Purpose: The aim of this study was to compare statistical methods to control response bias in nursing activity surveys. Methods: Data were collected at a medical unit of a general hospital. The number of nursing activities and consumed activity time were measured using self-report questionnaires. Descriptive statistics were used to identify general characteristics of the units. Average, Z-standardization, gamma regression, finite mixture model, and stochastic frontier model were adopted to estimate true activity time controlling for response bias. Results: The nursing activity time data were highly skewed and had non-normal distributions. Among the 4 different methods, only gamma regression and stochastic frontier model controlled response bias effectively and the estimated total nursing activity time did not exceeded total work time. However, in gamma regression, estimated total nursing activity time was too small to use in real clinical settings. Thus stochastic frontier model was the most appropriate method to control response bias when compared with the other methods. Conclusion: According to these results, we recommend the use of a stochastic frontier model to estimate true nursing activity time when using self-report surveys.
For the preestimate of the vibration level of the ground next to a dwelling, a multivariate statistical analysis on the experiment data acquired from a variety of construction sites was performed, and then a new estimate model for the value of K and n that can be applied in the diagnosis of the damage was offered. The results maybe summarized as follows : First, the $K_{95}$ and n showed high correlation at P$\leq$0.05. Specially the correlation coefficient about $W_{max}$, S were higher in $K_{95}$ than in n. indicating that $K_{95}$ is generally associated with source conditions. Second, the factor analysis permitted to identify two major sources in each fraction. These sources accounted for at least 73 % of valiance of $K_{95}$. Third, the multiple regression model for the estimate of $K_{95}$ was developed from Fac1 which depend upon the source conditions and Fac2 which depend upon the transmission conditions. The n value is able to determine from the correlation relationship associated with $K_{95}$./.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제19권1호
/
pp.33-45
/
2012
신약 개발 연구 또는 임상시험에서 개발된 약이 0용량 대조군과 비교해 효과 차이가 있는 가장 작은 용량을 최소 효과 용량(MED)이라 한다. 본 논문에서는 다중 그룹 상황에서 동시적(simultaneous)으로 각 각 그룹의 최소 효과 용량을 확인하기 위하여 위치(placement)에 기초한 비모수적 방법을 제시하였다. 또한 Monte Carlo 모의실험을 통하여 기존에 제시된 검정법과 본 논문에서 제안한 검정법의 검정력(power)과 FWE(Family-wise Error Rate)를비교하였다.
Purpose: The purpose of this study is to investigate the interaction effects between price determinants of artworks. We expand the methodology in art market by applying machine learning techniques to estimate the price of artworks and compare linear regression and machine learning in terms of prediction accuracy. Methods: Moderated regression analysis was performed to verify the interaction effects of artistic characteristics on price. The moderating effects were studied by confirming the significance level of the interaction terms of the derived regression equation. In order to derive price estimation model, we use multiple linear regression analysis, which is a parametric statistical technique, and k-nearest neighbor (kNN) regression, which is a nonparametric statistical technique in machine learning methods. Results: Mostly, the influences of the price determinants of art are different according to the auction types and the artist 's reputation. However, the auction type did not control the influence of the genre of the work on the price. As a result of the analysis, the kNN regression was superior to the linear regression analysis based on the prediction accuracy. Conclusion: It provides a theoretical basis for the complexity that exists between pricing determinant factors of artworks. In addition, the nonparametric models and machine learning techniques as well as existing parameter models are implemented to estimate the artworks' price.
본 논문에서는 우리나라 지방국도의 특정지점에서 수집된 교통량 자료를 이용하여 일일 시간교통량 추정모형을 개발하였다. 본 연구의 특징은 일일 24시의 시간변수를 원형변수로 취급하고, 지방부 교통량 자료의 특성상 출퇴근 시간에 교통량이 집중되는 이봉형의 현상을 감안하여 원형분포의 혼합모형을 고려하였다. 또한 시간대별 교통량의 분포가 요일에 따라 유사한 패턴을 가지는 데 착안하여 요일별 모형을 제시하였다. 혼합원형분포의 모수추정에는 EM알고리즘이 사용되었으며, 모형의 성능비교를 위해 가변수 회귀모형과의 비교를 실시하였다. 제시된 요일별 지방국도의 시간교통량 적합모형은 계측기의 손상 등으로 인한 교통량 결측자료의 추정에 효과적으로 사용될 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제20권1호
/
pp.117-124
/
2009
시계열자료에 계절효과가 존재할 때 성공적인 수요예측을 위해 Winters 방법과 같은 다양한 통계적 방법이 존재지만 신상품과 같이 과거 매출자료가 충분하지 않을 경우 통계적 방법 적용에 한계가 존재한다. 본 연구논문은 신제품과 같이 과거 매출자료가 충분하지 않아 계절효과 등을 추정하기 어려울 때 누적자료를 활용한 통계적 예측방법을 제안한다. 제안된 통계적 방법은 회귀모형이론에 기초하고 있으며 이 방법의 유효성을 최근 화장품 매출자료를 이용하여 검증하였다.
