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학술저널
저자정보
Geneveve Parreno (동의대학교 수학정보통계학과) 김규곤 (동의대학교) 강창완 (동의대학교) 최승배 (동의대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제3호
발행연도
2017.6
수록면
1,143 - 1,154 (12page)
DOI
https://doi.org/10.37727/jkdas.2017.19.3.1143

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Spatial point pattern often detected in sets of location distributed within a region of interest. The spatial point patterns data is consisted of set of points in the geographical space. A course to find arrangement types of points occurred in the geographical space is often called point pattern analysis. In other words, one of the main questions of interest is whether or not the spatial locations of the points are randomly located, clustered or regular. This paper's aim is to examine the spatial point pattern with a hypothesis that there exists CSR (complete spatial randomness). There are approaches in testing the CSR hypothesis such the quadrat counts method and nearest neighbour methods. For the analysis of point pattern, we consider each of these approaches using the Philippine earthquake data from the year 2011 to 2016. The results show that the Philippine earthquake data are cluster type in the three methods. And we suggest an appropriate action (preparation) manual for the emergency as earthquake broke out.
#Spatial point pattern #CSR #quadrat #nearest neighbour distance.

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참고문헌 (18)

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Acevedo, M. F. / 2013 / Data Analysis and Statistics for Geography, Environmental Science, and Engineering / CRC Press google schola Bivand, R. S. / 2008 / Applied Spatial Data Analysis with R / Springer Science+Business Media google schola Choi, S. B. / 2015 / Spatial distribution pattern of the populations of pleurospermum camtschaticum at Mt. Geomum and Mt. Ahop / Research Journal of Pharmaceutical, Biological and Chemical Sciences 6(1):1723~1730 google schola Choi, S. B. / 2000 / Analysis for spatial point patterns data / Journal of the Korean Data Analysis Society 2(2):193~201 google schola 최빛나 / 2015 / t-분포 하에서의 절단크리깅을 이용한 공간자료의 예측연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 17(2):707~717 dbpia

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