Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

Statistics and Probability Commons™

Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

Discipline
Institution
Keyword
Publication Year
Publication
Publication Type
File Type

Articles 6331 - 6360 of 12832

Full-Text Articles in Statistics and Probability

Estimating The Effects Of Overstory Retention, Vegetative Competition, And Site Quality On The Height Growth Of Small Ponderosa Pine Trees Using Regression Quantiles, Colin P. Kirkmire Jan 2017

Estimating The Effects Of Overstory Retention, Vegetative Competition, And Site Quality On The Height Growth Of Small Ponderosa Pine Trees Using Regression Quantiles, Colin P. Kirkmire

Graduate Student Theses, Dissertations, & Professional Papers

Ponderosa pine (Pinus ponderosa C. Lawson) forests in the Inland Northwestern region of the US are increasingly managed under multi-aged silvicultural systems that provide stand structure for wildlife habitat, timber production, enhanced aesthetic, or restoration of presettlement conditions (O'Hara 2005). Partial retention harvest, where an element of the previous stand's overstory structure is retained, is commonly used to achieve a multi-aged stand structure. However, little is known about how ponderosa pine trees in the understory respond to overstory and understory competitive factors following partial retention harvest. The height growth of small trees was hypothesized to be influenced by site …


Memory Properties Of Transformations Of Linear Processes And Symmetric Gini Correlation, Yongli Sang Jan 2017

Memory Properties Of Transformations Of Linear Processes And Symmetric Gini Correlation, Yongli Sang

Electronic Theses and Dissertations

A large class of time series processes can be modeled by linear processes, including a subset of the fractional ARIMA process. Transformation of linear processes is one of the most popular topics in univariate time-series analysis in recent years. In this dissertation, we study the memory properties of transformations of linear processes. Our results show that the transformations of short-memory time series still have short-memory and the transformation of long-memory time series may have different weaker memory parameters which depend on the power rank of the transformation. In particular, we provide the memory parameters of the FARIMA (p,d,q) processes. As …


An Analysis Of Secondary Teachers' Reasoning With Participatory Sensing Data, Anna E. Bargagliotti Jan 2017

An Analysis Of Secondary Teachers' Reasoning With Participatory Sensing Data, Anna E. Bargagliotti

Mathematics, Statistics and Data Science Faculty Works

"Participatory sensing is a data collection method in which communities of people collect and share data to investigate large-scale processes. These data have many features often associated with the big data paradigm: they are rich and multivariate, include non-numeric data, and are collected as determined by an algorithm rather than by traditional experimental designs. While not often found in classrooms, arguably they should be since data with these features are commonly encountered in daily life. Because of this, it is of interest to examine how teachers reason with and about such data. We propose methods for describing progress through a …


On Comparative Algorithmic Pathfinding In Complex Networks For Resource-Constrained Software Agents, Michael Moran Jan 2017

On Comparative Algorithmic Pathfinding In Complex Networks For Resource-Constrained Software Agents, Michael Moran

Walden Dissertations and Doctoral Studies

Software engineering projects that utilize inappropriate pathfinding algorithms carry a

significant risk of poor runtime performance for customers. Using social network theory,

this experimental study examined the impact of algorithms, frameworks, and map

complexity on elapsed time and computer memory consumption. The 1,800 2D map

samples utilized were computer random generated and data were collected and processed

using Python language scripts. Memory consumption and elapsed time results for each of

the 12 experimental treatment groups were compared using factorial MANOVA to

determine the impact of the 3 independent variables on elapsed time and computer

memory consumption. The MANOVA indicated a …


Analysis Of Data From A Study To Identify Potential Biomarkers To Indicate Renal Injury, Mitchell D. Tahtinen Jan 2017

Analysis Of Data From A Study To Identify Potential Biomarkers To Indicate Renal Injury, Mitchell D. Tahtinen

Dissertations, Master's Theses and Master's Reports

Ureteropelvic junction obstruction is a disease in which flow from the kidney to the bladder is obstructed for extended periods of time causing irreversible damage to the kidney. Current tests to detect kidney damage caused by obstruction are not effective until significant damage occurs. The purpose of this report is to identify a panel of biomarkers in urine to detect kidney damage earlier by analyzing data collected from a two-part study. Currently, two established urinary biomarkers to indicate kidney damage are NGAL and KIM-1. Biomarkers of interest in this study are CD13, CD10, and CD26. Results from the linear mixed …


Human-Intelligence/Machine-Intelligence Decision Governance: An Analysis From Ontological Point Of View, Faisal Mahmud, Teddy Steven Cotter Jan 2017

Human-Intelligence/Machine-Intelligence Decision Governance: An Analysis From Ontological Point Of View, Faisal Mahmud, Teddy Steven Cotter

Engineering Management & Systems Engineering Faculty Publications

The increasing CPU power and memory capacity of computers, and now computing appliances, in the 21st century has allowed accelerated integration of artificial intelligence (AI) into organizational processes and everyday life. Artificial intelligence can now be found in a wide range of organizational processes including medical diagnosis, automated stock trading, integrated robotic production systems, telecommunications routing systems, and automobile fuzzy logic controllers. Self-driving automobiles are just the latest extension of AI. This thrust of AI into organizations and everyday life rests on the AI community’s unstated assumption that “…every aspect of human learning and intelligence could be so precisely described …


