• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
• /
• 제16권8호
• /
• pp.3097-3100
• /
• 2015

Projections of cancer cases are particularly useful in developing countries to plan and prioritize both diagnostic and treatment facilities. In the prediction of cancer cases for the future period say after 5 years or after 10 years, it is imperative to use the knowledge of past time trends in incidence rates as well as in population at risk. In most of the recently published studies the duration for which the time trend was assessed was more than 10 years while in few studies the duration was between 5-7 years. This raises the question as to what is the optimum time period which should be used for assessment of time trends and projections. Thus, the present paper explores the suitability of different time periods to predict the future rates so that the valid projections of cancer burden can be done for India. The cancer incidence data of selected cancer sites of Bangalore, Bhopal, Chennai, Delhi and Mumbai PBCR for the period of 1991-2009 was utilized. The three time periods were selected namely 1991-2005; 1996-2005, 1999-2005 to assess the time trends and projections. For the five selected sites, each for males and females and for each registry, the time trend was assessed and the linear regression equation was obtained to give prediction for the years 2006, 2007, 2008 and 2009. These predictions were compared with actual incidence data. The time period giving the least error in prediction was adjudged as the best. The result of the current analysis suggested that for projections of cancer cases, the 10 years duration data are most appropriate as compared to 7 year or 15 year incidence data.

• 융합보안논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.49-55
• /
• 2007

소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 이러한 분석도구를 다시 세분화하여 품질 관리측면에서 분석을 시도 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 품질관리 측면에서 사용되는 공정능력지수를 이용한 공정분석을 시도하였다. 소프트웨어 고장 간격 시간은 비음이기 때문에 수명분포가 정규분포를 가정하는 기존의 공정능력분석방법 대신에 정규화 시켜주는 박스-코스 변환을 이용하여 공정 능력 분석을 시도 하였다. 공정능력에 사용된 고장 간격 시간자료는 실제 자료인 SS3을 이용하였고 그 결과를 나열 하였고 이런 결과들의 활용 방안을 제시 하였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제11권4호
• /
• pp.363-367
• /
• 1998

This study has objectives of to estimate the genetic and phenotypic trend for growth in a closed herd of Landrace $\times$ desi crossbreds. The possibility of early selection of boars was also investigated in order to reduce generation interval and thus, to enhance response per year in selection programmes. The data originated from Livestock Production Research (Pigs), Indian Veterinary Research Institute (IVRI), Izatnagar (UP), India - a unit of All India Coordinated research Project on Pigs (AICRP on Pigs). Data consisted of 891 crossbred piglets, progeny of 29 boars. The piglets were born in 132 parities of 72 sows between 8 years from 1987 to 1994. Records on weight at birth, at 2 weeks interval upto 8 weeks of age (Wl, W2, ${\cdots}\;{\cdots}$ W8) and at 16th week (W16) were used in this investigation. BLLTP estimates of the sires were computed. Breeding value of each sire was estimated as twice of sire and sire group solutions. Phenotypic trend was estimated as regression of weight performance on year. Genetic trend was computed by estimating regression of breeding value of sires on time. Average body weights ranged from 0.92 kg (W1) to 18.95 kg (W16) and showed a continuous increase over age. Heritabilities of the weight at 4th and 6th week were medium (0.29 and 0.14). Rest of the weights were highly heritable. The product moment and rank, both correlations were high between breeding value for W6 and W16 (0.68 and 0.70). This shows that sire selection for W6 can be successfully implemented in order to achieve sufficient genetic improvement in growth. Phenotypic trend was positive at all ages. The phenotypic regression coefficient ranged from 0.02 kg at birth to 0.40 kg at 16 weeks. Genetic trend was also positive. The regression coefficients of average breeding value of sires on time showed a range of 1.471 kg (0.021 to 1.492 kg) for different weights. These coefficients were significant and higher than their corresponding phenotypic regression coefficient.

• 한국환경과학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.221-230
• /
• 2017

To determine the effect of air pollution reduction policies, the long-term trend of air pollutants should be analyzed. Kolmogorov-Zurbenko (KZ) filter is a low-pass filter, produced through repeated iterations of a moving average to separate each variable into its temporal components. The moving average for a KZ(m, p) filter is calculated by a filter with window length m and p iterations. The output of the first pass subsequently becomes the input for the next pass. Adjusting the window length and the number of iterations makes it possible to control the filtering of different scales of motion. To break down the daily mean $PM_{10}$ into individual time components, we assume that the original time series comprises of a long-term trend, seasonal variation, and a short-term component. The short-term component is attributable to weather and short-term fluctuations in precursor emissions, while the seasonal component is a result of changes in the solar angle. The long-term trend results from changes in overall emissions, pollutant transport, climate, policy and/or economics. The long-term trend of the daily mean $PM_{10}$ decreased sharply from $59.6ug/m^3$ in 2002 to $44.6ug/m^3$ in 2015. This suggests that there was a long-term downward trend since 2005. The difference between the unadjusted and meteorologically adjusted long-term $PM_{10}$ is small. Therefore, we can conclude that $PM_{10}$ is unaffected by the meteorological variables (total insolation, daily mean temperature, daily mean relative humidity, daily mean wind speed, and daily mean local atmospheric pressure) in Busan.

