Statistics and Probability Commons^™

Dimensionality And Factorial Invariance Of Religiosity Among Christians And The Religiously Unaffiliated: A Cross-Cultural Analysis Based On The International Social Survey Programme, Carlos Miguel Lemos, Ross Joseph Gore, Ivan Puga-Gonzalez, F. Leron Shults

VMASC Publications

We present a study of the dimensionality and factorial invariance of religiosity for 26 countries with a Christian heritage, based on the 1998 and 2008 rounds of the International Social Survey Programme (ISSP) Religion survey, using both exploratory and multi-group confirmatory factor analyses. The results of the exploratory factor analysis showed that three factors, common to Christian and religiously unaffiliated respondents, could be extracted from our initially selected items and suggested the testing of four different three-factor models using multi-group confirmatory factor analysis. For the model with the best fit and measurement invariance properties, we labeled the three resulting factors …

Reliability Analysis For Systems With Outsourced Components, Zhengwei Hu

Doctoral Dissertations

"The current business model for many industrial firms is to function as system integrators, depending on numerous outsourced components from outside component suppliers. This practice has resulted in tremendous cost savings; it makes system reliability analysis, however, more challenging due to the limited component information available to system designers. The component information is often proprietary to component suppliers. Motivated by the need of system reliability prediction with outsourced components, this work aims to explore feasible ways to accurately predict the system reliability during the system design stage. Four methods are proposed. The first method reconstructs component reliability functions using limited …

การประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังกับการวางแผนทางการเงิน, ภัควัลย์ จันทรศิริภาส

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ที่จะนำการเรียนรู้แบบเสริมกำลังมาประยุกต์กับการวางแผนทางการเงินเพื่อตัดสินใจเลือกอัตราส่วนของสินทรัพย์ที่ใช้ในการบริโภคและการลงทุนในสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงที่ดีที่สุดในแต่ละช่วงเวลาตลอดช่วงอายุของครัวเรือน ผลลัพธ์ที่ได้จากการเรียนรู้แบบเสริมกำลังซึ่งเป็นค่าประมาณ จะถูกนำมาเปรียบเทียบกับคำตอบที่ถูกต้องจากวิธี MDP สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมกำลังในงานวิจัยนี้เป็นอัลกอริธึม SARSA โดยการเลือกการกระทำใช้วิธี ε-greedy ส่วนการประมาณค่าใช้ตัวแบบถดถอยที่มีตัวแปรต้นเป็นฟีเจอร์จากเคอร์เนล Radial Basis Function (RBF) จากการศึกษาพบว่าความผิดพลาดระหว่างค่าประมาณผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเทียบกับคำตอบจาก MDP มีแนวโน้มลู่เข้าสู่ศูนย์ แสดงว่าการเรียนรู้แบบเสริมกำลังสามารถประยุกต์กับการวางแผนทางการเงินได้ อย่างไรก็ตาม SARSA แบบดั้งเดิมใช้เวลานานในการเรียนรู้ เมื่อปรับปรุงให้การเลือกการกระทำในช่วงแรกเน้นสำรวจมากขึ้น พบว่า ความผิดพลาดลดลง แสดงให้เห็นว่า SARSA ที่ปรับปรุงให้เน้นการสำรวจในช่วงแรกมีประสิทธิภาพดีขึ้นกว่าแบบดั้งเดิม นอกจากนี้เมื่อพิจารณาผลของการปรับเปลี่ยนปัจจัยต่างๆ สำหรับ SARSA แบบเน้นการสำรวจในช่วงแรก พบว่า ความผิดพลาดระหว่างค่าประมาณผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเทียบกับ MDP มีค่าน้อยสุดเมื่อใช้ค่าน้ำหนักเริ่มต้นจากตัวแบบการถดถอยเชิงเส้น, จำนวนฟีเจอร์ 200 ลักษณะ, อัตราการเรียนรู้และความน่าจะเป็นในการเลือกการกระทำแบบสำรวจแบบลดลงตามเวลาที่มีค่าเริ่มต้น 0.1 และ 0.9 ตามลำดับ ในขณะที่การนำคำตอบที่ดีที่สุดไปจำลองใช้จริง ผลของการวางแผนทางการเงินที่ได้มีความแตกต่างกับคำตอบจาก MDP มาก โดยการใช้ค่าน้ำหนักเริ่มต้นจากตัวแบบการถดถอยเชิงเส้น, จำนวนฟีเจอร์ 300 ลักษณะ, อัตราการเรียนรู้และความน่าจะเป็นในการเลือกการกระทำแบบสำรวจแบบลดลงตามเวลาที่มีค่าเริ่มต้น 0.1 และ 0.9 ตามลำดับให้ผลลัพธ์ที่ใกล้เคียงกับ MDP มากสุด แสดงว่าถึงแม้ความผิดพลาดของผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจะมีค่าต่ำสุด คำตอบจากวิธีการเรียนรู้แบบเสริมกำลังยังมีความผิดพลาดสูงเมื่อเทียบกับคำตอบจาก MDP

