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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 제14권 제1호
발행연도
2012.1
수록면
139 - 150 (12page)

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본 연구에서는 공간통계학에서 다루는 세 가지 데이터 중에서 지리통계학적 데이터를 다룬다. 지리통계학적 데이터에 대해서 예측을 수행할 경우, 많은 데이터를 이용하여 예측하는 것이 더 나을 수 있지만 공간통계학에서의 가정 중에 하나인 ‘가까운 관측값들일수록 서로 상관관계가 높을 것이다’는 내용에 의하면 반드시 그렇지만은 아닐 것이라고 생각할 수 있다. 즉, 어떤 위치에서의 어떤 관측값을 예측하는데 있어서 예측하고자 하는 지점 주위의 위치들(지엽적)의 관측값들만 이용하여 분석하는 것이 좋을지 아니면 관측된 보다 넓은 지역의 위치들(전역적)의 관측값들을 이용하면 좋을 지에 대한 검토가 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 미지의 위치에서의 어떤 측정값을 예측하는데 있어서 지엽적인 데이터(local area data)를 가지고 예측하는 경우와 전역적인 데이터(global area data)를 가지고 예측하는 경우 예측력 측면에서 어떤 경우가 우수한가를 알아보는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 시뮬레이션을 통하여 두 경우에 대해서 어떤 경우가 예측력 측면에서 우월한 지에 대해서 알아보고, 시뮬레이션에서 얻어진 결과의 타당성을 보이기 위해서 실제 데이터를 이용하여 적용사례를 수행하였다. 시뮬레이션의 결과와 사례분석의 결과 모두에서 지엽적인 데이터를 이용하여 분석하는 것이 전역적인 데이터를 이용하는 것보다 예측적인 측면에서 더 우수한 결과를 보였다.
#지엽적 데이터 #전역적 데이터 #크리깅 #최소제곱오차평균. #local area data #global area data #kriging #average mean squared error.

목차

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참고문헌 (13)

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/ / http://geo.skku.ac.kr/geotrans/trans/Cb2t128.htm / / http://mygeoposition.com / / http://www.mltm.go.kr Cressie, N. A. C. / 1991 / Statistics for Spatial Data / John Wiley & Sons, Inc google schola Journel, A. G. / 1984 / New ways of assessing spatial distribution of pollitents, In Environmental sampling for Hazardous Waters / American Chemical Society : 109 ~ 118 google schola

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