• 한국습지학회지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.35-43
• /
• 2004

경향성을 분석하기 위한 여러 기법 가운데 비모수적 방법인 Mann-Kendall 검정(MK 검정)은 수문 시계열의 분석에서 널리 사용되어지고 있다. 이 검정 방법은 분석 대상 자료가 독립이라는 가정 하에 수행되며, 자료가 계열상관되어 있는 경우에는 그 상관성의 영향으로 경향성 존재의 유무를 정확하게 판단할 수 없게 된다. 따라서 MK 검정을 이용할 때 자료의 상관성으로 인해 받게 되는 영향을 소거시키기 위해 효과적인 자료의 크기(Effective Sample Size, ESS)를 이용하는 수정된 MK 검정 방법을 이용하고자 한다. 본 연구에서는 ESS가 얼마만큼 계열상관성을 제거할 수 있는지 Monte Carlo모의를 통해 검토하였다. MK 검정 결과 계열상관계수의 증가에 따라 자료가 경향성을 나타내는 비율이 높아 졌으나, ESS에 의해 수정된 MK 검정을 수행한 결과 계열상관계수의 영향이 제거되었음을 알 수 있었다. 또한 실측 자료의 적용을 통해 수정 MK검정이 경향성 분석에 매우 유용함을 확인 하였다.

• 한국지역지리학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.432-442
• /
• 2011

기온, 강수와 같은 기후관측 자료들은 공간과 더불어 시간적인 변이를 동시에 나타낸다. 따라서 신뢰성 높은 시계열 분포도 작성을 위해 공간적 자기상관성만을 고려하는 기존 공간 내삽 기법에 시공간적 자기상관성 정보를 반영할 필요가 있다. 이 연구에서는 시계열 기온 분포도 제작을 위해 1개월 동안 1시간 간격으로 획득된 기온 관측소 자료를 대상으로 시공간 크리깅을 적용하였다. 우선 기온자료를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해한 후에, 경향 성분 모델링 과정에 기온과 연관성이 높은 고도 자료를 부가 자료로 통합하여 지형 효과를 반영하는 경향 성분을 모델링하였다. 잔차 성분에 대한 시공간 베리오그램 모델링에는 곱-합 모델을 적용하여 시간과 공간 베리오그램의 상호 연관성을 반영하도록 하였다. 이러한 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 시공간 정규 크리깅을 적용한 결과, 기존 공간적 자기상관성만을 고려하는 정규 크리깅과 고도 자료를 부가 자료로 이용하는 회귀분석 크리깅에 비해 상대적으로 높은 예측 능력을 보였다. 이러한 결과는 고도 자료와 더불어 시공간 자기상관성 정보의 이용이 중요함을 지시한다. 따라서 공간적으로 가용할 수 있는 자료의 수가 한계가 있지만 시계열적으로 자료 획득이 가능한 변수를 분석할 때, 시공간 크리깅이 유용한 내삽 방법론으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
• /
• 제10권2호
• /
• pp.41-47
• /
• 2006

The Renewal process and the Non-homogeneous Poisson process (NHPP) process are probably the most popular models for describing the failure pattern of repairable systems. But both these models are based on too restrictive assumptions on the effect of the repair action. For these reasons, several authors have recently proposed point process models which incorporate both renewal type behavior and time trend. One of these models is the Modulated Power Law Process (MPLP). The Modulated Power Law Process is a suitable model for describing the failure pattern of repairable systems when both renewal-type behavior and time trend are present. In this paper we propose Bayes estimation of the next failure time after the system has experienced some failures, that is, Mean Time Between Failure for the MPLP model. Numerical examples illustrate the estimation procedure.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제12권1호
• /
• pp.199-205
• /
• 2005

In general, simple correspondence analysis has handled mainly correspondence relations between the row and column categories but can not display the trends of their change over the time. For solving this problem, we will propose DSCA(Dynamic Simple Correspondence Analysis) of transition matrix data using supplementary categories in this study, Moreover, DSCA provides its trend of the change for the future by predicting and displaying trend toward the change from a standard point of time to the next.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제15권1호
• /
• pp.31-45
• /
• 1986

It is often necessary to obtain some run orders in factorial designs which have a small number of factor level changes and a small linear time trend. In this paper we propose an algorithm to find optimal or near-optimal run orders for $2^4, 2^5, 3^2$ and $2\cdot 3^2$ factorial designs under the criterion that the number of factor level changes and the linear time trend should be simultaneously small.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권3호
• /
• pp.236-243
• /
• 2009

특허, 뉴스, 블로그와 같이 시간 정보가 있는 문서들로부터의 자동적인 트렌드 분석(trend analysis)은 토픽탐지 및 추적 기술(TDT: Topic Detection and Tracking)과 더불어 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 과거 연구들은 대부분 트렌드과 관련된 단어의 출현 빈도 정보를 이용하여 주어진 개념의 중요도를 측정하고 이 개념의 시간에 따른 트렌드 라인을 보여주는 것에 초점을 맞췄다. 신출 트렌드 (emerging trend)를 탐지하기 위해서는 주어진 개념의 출현 빈도수 변화와 같은 간단한 방법이나 학습 데이타와 비교하여 차이를 탐지하여 제시하는 방법이 사용되었다. 그러나 여러 트렌드 중에서 특징적인 트렌드를 찾아서 사용자에게 제공하기 위해서는 트렌드 순위 결정 함수가 필요하다. 본 논문은 트렌드의 다양한 측면을 정량화하기 위하여 출현 빈도로 구성된 트렌드 곡선으로부터 네 가지 속성 (변동성, 지속성, 안정성, 누적량) 을 정의하고 이를 활용한 트렌드 순위 결정 방법을 제안한다. 일련의 실험을 통하여 각 속성의 유용성을 검증하고 속성들의 조합이 순위 결정에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 실험결과로부터 네 가지 속성을 모두 조합할 경우 특징적인 트렌드 탐지에 더욱 기여하는 것을 알 수 있다.