ความอยู่ดีมีสุขของวัยรุ่น: การวิเคราะห์อภิมานโมเดลสมการเชิงโครงสร้าง, นัฏฐิกา เจริญตะคุ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยครั้งนี้มีจุดประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาตัวแปรคุณลักษณะงานวิจัย 3 ด้านคือ ด้านการตีพิมพ์ ด้านเนื้อหาสาระ และด้านวิธีวิทยาการวิจัยที่ส่งผลต่อขนาดอิทธิพลของความฉลาดทางอารมณ์ การรู้คุณ การสนับสนุนทางสังคม รูปแบบการเผชิญปัญหา และการสนับสนุนความเป็นอิสระที่ส่งผลต่อความอยู่ดีมีสุขของวัยรุ่น 2) สร้างและตรวจสอบโมเดลความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของปัจจัยความฉลาดทางอารมณ์ การรู้คุณ การสนับสนุนทางสังคม รูปแบบการเผชิญปัญหา และการสนับสนุนความเป็นอิสระที่ส่งผลต่อความอยู่ดีมีสุขของวัยรุ่น ตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้เป็นงานวิจัยสหสัมพันธ์เชิงสาเหตุเกี่ยวกับ ความอยู่ดีมีสุขของวัยรุ่นที่เผยแพร่ในรูปแบบบทความวิจัยในช่วงปี ค.ศ. 2007-2019 จำนวน 67 เรื่องจากทั้งหมด 61,696 เรื่อง โดยใช้การวิเคราะห์อภิมานโมเดลสมการเชิงโครงสร้างด้วยโปรแกรม R และ Mplus ผลการวิจัยมีดังนี้ 1. คุณลักษณะงานวิจัย 3 ด้านส่งผลต่อขนาดอิทธิพลของความฉลาดทางอารมณ์ การรู้คุณ รูปแบบการเผชิญปัญหา การสนับสนุนทางสังคม และการสนับสนุนความเป็นอิสระที่มีต่อความอยู่ดีมีสุขของวัยรุ่นโดยมีขนาดอิทธิพลเท่ากับ .23-.58 .19-.56 .19-.31 .20-.55 และ .20-.47 ตามลำดับ โดยขนาดอิทธิพลของแต่ละตัวแปรอิสระที่มีต่อความอยู่ดีมีสุขจะได้รับอิทธิพลจากคุณลักษณะงานวิจัยทั้ง 3 ด้านแตกต่างกัน 2. โมเดลความสัมพันธ์เชิงสาเหตุความอยู่ดีมีสุขของวัยรุ่นที่พัฒนาขึ้น ประกอบด้วยปัจจัย 4 ด้านคือ ความฉลาดทางอารมณ์ การสนับสนุนทางสังคม รูปแบบการเผชิญปัญหา และการรู้คุณ ซึ่งอธิบาย ความผันแปรของความอยู่ดีมีสุขได้ร้อยละ 18.3 โดยโมเดลดังกล่าวสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ (χ2= 2.518; df= 1; p-value = .113; CFI = 1.000; TLI = 1.000; RMSEA = .006) ทั้งนี้ความฉลาดทางอารมณ์มีอิทธิพลต่อความอยู่ดีมีสุขของวัยรุ่นมากที่สุด รองลงมาคือ การรู้คุณ รูปแบบการเผชิญปัญหา และการสนับสนุนทางสังคม (.249 .245 .116 และ .141 ตามลำดับ)