การพัฒนาตัวบ่งชี้ผู้บริหารสถานศึกษาในศตวรรษที่ 21, อัศวิน เสนีชัย Jan 2017

การพัฒนาตัวบ่งชี้ผู้บริหารสถานศึกษาในศตวรรษที่ 21, อัศวิน เสนีชัย

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาตัวบ่งชี้ผู้บริหารสถานศึกษาในศตวรรษที่ 21 2) ทดสอบความสอดคล้องของโมเดลการวัดผู้บริหารสถานศึกษาในศตวรรษที่ 21 ที่สร้างและพัฒนาขึ้นกับข้อมูลเชิงประจักษ์ 3) เพื่อตรวจสอบความไม่แปรเปลี่ยนของโมเดลการวัดความเป็นผู้บริหารสถานศึกษาในเขตและนอกเขตกรุงเทพมหานคร 4) เพื่อกำหนดแนวทางการพัฒนาในการเป็นผู้บริหารสถานศึกษาในศตวรรษที่ 21 ตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยในครั้งนี้คือผู้บริหารสถานศึกษาจากทั่วประเทศจำนวน 783 คน ได้มาจากการสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน การวิเคราะห์ข้อมูลใช้สถิติบรรยาย ด้วยโปรแกรม SPSS และ การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันอันดับสองด้วยโปรแกรม Lisrel ผลการวิจัยสรุปได้ด้งนี้ 1. โมเดลการวัดผู้บริหารสถานศึกษาในศตวรรษที่ 21 ประกอบด้วย 4 องค์ประกอบหลัก 13 ตัวบ่งชี้ ได้แก่ 1) องค์ประกอบภาวะผู้นำใหม่ ประกอบด้วย 3 ตัวบ่งชี้ คือ มีพลังความคิด พลังขับเคลื่อน การสร้างสรรค์และผลิตภาพ และบทบาทเชิงรุกในสถานการณ์ที่ไม่แน่นอน 2) องค์ประกอบการบริหารเชิงกลยุทธ์ ประกอบด้วย 4 ตัวบ่งชี้ คือ ผลการปฏิบัติงานที่โดดเด่น การสร้างทางเลือกเชิงกลยุทธ์ การตัดสินใจภายใต้สภาวการณ์ที่ผันผวน และ การสร้างเครือข่ายความร่วมมือ 3) องค์ประกอบการบริหารเชิงวิชาการ ประกอบด้วย 3 ตัวบ่งชี้ คือ การสร้างครูต้นแบบ การสร้างนวัตกรรมและการวิจัย และการพัฒนาสารสนเทศทางการเรียนรู้ 4) องค์ประกอบคุณธรรมจริยธรรม ประกอบด้วย 3 ตัวบ่งชี้ คือ ความเมตตากรุณา ความยุติธรรม และความซื่อสัตย์สุจริต 2. โมเดลการวัดผู้บริหารสถานศึกษาในศตวรรษที่ 21 ที่พัฒนาขึ้นมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ ( ꭓ² =32.99 , df =26 , p= .16 , และ RMSEA = 0.02) 3. โมเดลการวัดผู้บริหารสถานศึกษาในศตวรรษที่ 21 มีความไม่แปรเปลี่ยนของรูปแบบโมเดล ( ꭓ² = 66.49, df = …


การเปรียบเทียบตัวแบบอนุกรมเวลาแบบผสมสำหรับการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลาที่มีปัจจัยเชิงฤดูกาล, อนุธิดา อนันต์ทรัพย์สุข Jan 2017

การเปรียบเทียบตัวแบบอนุกรมเวลาแบบผสมสำหรับการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลาที่มีปัจจัยเชิงฤดูกาล, อนุธิดา อนันต์ทรัพย์สุข

