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한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
11 - 20 (10page)

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시간의 변화뿐만 아니라 공간 위치의 변화를 함께 고려한 자료를 공간 시계열 자료라고 한다. 공간 시계열 자기회귀 이동평균 모형과 공간 시계열 중선형 모형에 대해 소개하고 각각의 Kalman Filter 방법에 의한 모수 추정의 과정을 거쳐 최종 선택된 모형의 예측력을 비교하였다. 또한 공간 시계열 자료의 모형에 포함되는 가중행렬에 대하여 기존의 방법인 동일한 가중치와 더불어 거리에 비례한 가중치와 인구수에 비례한 가중치를 제안하였다. 실증분석을 위해 한국질병관리본부에서 수집한 유행성 이하 선염 자료를 활용하여 가중치를 달리한 공간 시계열 모형을 적합시키고 예측하였다. 예측오차 제곱합을 활용하여 어느 모형이 가장 효과적인 모형인지 판정하였다.
#예측 오차 제곱합 #STARMA model #SSF #STARMA 모형 #Mumps #Kalman Filter #weight matrix #Kalman filter #가중행렬 #유행성 이하 선염 #STBL 모형 #STBL model

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