Spatiotemporal Dynamics Of Nitrogen And Carbon Biogeochemistry In A Wetland-Stream Sequence, Patrick E. Hurley

Graduate Student Theses, Dissertations, & Professional Papers

Studies of aquatic ecosystems often segregate streams from the influential ponds, lakes, and wetland zones that act as important transitions between terrestrial and fluvial systems. Across the aquatic landscape, these zones interact to form linked ecosystems that function as discrete nutrient processing domains, shifting biogeochemical signals due to spatial and temporal variability in hydrologic and biologic controls. Using a mass-balance approach, we profiled nutrient dynamics along a 23-km wetland-stream sequence over three seasons. Hydrologic, morphologic, and biologic conditions, as well as landscape attributes, were quantified to determine potential controls on biogeochemical cycling in a tributary of the Upper Clark Fork …

High Dimensional Outlier Detection, Omid Khormali

Graduate Student Theses, Dissertations, & Professional Papers

In statistics and data science, outliers are data points that differ greatly from other observations in a data set. They are important attributes of the data because they can dramatically influence patterns and relationships manifested by non-outliers. It is therefore very important to detect and adequately deal with outliers. Recently, a novel algorithm, the ROMA algorithm, has been proposed [11]. In this paper, we propose a modification of the ROMA algorithm that reduces its computational complexity from $O(n^2 m)$ to $O((n/(2^m-o(1)))^2 m)$ where $n$ is the number of data points and $m$ is the dimension of the space. And as …

Colloidal And Truly Dissolved Metal(Loid)S In Wastewater Lagoons And Their Removal With Floating Treatment Wetlands, Lauren Sullivan

Graduate Student Theses, Dissertations, & Professional Papers

Climate change is predicted to cause continuing declines in late-season streamflow, thus increasing the relative contribution of wastewater effluent to surface water flows. Wastewater effluent represents a critical point source of metal and metalloid contamination to aquatic ecosystems and wastewater lagoons are the most common wastewater treatment system in the rural United States. Although the fraction of total wastewater metals and metalloids in "dissolved" forms (defined here asnm) likely drives the potential for negative effects on receiving waters, this broad operational definition lumps truly dissolved solutes (nm) with small colloids and nanomaterials (1-450 nm; hereafter colloids). This size distinction may …

Methods For Estimating Mountain Goat Occupancy And Abundance, Molly Mcdevitt

Graduate Student Theses, Dissertations, & Professional Papers

Abundance and occupancy are two parameters of central interest to the field of ecology. Furthermore, accurate (both precise and unbiased) estimates are key pieces to the puzzle of effective wildlife management decision-making. While there exist a variety of sampling techniques and statistical models for effectively estimating population parameters for frequently encountered and large mammals, methods for sampling unmarked and rare species are few and far between. The first step to acquiring usable parameter estimates is through the use of sampling theory and incorporation of probabilistic sampling designs to collect count-data and occurrence-data. Often, it is assumed that probabilistic sampling designs …

Neutrosophic Set Is A Generalization Of Intuitionistic Fuzzy Set, Inconsistent Intuitionistic Fuzzy Set (Picture Fuzzy Set, Ternary Fuzzy Set), Pythagorean Fuzzy Set, Q-Rung Orthopair Fuzzy Set, Spherical Fuzzy Set, And N-Hyperspherical Fuzzy Set, While Neutrosophication Is A Generalization Of Regret Theory, Grey System Theory, And Three-Ways Decision (Revisited), Florentin Smarandache

