions, the proposed algorithms were useful to detect smoke in the outdoor.
This paper alms to estimate the change point of the precipitation in Pusan area using the several statistical approaches. The data concerning rainfall are extracted from the annual climatological report and monthly weather report issued by the Korean Meteorological Administration. The average annual precipitation at Pusan is 1471.6 mm, with a standard deviation of 406.0 mm, less than the normal(1486.0 mm). The trend of the annual precipitation is continuously decreasing after 1991 as a change point. And the statistical tests such as t-test and Wilcoxon rank sum test reveals that the average annual precipitation of after 1991 is less than that of before 1991 at 10% significance level. And the mean gnu성 precipitation In Kyongnam districts is also continuously decreasing after 1991 same as Pusan.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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