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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제20권 제6호
발행연도
2018.1
수록면
2,829 - 2,840 (12page)

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음이 아닌(non-negative) 측정값을 가지는 확률변수에 있어서, 영(0)이 과도하게 측정되는 자료를 반연속형(semi-continuous) 자료와 영-과잉(zero-inflated) 자료로 구분한다. 이러한 자료에서는 특정 확률 분포(probability distribution) 하에서의 확률보다 훨씬 큰 확률로 0을 관측하게 되는데, 연속형(continuous) 확률분포를 고려하는 경우에는 반연속형으로, 이산형(discrete) 확률분포를 고려하는 경우에는 영-과잉이라고 한다. 본 연구에서는 경계값(0)의 측정 여부에 관한 모형과 0보다 큰 확률변수에 대한 확률분포를 활용한 모형 등 두 개의 부문으로 이루어진 모형, 즉 2-부문 모형(two-part model)을 소개하고자 한다. 특히, 이산형 확률분포 중 포아송 분포와 음이항 분포를 고려한 영-과잉 회귀모형(regression model)을 설명하고 그 특성을 파악하고자 한다. 실증연구에서는 이러한 영-과잉 회귀모형을 활용하여 지난 10년(2009년부터 2018년) 간 한국의 여름철(6-8월) 폭염주의보(heat-wave advisory) 및 폭염경보(heat-wave warning) 발생일수를 적합하였다. 또한 공간예측기법 중 하나인 범용크리깅(universal kriging)을 이용하여 적합결과를 바탕으로 한 폭염 발생일수에 대한 예측지도를 작성하였다.
#zero-inflated regression #two-part model #heat-wave data #universal kriging.

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참고문헌 (19)

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Aitchison, J. / 1955 / On the distribution of a positive random variable having a discrete probability mass at the origin / Journal of American Statistical Association 50:901~908 google schola Anderson, B. G. / 2009 / Weather-related mortality: how heat, cold, and heat waves affect mortality in the United States / Epidemiology 20(2):205~213 google schola Banerjee, S. / 2004 / Hierarchical modeling and analysis for spatial data / Chapman & Hall/CRC google schola Cameron, A. C. / 1998 / Regression analysis of count data / Cambridge University Press google schola 최보미 / 2011 / 영과잉 포아송 자료를 위한 의사결정나무 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13(4):1799~1810 google schola

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