Branch Mathematics and Statistics Faculty and Staff Publications

In this paper we prove that Neutrosophic Set (NS) is an extension of Intuitionistic Fuzzy Set (IFS) no matter if the sum of single-valued neutrosophic components is < 1, or > 1, or = 1. For the case when the sum of components is 1 (as in IFS), after applying the neutrosophic aggregation operators one gets a different result from that of applying the intuitionistic fuzzy operators, since the intuitionistic fuzzy operators ignore the indeterminacy, while the neutrosophic aggregation operators take into consideration the indeterminacy at the same level as truth-membership and falsehood-nonmembership are taken. NS is also more flexible and effective because it …

Time-Reflective Text Representations For Semantic Evolution Tracking And Trend Analytics, Roberto Camacho Barranco

Open Access Theses & Dissertations

The extraction of significant, relevant, and useful trends from massive document collections, such as a streaming newswire or scientific publications, is a challenging and significant problem in many different fields, including intelligence analysis, recommendation systems, and scientific research. However, techniques that tackle trend analytics of such large text corpora are limited because research that addresses the temporal nature of these publications is still in its early stages. In this work, we first show that it is possible to capture the evolution of a story (or trend) by connecting the dots between different documents in a text corpus. The observed results …

Combination Of Resampling Based Lasso Feature Selection And Ensembles Of Regularized Regression Models, Abhijeet R. Patil

Open Access Theses & Dissertations

In high-dimensional data, the performance of various classiers is largely dependent on the selection of important features. Most of the individual classiers using existing feature selection (FS) methods do not perform well for highly correlated data. Obtaining important

features using the FS method and selecting the best performing classier is a challenging task in high throughput data. In this research, we propose a combination of resampling based least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) feature selection (RLFS)

and ensembles of regularized regression models (ERRM) capable of handling data with the high correlation structures. The ERRM boosts the prediction accuracy with …

On The Performance Of Variable Selection And Classification Via Rank-Based Classifier, Md Showaib Rahman None Sarker

Open Access Theses & Dissertations

In high-dimensional gene expression data analysis, the accuracy and reliability of cancer classification and selection of important genes play a very crucial role. To identify these important genes and predict future outcomes (tumor vs. non-tumor), various methods have been proposed in the literature. But only few of them take into account correlation patterns and grouping effects among the genes. In this article, we propose a rank-based modification of the popular penalized logistic regression procedure based on a combination of l1 and l2 penalties capable of handling possible correlation among genes in different groups. While the l1 penalty maintains sparsity, the …

Adult Atlantic Sturgeon Population Dynamics In The York River, Virginia, Jason E. Kahn

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

Sturgeon first appear in the fossil record in the Triassic Period just over 200 million years ago and are among the most primitive of the bony fishes. Despite their large size and historic presence along the East Coast, Atlantic sturgeon were not targeted for their meat and caviar as a commercial fishery until 1880. By 1905 they had declined to less than one percent of their pre-fishing abundance but the fishery continued. Prior to 1980, there had been very little research on Atlantic sturgeon, primarily limited to documenting landing location and poundage, maximum longevity, or weight of eggs per fish. …

Toward Using High-Frequency Coastal Radars For Calibration Of S-Ais Based Ocean Vessel Tracking Models, Ben Freidrich

Theses and Dissertations (Comprehensive)

Most of the world relies on ships for transportation, shipping, and tourism. Automatic Identification System messages are transmitted from ships and provide a wealth of positional data on these open ocean vessels. This data is being utilized to determine the optimal path for ships, as well as predicting where a ship may be going in the near future. It has only been in the past decade that Automatic Identification Systems (AIS) signals have been easily received with satellites (S-AIS) so there have been few studies that look at using available information and pairing it with the new abundance of ship …

Statistical Methods For Joint Analysis Of Multiple Phenotypes And Their Applications For Phewas, Xueling Li