The National Wealth Survey Method has been used to estimate capital stocks in Korea by the Korea National Statistical Office in every 10 years. However, this method requires huge amount of time and money, Since the Benchmark Year Method also has similar problems of difficulties to estimate the annual retirement rate and depreciation, the Korea National Statistical Office is now considered to adapt the Perpetual Inventory Method being used by the most OECD countries as an alternative. Hence, in this paper, the concepts of the Perpetual Inventory Method are introduced and its formation plans for the National Wealth Survey are suggested.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제27권3호
/
pp.385-395
/
2020
We present a new maximum likelihood approach to estimate demographic history using genomic data sampled from two populations. A demographic model such as an isolation-with-migration (IM) model explains the genetic divergence of two populations split away from their common ancestral population. The standard probability model for an IM model contains a latent variable called genealogy that represents gene-specific evolutionary paths and links the genetic data to the IM model. Under an IM model, a genealogy consists of two kinds of evolutionary paths of genetic data: vertical inheritance paths (coalescent events) through generations and horizontal paths (migration events) between populations. The computational complexity of the IM model inference is one of the major limitations to analyze genomic data. We propose a fast maximum likelihood approach to estimate IM models from genomic data. The first step analyzes genomic data and maximizes the likelihood of a coalescent tree that contains vertical paths of genealogy. The second step analyzes the estimated coalescent trees and finds the parameter values of an IM model, which maximizes the distribution of the coalescent trees after taking account of possible migration events. We evaluate the performance of the new method by analyses of simulated data and genomic data from two subspecies of common chimpanzees in Africa.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제26권2호
/
pp.205-216
/
2019
Diagnostic tests in medical fields detect or diagnose a disease with results measured by continuous or discrete ordinal data. The performance of a diagnostic test is summarized using the receiver operating characteristic (ROC) curve and the area under the curve (AUC). The diagnostic test is considered clinically useful if the outcomes in actually-positive cases are higher than actually-negative cases and the ROC curve is concave. In this study, we apply the stochastic ordering method in a Bayesian hierarchical model to estimate the proper ROC curve and AUC when the diagnostic test results are measured in discrete ordinal data. We compare the conventional binormal model and binormal model under stochastic ordering. The simulation results and real data analysis for breast cancer indicate that the binormal model under stochastic ordering can be used to estimate the proper ROC curve with a small bias even though the sample sizes were small or the sample size of actually-negative cases varied from actually-positive cases. Therefore, it is appropriate to consider the binormal model under stochastic ordering in the presence of large differences for a sample size between actually-negative and actually-positive groups.
점추정법은 exact probabilistic method로 간주되는 Monte Carlo simulation에 비해 계산의 정확도는 다소 떨어지지만, 성능함수의 통계 모멘트를 분석하기 위한 샘플링 수를 크게 줄일 수 있는 해석 과정에서의 간편함과 비교적 정확한 통계 모멘트의 계산으로 인해 지반 및 암반공학에서의 확률론적 신뢰성 평가에 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 Rosenblueth와 Zhou & Nowak의 점추정법과 Monte Carlo simulation의 계산 결과를 비교 분석하여 점추정법의 정확도와 적용성을 조사하였다. 비교 분석은 해석적 해가 주어진 탄성 지반내 원형터널의 라이닝 지보 문제를 대상으로 하였다. 분석 결과, 해석적 해가 비선형 함수임에도 불구하고, 점추정법과 Monte Carlo simulation에 의해 계산된 통계 모멘트가 평균 약 1-2%의 오차를 보여 수치해석과 연계한 지하구조물의 확률론적 신뢰성 평가를 위한 점추정법의 적용성을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.