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาเปรียบเทียบความแม่นยำของค่าพยากรณ์ที่ได้จาก 3 ตัวแบบ คือ ตัวแบบ ARIMA ที่มีฤดูกาล(SARIMA), ตัวแบบผสมระหว่างตัวแบบ ARIMA ที่มีฤดูกาลกับตัวแบบโครงข่ายประสาทเทียม(SARIMA-ANN) และตัวแบบผสมระหว่างตัวแบบ ARIMA ที่มีฤดูกาลกับตัวแบบซัพพอร์ทเวกเตอร์แมชชีน(SARIMA-SVM) โดยทำการศึกษาเปรียบเทียบทั้งในส่วนของข้อมูลจริงและข้อมูลจำลอง ในส่วนของข้อมูลจริงนั้นได้มีการนำราคาขายปลีกมะนาวเบอร์ 1-2 (หน่วยเป็นบาท/ผล) จากกรมการค้าภายใน กระทรวงพาณิชย์ ซึ่งเป็นราคาผลผลิตทางการเกษตรซึ่งอยู่ในรูปแบบอนุกรมเวลาที่มีปัจจัยเชิงฤดูกาลมาทำการเปรียบเทียบ โดยใช้เกณฑ์รากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย(Root Mean Square Error : RMSE) เป็นเกณฑ์ในการเปรียบเทียบตัวแบบ ผลการศึกษาพบว่าตัวแบบผสมระหว่างตัวแบบ SARIMA กับตัวแบบโครงข่ายประสาทเทียม(SARIMA-ANN) และตัวแบบผสมระหว่างตัวแบบ SARIMA กับตัวแบบซัพพอร์ทเวกเตอร์แมชชีน(SARIMA-SVM) ให้ผลการพยากรณ์ที่แม่นยำกว่าตัวแบบ SARIMA ทั้งในชุดข้อมูลจริง และชุดข้อมูลจำลอง และสำหรับการพยากรณ์ด้วยชุดข้อมูลจริงราคาขายปลีกมะนาวที่มีลักษณะอนุกรมเวลาที่มีปัจจัยเชิงฤดูกาลสอดคล้องกับตัวแบบ ARIMA(1,1,2)x(0,1,1)12 ตัวแบบผสมระหว่าง ARIMA(1,1,2)x(0,1,1)12 กับตัวแบบโครงข่ายประสาทเทียมให้ค่าพยากรณ์ที่แม่นยำที่สุด รองลงมาคือตัวแบบผสมระหว่าง ARIMA(1,1,2)x(0,1,1)12 กับตัวแบบซัพพอร์ทเวกเตอร์แมชชีน และตัวแบบ ARIMA(1,1,2)x(0,1,1)12 มีความแม่นยำในการพยากรณ์ต่ำที่สุด ซึ่งให้ผลสอดคล้องกับผลการพยากรณ์ด้วยชุดข้อมูลจำลอง


Robustness And Power Of The Student T, Welch-Aspin, Yuen, Tukey Quick, And Haga Tests, Dong Li Jan 2017

Robustness And Power Of The Student T, Welch-Aspin, Yuen, Tukey Quick, And Haga Tests, Dong Li

Wayne State University Dissertations

Classical parametric statistic procedures are widely used in the research community. However, for classical tests to produce accurate results, the assumptions underlying them must be sufficiently satisfied. When the assumptions are not met, the results of the analysis may be due to the violation of the assumptions, instead of the true pattern of the data. The assumptions are rarely met when analyzing real data. The use of classic parametric methods with violated assumptions may lead to substantive errors in the interpretation of data. As an alternative to normal theory statistics, nonparametric statistical procedures do not make assumptions about the underlying …


Parametric, Nonparametric And Semiparametric Approaches In Profile Monitoring Of Poisson Data, Sepehr Piri Jan 2017

Parametric, Nonparametric And Semiparametric Approaches In Profile Monitoring Of Poisson Data, Sepehr Piri

Theses and Dissertations

Profile monitoring is a relatively new approach in quality control best used when the process data follow a profile (or curve). The majority of previous studies in profile monitoring focused on the parametric modeling of either linear or nonlinear profiles under the assumption of the correct model specification. Our work considers those cases where the parametric model for the family of profiles is unknown or, at least uncertain. Consequently, we consider monitoring Poisson profiles via three methods, a nonparametric (NP) method using penalized splines, a nonparametric (NP) method using wavelets and a semi parametric (SP) procedure that combines both parametric …


Tuning Optimization Software Parameters For Mixed Integer Programming Problems, Toni P. Sorrell Jan 2017

Tuning Optimization Software Parameters For Mixed Integer Programming Problems, Toni P. Sorrell

Theses and Dissertations

The tuning of optimization software is of key interest to researchers solving mixed integer programming (MIP) problems. The efficiency of the optimization software can be greatly impacted by the solver’s parameter settings and the structure of the MIP. A designed experiment approach is used to fit a statistical model that would suggest settings of the parameters that provided the largest reduction in the primal integral metric. Tuning exemplars of six and 59 factors (parameters) of optimization software, experimentation takes place on three classes of MIPs: survivable fixed telecommunication network design, a formulation of the support vector machine with the ramp …


The Generalized Monotone Incremental Forward Stagewise Method For Modeling Longitudinal, Clustered, And Overdispersed Count Data: Application Predicting Nuclear Bud And Micronuclei Frequencies, Rebecca Lehman Jan 2017

The Generalized Monotone Incremental Forward Stagewise Method For Modeling Longitudinal, Clustered, And Overdispersed Count Data: Application Predicting Nuclear Bud And Micronuclei Frequencies, Rebecca Lehman

Theses and Dissertations

With the influx of high-dimensional data there is an immediate need for statistical methods that are able to handle situations when the number of predictors greatly exceeds the number of samples. One such area of growth is in examining how environmental exposures to toxins impact the body long term. The cytokinesis-block micronucleus assay can measure the genotoxic effect of exposure as a count outcome. To investigate potential biomarkers, high-throughput assays that assess gene expression and methylation have been developed. It is of interest to identify biomarkers or molecular features that are associated with elevated micronuclei (MN) or nuclear bud (Nbud) …