Dissertations, Master's Theses and Master's Reports

Genome-wide association studies (GWAS) have successfully detected tens of thousands of robust SNP-trait associations. Earlier researches have primarily focused on association studies of genetic variants and some well-defined functions or phenotypic traits. Emerging evidence suggests that pleiotropy, the phenomenon of one genetic variant affects multiple phenotypes, is widespread, especially in complex human diseases. Therefore, individual phenotype analyses may lose statistical power to identify the underlying genetic mechanism. Contrasting with single phenotype analyses, joint analysis of multiple phenotypes exploits the correlations between phenotypes and aggregates multiple weak marginal effects and is therefore likely to provide new insights into the functional consequences …

Bayesian Analysis For The Intraclass Model And For The Quantile Semiparametric Mixed-Effects Double Regression Models, Duo Zhang

Dissertations, Master's Theses and Master's Reports

This dissertation consists of three distinct but related research projects. The first two projects focus on objective Bayesian hypothesis testing and estimation for the intraclass correlation coefficient in linear models. The third project deals with Bayesian quantile inference for the semiparametric mixed-effects double regression models. In the first project, we derive the Bayes factors based on the divergence-based priors for testing the intraclass correlation coefficient (ICC). The hypothesis testing of the ICC is used to test the uncorrelatedness in multilevel modeling, and it has not well been studied from an objective Bayesian perspective. Simulation results show that the two sorts …

Statistical Methods For Mixed Frequency Data Sampling Models, Yun Liu

Dissertations, Master's Theses and Master's Reports

The MIDAS models are developed to handle different sampling frequencies in one regression model, preserving information in the higher sampling frequency. Time averaging has been the traditional parametric approach to handle mixed sampling frequencies. However, it ignores information potentially embedded in high frequency. MIDAS regression models provide a concise way to utilize additional information in HF variables. While a parametric MIDAS model provides a parsimonious way to summarize information in HF data, nonparametric models would maintain more flexibility at the expense of the computational complexity. Moreover, one parametric form may not necessarily be appropriate for all cross-sectional subjects. This thesis …

The Zero Truncated Poisson Burr X Family Of Distributions With Properties, Characterizations, Applications, And Validation Test, T. H.M. Aboulemagd, Mohammed S. Hamed, Gholamhossein Hamedani, M. M. Ali, Hafida Goual, Mustafa Ç. Korkmaz, Haitham M. Yousof

Mathematical and Statistical Science Faculty Research and Publications

The goal of this work is to introduce a new family of continuous distributions with a strong physical application. Some statistical properties are derived, and certain useful characterizations of the proposed family distributions are presented. Five applications are provided to illustrate the importance of the new family. A modified goodness-of-fit test for the new family in complete data case are investigated via two examples. We propose, as a first step, the construction of Nikulin-Rao-Robson statistic based on chi-squared fit tests for the new family in the case of complete data. The new test is based on the Nikulin-Rao-Robson statistic separately …

Quantifying Human Biological Age: A Machine Learning Approach, Syed Ashiqur Rahman

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

Quantifying human biological age is an important and difficult challenge. Different biomarkers and numerous approaches have been studied for biological age prediction, each with its advantages and limitations. In this work, we first introduce a new anthropometric measure (called Surface-based Body Shape Index, SBSI) that accounts for both body shape and body size, and evaluate its performance as a predictor of all-cause mortality. We analyzed data from the National Health and Human Nutrition Examination Survey (NHANES). Based on the analysis, we introduce a new body shape index constructed from four important anthropometric determinants of body shape and body size: body …

Compound-Specific Isotope Analysis Of Amino Acids In Biological Tissues: Applications In Forensic Entomology, Food Authentication And Soft-Biometrics In Humans, Mayara Patricia Viana De Matos

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

In this work we demonstrate the power of compound-specific isotope analysis (CSIA) to analyze proteinaceous biological materials in three distinct forensic applications, including: 1) linking necrophagous blow flies in different life stages to their primary carrion diet; 2) identifying the harvesting area of oysters for food authentication purposes; and 3) the ability to predict biometric traits about humans from their hair.

In the first application, we measured the amino-acid-level fractionation that occurs at each major life stage of Calliphora vicina (Robineau-Desvoidy) (Diptera: Calliphoridae) blow flies. Adult blow flies oviposited on raw pork muscle, beef muscle, or chicken liver. Larvae, pupae …