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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제6권 제2호
발행연도
2004.1
수록면
473 - 491 (19page)

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본 논문에서는 남한지역의 강수량 자료를 가지고 공간분석을 실시하였다. 세미베리오그램 모형의 모수 추정방법으로 가중최소제곱방법, 로버스트한 표본 세미베리오그램을 사용한 가중최소제곱방법, 최대우도방법과 잔차최대우도방법을 고려하였다. 강수량 자료를 가지고 일반 크리깅을 통해 예측성능을 비교한 결과, 최대우도방법이나 잔차최대우도방법에 의해 적합된 세미베리오그램 모형이 공간 예측을 가장 잘 하는 것으로 나타났다. 또한, 최소제곱방법을 사용하는 경우에는 로버스트한 표본 세미오그램을 사용하면 공간 예측 성능을 상당히 높일 수 있는 것을 알게 되었다.
#공간통계학 #크리깅 #세미베리오그램 #가중최소제곱방법 #최대우도방법 #잔차최대우도방법 #spatial statistics #kriging #semivariogram #weighted least squares method #maximum likelihood method #residual maximum likelihood method.

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/ 1980 / Robust Estimation of the Variogram 12 : 115 ~ 125 google schola / 1989 / An Introduction to Applied Geostatistics google schola / 1991 / A Monte Carlo Comparison of Spatial Semivariogram Estimators and Corresponding Ordinary Kriging Predictiors tech 33 (metrics) : 77 ~ 91 google schola / 1991 / The Estimation of Random Effects 6 : 15 ~ 51 google schola / 1993 / Statistics for Spatial data google schola

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