Binary Classification On Past Due Of Service Accounts Using Logistic Regression And Decision Tree, Yan Wang, Jennifer L. Priestley Jan 2017

Binary Classification On Past Due Of Service Accounts Using Logistic Regression And Decision Tree, Yan Wang, Jennifer L. Priestley

Published and Grey Literature from PhD Candidates

This paper aims at predicting businesses’ past due in service accounts as well as determining the variables that impact the likelihood of repayment. Two binary classification approaches, logistic regression and the decision tree, were conducted and compared. Both approaches have very good performances with respect to the accuracy. However, the decision tree only uses 10 predictors and reaches an accuracy of 96.69% on the validation set while logistic regression includes 14 predictors and reaches an accuracy of 94.58%. Due to the large concern of false negatives in financial industry, the decision tree technique is a better option than logistic regression …


Logistic Ensemble Models, Bob Vanderheyden, Jennifer L. Priestley Jan 2017

Logistic Ensemble Models, Bob Vanderheyden, Jennifer L. Priestley

Published and Grey Literature from PhD Candidates

Predictive models that are developed in a regulated industry or a regulated application, like determination of credit worthiness must be interpretable and “rational” (e.g., improvements in basic credit behavior must result in improved credit worthiness scores). Machine Learning technologies provide very good performance with minimal analyst intervention, so they are well suited to a high volume analytic environment but the majority are “black box” tools that provide very limited insight or interpretability into key drivers of model performance or predicted model output values. This paper presents a methodology that blends one of the most popular predictive statistical modeling methods with …


A Comparison Of Decision Tree With Logistic Regression Model For Prediction Of Worst Non-Financial Payment Status In Commercial Credit, Jessica M. Rudd Mph, Gstat, Jennifer L. Priestley Jan 2017

A Comparison Of Decision Tree With Logistic Regression Model For Prediction Of Worst Non-Financial Payment Status In Commercial Credit, Jessica M. Rudd Mph, Gstat, Jennifer L. Priestley

Published and Grey Literature from PhD Candidates

Credit risk prediction is an important problem in the financial services domain. While machine learning techniques such as Support Vector Machines and Neural Networks have been used for improved predictive modeling, the outcomes of such models are not readily explainable and, therefore, difficult to apply within financial regulations. In contrast, Decision Trees are easy to explain, and provide an easy to interpret visualization of model decisions. The aim of this paper is to predict worst non-financial payment status among businesses, and evaluate decision tree model performance against traditional Logistic Regression model for this task. The dataset for analysis is provided …


Longitudinal And Geographical Modeling Of Circular Data With An Application To Sudden Infant Death Syndrome, Xinyan Cai Jan 2017

Longitudinal And Geographical Modeling Of Circular Data With An Application To Sudden Infant Death Syndrome, Xinyan Cai

Theses and Dissertations

The aim of this thesis is to study seasonality of death in U.S. infants who died from SIDS. We also propose to investigate secular trends and geographical patterns of seasonal patterns of mortality. The application of circular statistics is used to describe the seasonality of the month of death in infants who died from SIDS in 1990, 2000 and 2010. The secular trends of seasonal patterns of SIDS mortality are investigated using a circular linear regression model after adjusting for potential confounders. The geographical variation in seasonal patterns of SIDS mortality is explored from the U.S. map and quantified by …


Nonparametric Inference For Orderings And Associations Between Two Random Variables, Chuan-Fa Tang Jan 2017

Nonparametric Inference For Orderings And Associations Between Two Random Variables, Chuan-Fa Tang

Theses and Dissertations

Ordering and dependency are two aspects to describe the relationship between two random variables. In this thesis, we choose two hypothesis testing problems to tackle; i.e., a goodness-of-fit test for uniform stochastic ordering and one for positive quadrant dependence. For the test for uniform stochastic ordering, we propose new nonparametric tests based on ordinal dominance curves. We derive the limiting distributions of test statistics and provide the least favorable configuration to determine critical values. Numerical evidence is presented to support our theoretical results, and we apply our methods to a real data set. An extension for random right-censored data is …


วิธีการเปรียบเทียบพื้นที่ใต้โค้ง Roc สำหรับข้อมูลชุดเดียวกัน: กรณีศึกษาแบบจำลองคะแนนเครดิต, เบญจพร เอี่ยมประโคน Jan 2017

วิธีการเปรียบเทียบพื้นที่ใต้โค้ง Roc สำหรับข้อมูลชุดเดียวกัน: กรณีศึกษาแบบจำลองคะแนนเครดิต, เบญจพร เอี่ยมประโคน

