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학술저널
저자정보
최빛나 (성신여자대학교 통계학과) 박만식 (성신여자대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제3호
발행연도
2017.6
수록면
1,247 - 1,260 (14page)
DOI
https://doi.org/10.37727/jkdas.2017.19.3.1247

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스캔통계학(scan statistics)이란 공간 군집(spatial cluster)을 탐색하는 한 방법으로, 특히 역학(epidemiology) 분야에서 특히 널리 쓰이는 방법론이다. 본 논문에서는 이러한 스캔통계량을 공간상관성(spatial correlation)이 내재된 정규분포를 가정한 격자자료(lattice data)에 적용하여 관측 공간 내에 존재하는 군집(cluster)을 탐색하고 임의의 관측지점에서의 스캐닝 윈도우(scanning window)에 대한 합동표본분산(pooled sample variance)을 계산하였다. 특정 지점의 측정값과 인접한 지점들의 측정값들이 매우 유사하고 지점들 간의 거리가 증가할수록 연관성이 감소한다는 자료의 특성을 지닌 격자자료에 대해 몬테카를로 방법(Monte-Carlo method)을 활용하여 각 관측지점에서의 합동표본분산에 대한 통계적 유의성(statistical significance)을 확인하였다. 이를 위해 원 자료로부터 임의 순열(random permutation)된 자료의 합동표본분산을 계산한 후 원 자료와의 비교를 통해 경험적 유의확률(empirical p-value)을 추정하였다. 또한 임의표본(random sample)자료의 결과를 비교함으로써 그리고 실증분석을 통해서도 공간상관성의 존재 여부를 파악하는 데 스캔통계량이 활용될 수 있음을 확인하였다.
#스캔통계량 #구형 공분산함수 #공간 군집 #몬테카를로 방법 #공간상관성 #Scan statistics #Spherical covariance function #Spatial cluster #Monte-Carlo method #Spatial association.

목차

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참고문헌 (17)

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Agarwal, D. / 2006 / Spatial scan statistics approximations and performance study / Conference on Knowledge Discovery in Data Mining :24~33 google schola 최지은 / 2013 / 다양한 관측네트워크에서 얻은 공간자료들을 활용한 계층모형 구축 / 응용통계연구 26(1):93~109 dbpia 최빛나 / 2015 / t-분포 하에서의 절단크리깅을 이용한 공간자료의 예측연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 17(2):707~717 dbpia 최빛나 / 2016 / 역통계량을 이용한 강수량자료의 공간예측 / Journal of The Korean Data Analysis Society 18(6):3011~3021 dbpia 최정순 / 2010 / 공간적 연관구조를 고려한 총범죄 자료 분석 / 응용통계연구 23(2):335~344 dbpia

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