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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.6
- 수록면
- 803 - 814 (12page)
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Recent times have seen an exponential increase in the amount of spatial data, which is in many cases associated with temporal data. Recent advances in computer technology and computation of hierarchical Bayesian models have enabled to analyze complex spatio-temporal data. Our work aims at modeling data of daily average nitrogen dioxide (NO2) levels obtained from 25 air monitoring sites in Seoul between 2003 and 2010. We considered an independent Gaussian process model and an auto-regressive model and carried out estimation within a hierarchical Bayesian framework with Markov chain Monte Carlo techniques. A Gaussian predictive process approximation has shown the better prediction performance rather than a Hierarchical auto-regressive model for the illustrative NO2 concentration levels at any unmonitored location.
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[학술지(정기간행물)] - 안대성 / 2015 / 질병지도 작성을 위해 공간모형을 이용한 소지역 추정 / 한국데이터정보과학회지 26 (1) : 101 ~ 109
[학술지(정기간행물)] - Bakar, K. S. / 2015 / spTimer : Spatio-temporal Bayesian modelling using R / Journal of Statistical Software 63 : 1 ~ 32
[학술지(정기간행물)] - 최현 / 2000 / 인천지역의 대기 오염과 호흡기 질환으로 인하대병원 응급실을 방문한 소아의 내원 건수와의 상호 관계에 대한 연구 / Korean Journal of Pediatrics 43 (10) : 1372 ~ 1379
[학술지(정기간행물)] - Cressie, N. / 1994 / An approach to statistical spatial-temporal modeling of meteorological elds : Comment / Journal of the American Statistical Association 89 : 379 ~ 382
[학술지(정기간행물)] - Gelfand, A. E. / 2005 / Spatial process modeling for univariate and multivariate dynamic spatial data / Environmetrics 16 : 465 ~ 479
[학술지(정기간행물)] - Bakar, K. S. / 2015 / spTimer : Spatio-temporal Bayesian modelling using R / Journal of Statistical Software 63 : 1 ~ 32
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