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การเปรียบเทียบพื้นที่ใต้โค้ง ROC ระหว่างตัวแบบเต็มรูปกับตัวแบบลดรูปเป็นวิธีที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ซึ่งวิธีที่นิยมใช้ในการเปรียบเทียบ คือ วิธี Delong แต่วิธีนี้ควรนำมาใช้เมื่อผลต่างของพื้นที่ ROC มีการแจกแจงปกติ งานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อหาวิธีเปรียบเทียบพื้นที่ใต้โค้ง ROC ระหว่างตัวแบบเต็มรูปกับตัวแบบลดรูปเมื่อผลต่างของพื้นที่ ROC ไม่มีการแจกแจงแบบปกติ โดยทำการแปลงข้อมูลผลต่างพื้นที่ใต้โค้ง ROC ระหว่างตัวแบบเต็มรูปและตัวแบบลดรูปให้มีการแจกแจงปกติแล้วนำไปทดสอบผลต่างด้วย Z-test (วิธี Transform) นอกจากนี้ผู้วิจัยยังได้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของการเปรียบเทียบพื้นที่ใต้โค้ง ROC ระหว่างวิธี Transform และวิธี Delong test โดยทำการจำลองข้อมูลจาก German credit ใน package caret ในโปรแกรม R เพื่อนำมาสร้างตัวแบบโลจิสติกสำหรับการเปรียบเทียบพื้นที่ใต้โค้งของทั้ง 2 วิธี และนำผลของทั้ง 2 วิธีในแต่ละขนาดตัวอย่างมาหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์กับผลการวิเคราะห์จากวิธี Likelihood ratio test (LRT) ซึ่งเป็นอีกวิธีที่ใช้เปรียบเทียบตัวแบบโลจิสติก อนึ่งวิธี LRT นี้ไม่สามารถใช้เปรียบเทียบตัวแบบทางสถิติบางตัวแบบ เช่น Support Vector Machine แต่สามารถทำการเปรียบเทียบตัวแบบได้โดยการเปรียบเทียบพื้นที่ใต้โค้ง ROC ดังนั้นการเปรียบเทียบพื้นที่ใต้โค้ง ROC จึงเป็นวิธีหนึ่งในการช่วยเลือกตัวแบบที่เหมาะสม ผลการวิจัยพบว่า ที่ขนาดตัวอย่าง 300 500 และ 1000 วิธีการเปรียบเทียบพื้นที่ใต้โค้ง ROC โดยวิธีการแปลงข้อมูลผลต่างพื้นที่ใต้โค้ง ROC (วิธี Transform) มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ p-value ที่สอดคล้องกับวิธี LRT มากกว่าวิธี Delong อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 นอกจากนั้นพบว่า ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ p-value มีค่าไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับนัยสำคัญ 0.05


การใช้พารามิเตอร์ที่สร้างจากภาคตัดกรวยในการจำแนกเลขที่บ้านจากกูเกิลสตรีตวิวด้วยวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน, พงศ์ศรัณย์ เทียมตะวัน Jan 2017

การใช้พารามิเตอร์ที่สร้างจากภาคตัดกรวยในการจำแนกเลขที่บ้านจากกูเกิลสตรีตวิวด้วยวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน, พงศ์ศรัณย์ เทียมตะวัน

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การรู้จำตัวเลขเป็นปัญหาสำคัญหนึ่งในสาขาคอมพิวเตอร์วิทัศน์และการรู้จำแบบ งานวิจัยนี้ทำการจำแนกตัวเลขจากฐานข้อมูลเลขที่บ้านจากกูเกิล สตรีตวิว ซึ่งมีความสำคัญต่อการปรับปรุงความถูกต้องของแผนที่และระบบนำทางในปัจจุบัน (Netzer และคณะ, 2012) โดยใช้พารามิเตอร์ที่ได้จากลักษณะเชิงเรขาคณิตวิเคราะห์ของตัวเลขในการสร้างตัวแบบ และใช้ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนในการจำแนกตัวเลข โดยเปรียบเทียบผลลัพธ์การจำแนกตัวเลขระหว่าง 4 เคอร์เนล ได้แก่ เคอร์เนลเชิงเส้น, เคอร์เนลพหุนาม, เคอร์เนลเรเดียล และเคอร์เนลซิกมอยด์ รวมถึงเปรียบเทียบความสำคัญของแต่ละลักษณะว่ามีผลต่อการจำแนกตัวเลขอย่างไร หลังจากเตรียมข้อมูลรูปภาพก่อนการสร้างตัวแบบ ในการดึงลักษณะจะใช้การแปลงฮัฟ (Hough transform) ในการค้นหารูปร่างภาคตัดกรวยที่พบในรูปขอบของตัวเลข 4 รูปแบบ ได้แก่ เส้นตรง, วงรี, พาราโบลาแนวตั้ง และพาราโบลาแนวนอน พบว่า เคอร์เนลเรเดียลให้ผลลัพธ์การจำแนกตัวเลขดีที่สุด คือ 72.17% และใช้เวลาในการสร้างตัวแบบ 22.36 นาที ลักษณะที่เกี่ยวข้องกับเส้นตรงมีความสำคัญต่อการจำแนกตัวเลขมากที่สุด รองลงมาคือ วงรี พาราโบลาแนวนอน และพาราโบลาแนวตั้ง ตามลำดับ


การพัฒนาระบบสารสนเทศปรับเปลี่ยนตามแบบการประเมินของครูสำหรับการประเมินการเรียนรู้ของนักเรียนมัธยมศึกษา, พิทยา ระยับศรี Jan 2017

