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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제22권 제3호
- 발행연도
- 2015.5
- 수록면
- 241 - 253 (13page)
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In this paper we predict the track of typhoons using a Bayesian principal component regression model based on wind field data. Data is obtained at each time point and we applied the Bayesian principal component regression model to conduct the track prediction based on the time point. Based on regression model, we applied to variable selection prior and two kinds of prior distribution; normal and Laplace distribution. We show prediction results based on Bayesian Model Averaging (BMA) estimator and Median Probability Model (MPM) estimator. We analysis 8 typhoons in 2006 using data obtained from previous 6 years (2000-2005). We compare our prediction results with a moving-nest typhoon model (MTM) proposed by the Korea Meteorological Administration. We posit that is possible to predict the track of a typhoon accurately using only a statistical model and without a dynamical model.
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