การพัฒนาระบบสารสนเทศปรับเปลี่ยนตามแบบการประเมินของครูสำหรับการประเมินการเรียนรู้ของนักเรียนมัธยมศึกษา, พิทยา ระยับศรี

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) วิเคราะห์องค์ประกอบสำหรับระบบ ฯ ด้านข้อมูลนำเข้า กระบวนการ และการนำเสนอผล 2) พัฒนาระบบ ฯ 3) ประเมินคุณภาพของระบบ ฯ และ 4) ศึกษาผลจากการใช้ระบบ ฯ ที่มีต่อการจัดการเรียนรู้ของครู การวิจัยครั้งนี้แบ่งออกเป็น 2 ระยะ แต่ละระยะเก็บข้อมูลกับครูมัธยมศึกษาในโรงเรียนสังกัดสำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐานและโรงเรียนสาธิตสังกัดสำนักงานการอุดมศึกษา ในเขตกรุงเทพมหานคร การวิจัยระยะที่ 1 ประกอบด้วยผู้ให้ข้อมูลคือ ครูมัธยมศึกษา 8 กลุ่มสาระการเรียนรู้ รวมทั้งสิ้น 16 คน เก็บข้อมูลด้วยวิธีการสนทนากลุ่ม และประเมินคุณภาพของระบบ ฯ โดยผู้เชี่ยวชาญ ส่วนระยะที่ 2 เก็บข้อมูลกับครูและนักเรียนมัธยมศึกษาที่เป็นอาสาสมัครในการทดลองใช้ระบบ ฯ รวมทั้งสิ้น 50 คน เก็บข้อมูลโดยใช้แบบประเมินความพึงพอใจและประสิทธิภาพของระบบ ฯ สำหรับครู และแบบสัมภาษณ์นักเรียนสำหรับการใช้ระบบสารสนเทศ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่ได้จากการวิจัยครั้งนี้จะวิเคราะห์ด้วยสถิติเชิงบรรยาย ได้แก่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ส่วนข้อมูลเชิงคุณภาพจะใช้การวิเคราะห์เนื้อหา และสรุปข้อมูลแบบนิรนัย ผลการวิจัยพบว่า 1. ระบบ ฯ ที่พัฒนาขึ้นประกอบด้วย 3 องค์ประกอบ ได้แก่ (1) ระบบลงทะเบียนและการเข้าสู่ระบบของผู้ใช้ สำหรับเก็บข้อมูลพื้นฐานของผู้ใช้เพื่อจำแนกและกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงและจัดการข้อมูลในระบบ (2) ระบบจัดการรายวิชาและชั้นเรียน ที่มีการเก็บข้อมูลสำหรับการประเมินผลการเรียนรู้ ได้แก่ ประเภทการประเมิน รูปแบบการให้ผลประเมิน ผลป้อนกลับของครู (คุณภาพ จุดเด่นและข้อควรปรับปรุง และข้อเสนอแนะเพื่อการพัฒนา) และผลสะท้อนกลับของนักเรียนที่มีต่อผลการประเมินและการจัดการเรียนรู้ของครู และ (3) ระบบรายงานผลที่มีการรายงานสารสนเทศเกี่ยวกับพฤติกรรมการเรียนรู้ของนักเรียนทั้งในระดับชั้นเรียน และรายบุคคล และมีสารสนเทศเชิงเปรียบเทียบระหว่างผลการประเมินของนักเรียนเป็นรายบุคคลกับภาพรวมทั้งชั้นเรียน จำแนกระบบ ฯ ตามผู้ใช้งานออกเป็น 2 ระบบคือ ระบบสำหรับครูและระบบสำหรับนักเรียน โดยประกอบด้วย 11 ระบบย่อย ได้แก่ (1) ระบบการลงทะเบียนผู้ใช้และการเข้าสู่ระบบ (2) ระบบการจัดการห้องเรียน (3) ระบบการจัดกลุ่มนักเรียน (4) ระบบการสร้างภาระงานและผลป้อนกลับ (5) …


การพัฒนาตัวบ่งชี้คุณธรรมและจริยธรรมตามโมเดลต้นไม้จริยธรรมของนักเรียนระดับชั้นมัธยมศึกษาตอนปลาย, วัลย์ลดา ภวภูตานนท์ Jan 2017

การพัฒนาตัวบ่งชี้คุณธรรมและจริยธรรมตามโมเดลต้นไม้จริยธรรมของนักเรียนระดับชั้นมัธยมศึกษาตอนปลาย, วัลย์ลดา ภวภูตานนท์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาตัวบ่งชี้คุณธรรมและจริยธรรมของนักเรียนระดับชั้นมัธยมศึกษาตอนปลาย 2) ศึกษาระดับคุณธรรมและจริยธรรมของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาตอนปลายตามตัวบ่งชี้ที่พัฒนาขึ้น 3) ตรวจสอบความสอดคล้องของโมเดลต้นไม้จริยธรรมกับข้อมูลเชิงประจักษ์ ตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยคือนักเรียนระดับชั้นมัธยมศึกษาตอนปลายสังกัดสำนักงานคณะกรรมการการศึกษาขั้นพื้นฐานกระทรวงศึกษาธิการ (สพฐ) จากทั่วประเทศจำนวน 1,090 คน ได้จากการสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน เครื่องมือเป็นแบบสอบถามคุณธรรมและจริยธรรมของนักเรียน จำนวน 72 ข้อ มีค่าดัชนี IOC ตั้งแต่ 0.60-1.00 และค่าสัมประสิทธิ์แอลฟาครอนบาค (Cronbach's alpha coefficient) มีค่าตั้งแต่ 0.536-0.843 การวิเคราะห์ข้อมูลใช้สถิติบรรยาย การวิเคราะห์สหสัมพันธ์เพียร์สันด้วยโปรแกรม SPSS และการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันอันดับสองด้วยโปรแกรม LISREL ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1) ผลการพัฒนาตัวบ่งชี้คุณธรรมและจริยธรรมของนักเรียนระดับชั้นมัธยมศึกษาตอนปลาย พบว่า ตัวบ่งชี้คุณธรรมและจริยธรรมประกอบด้วย 4 องค์ประกอบหลัก 14 ตัวบ่งชี้ ดังนี้ องค์ประกอบที่ 1 ความรู้เชิงจริยธรรม ประกอบด้วยตัวบ่งชี้ 3 ตัวได้แก่ สุขภาพจิต สติปัญญา และประสบการณ์ทางสังคม องค์ประกอบที่ 2 ทัศนคติเชิงจริยธรรม ประกอบด้วยตัวบ่งชี้ 3 ตัวได้แก่ ทัศนคติ ค่านิยม ลักษณะมุ่งอนาคตควบคุมตน และความเชื่ออำนาจในตน องค์ประกอบที่ 3 เหตุผลเชิงจริยธรรม ประกอบด้วยตัวบ่งชี้ 2 ตัวได้แก่ เจตนาทำเพื่อส่วนรวม และแรงจูงใจใฝ่สัมฤทธิ์ และองค์ประกอบที่ 4 พฤติกรรมเชิงจริยธรรม ประกอบด้วยตัวบ่งชี้ 6 ตัวได้แก่การดูแลสุขภาพ การทำงาน การขยันเรียน การเป็นพลเมืองดี การอบรมเลี้ยงดู และการพัฒนาสังคม 2) ผลการศึกษาระดับคุณธรรมและจริยธรรมของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาตอนปลายตามตัวบ่งชี้ที่พัฒนาขึ้นพบว่า โดยรวมอยู่ในระดับมาก เมื่อพิจารณาเป็นรายตัวบ่งชี้ พบว่า สติปัญญา ความเชื่อในอำนาจตน แรงจูงใจใฝ่สัมฤทธิ์ การอบรมเลี้ยงดู มีค่าเฉลี่ยมากที่สุดในแต่ละองค์ประกอบ (M=4.11, 4.28, 4.17, 4.29 ตามลำดับ) 3) ผลการตรวจสอบความตรงของโมเดลคุณธรรมและจริยธรรมด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันอันดับสอง พบว่า โมเดลมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ (chi-square …


Adversarial Decision Making In Counterterrorism Applications, Dogucan Mazicioglu Jan 2017

Adversarial Decision Making In Counterterrorism Applications, Dogucan Mazicioglu

Theses and Dissertations

Our main objective is to improve decision making in counterterrorism applications by implementing expected utility for prescriptive decision making and prospect theory for descriptive modeling. The areas that we aim to improve are behavioral modeling of adversaries with multi objectives in counterterrorism applications and incorporating risk attitudes of decision makers to risk matrices in assessing risk within an adversarial counterterrorism framework. Traditionally, counterterrorism applications have been approached on a single attribute basis. We utilize a multi-attribute prospect theory approach to more realistically model the attacker’s behavior, while using expected utility theory to prescribe the appropriate actions to the defender. We …


Comparing The Structural Components Variance Estimator And U-Statistics Variance Estimator When Assessing The Difference Between Correlated Aucs With Finite Samples, Anna L. Bosse Jan 2017

Comparing The Structural Components Variance Estimator And U-Statistics Variance Estimator When Assessing The Difference Between Correlated Aucs With Finite Samples, Anna L. Bosse

Theses and Dissertations

Introduction: The structural components variance estimator proposed by DeLong et al. (1988) is a popular approach used when comparing two correlated AUCs. However, this variance estimator is biased and could be problematic with small sample sizes.

Methods: A U-statistics based variance estimator approach is presented and compared with the structural components variance estimator through a large-scale simulation study under different finite-sample size configurations.

Results: The U-statistics variance estimator was unbiased for the true variance of the difference between correlated AUCs regardless of the sample size and had lower RMSE than the structural components variance estimator, providing better type 1 error …


Weighted Quantile Sum Regression For Analyzing Correlated Predictors Acting Through A Mediation Pathway On A Biological Outcome, Bhanu M. Evani Jan 2017

Weighted Quantile Sum Regression For Analyzing Correlated Predictors Acting Through A Mediation Pathway On A Biological Outcome, Bhanu M. Evani

Theses and Dissertations

Abstract

Weighted Quantile Sum Regression for Analyzing Correlated Predictors Acting Through a Mediation Pathway on a Biological Outcome

By

Bhanu M. Evani, Ph.D.

A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy at Virginia Commonwealth University.

Virginia Commonwealth University, 2017.

Major Director: Robert A. Perera, Asst. Professor, Department of Biostatistics

This work examines mediated effects of a set of correlated predictors using the recently developed Weighted Quantile Sum (WQS) regression method. Traditionally, mediation analysis has been conducted using the multiple regression method, first proposed by Baron and Kenny (1986), which has since …


Application Of The Fisher Dimer Model To Dna Condensation, John C. Baker Iii Jan 2017

Application Of The Fisher Dimer Model To Dna Condensation, John C. Baker Iii

Theses and Dissertations

This paper considers the statistical mechanics occupation of the edge of a single helix of DNA by simple polymers. Using Fisher's exact closed form solution for dimers on a two-dimensional lattice, a one-dimensional lattice is created mathematically that is occupied by dimers, monomers, and holes. The free energy, entropy, average occupation, and total charge on the lattice are found through the usual statistical methods. The results demonstrate the charge inversion required for a DNA helix to undergo DNA condensation.


A Multi-Method Exploration Of The Genetic And Environmental Risks Contributing To Tobacco Use Behaviors In Young Adulthood, Elizabeth K. Do Jan 2017

A Multi-Method Exploration Of The Genetic And Environmental Risks Contributing To Tobacco Use Behaviors In Young Adulthood, Elizabeth K. Do

Theses and Dissertations

Tobacco use remains the leading preventable cause of morbidity and mortality in both the United States and worldwide. Twin and family studies have demonstrated that both genetic and environmental factors are important contributors to tobacco use behaviors. Understanding how genes, the environment, and their interactions is critical to the development of public health interventions that focus on the reduction of tobacco related morbidity and mortality. However, few studies have examined the transition from adolescent to young adulthood – the time when many individuals are experimenting with and developing patterns of tobacco use. This dissertation thesis seeks to provide a comprehensive …


Marginal Structural Cox Model For Survival Data With Treatment-Confounder Feedback, Yanan Zhang Jan 2017

Marginal Structural Cox Model For Survival Data With Treatment-Confounder Feedback, Yanan Zhang

Theses and Dissertations

In an observational longitudinal study, there can be time-varying exposure/treatment and time-varying confounders. When the confounders affect the exposure and prior exposure also has an impact on levels of confounders, there is treatment confounder feedback. To admit estimation of unbiased causal effects, these conditions need to be hold, exchangeability, positivity, consistency. The traditional method of conditioning on potential confounders does not meet these 3 conditions. Therefore, parameter estimates from traditional Cox model are biased casual effect estimates when the treatment confounder feedback exists. The marginal structural Cox model can be used to address this issue. By calculating and including inverse …


Improved Simultaneous Estimation Of Location And System Reliability Via Shrinkage Ideas, Beidi Qiang Jan 2017

Improved Simultaneous Estimation Of Location And System Reliability Via Shrinkage Ideas, Beidi Qiang

Theses and Dissertations

In decision theory, when several parameters need to be estimated simultaneously, many standard estimators can be improved, in terms of a combined loss function. The problem of finding such estimators has been well studied in the literature, but mostly under parametric settings, which is inappropriate for heavy-tailed distributions. In the first part of this dissertation, a robust simultaneous estimator of location is proposed using the shrinkage idea. A nonparametric Bayesian estimator is also discussed as an alternative. The proposed estimators do not assume a specific parametric distribution and they do not require the existence of finite moments. The performance of …


Functional Data Smoothing Methods And Their Applications, Songqiao Huang Jan 2017

Functional Data Smoothing Methods And Their Applications, Songqiao Huang

Theses and Dissertations

In many subjects such as psychology, geography, physiology or behavioral science, researchers collect and analyze non-traditional data, i.e., data that do not consist of a set of scalar or vector observations, but rather a set of sequential observations measured over a fine grid on a continuous domain, such as time, space, etc. Because the underlying functional structure of the individual datum is of interest, Ramsay and Dalzell (1991) named the collection of topics involving analyzing these functional observations functional data analysis (FDA). Topics in functional data analysis include data smoothing, data registration, regression analysis with functional responses, cluster analysis on …


Technology Design: The Movement Of Means, Yu Gu Jan 2017

Technology Design: The Movement Of Means, Yu Gu

Open Educational Resources

In order to promote students’ conceptual understanding and learning experience in introductory statistics, a technology task, which focuses on the probability distribution in which means are defined, was created using TinkerPlots, an exploratory dataanalysis and modeling software. The targeted audiences range from senior high school grade levels to college freshmen who are starting their introductory course in statistics. Students will be guided to explore and discover the movement behaviors of means of a set of numbers randomly generated from a fixed range of values characterized by a predetermined probability distribution. The cognitive, mathematical, technological and pedagogical natures of the task, …