지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.12
- 수록면
- 1,541 - 1,551 (11page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (10)
2011
확률강우량의 공간분포추정에 있어서 Bayesian 기법을 이용한 공간통계모델의 매개변수 불확실성 해석
서영민
,
박기범
,
김성원
한국환경과학회지
2011.12
학술저널
Bayesian MCMC 및 Metropolis Hastings 알고리즘을 이용한 강우빈도분석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 해석
서영민
,
박기범
한국환경과학회지
2011.03
학술저널
강우빈도해석에서 Bootstrap을 이용한 확률분포의 매개변수 추정에 대한 불확실성 해석
서영민
,
박기범
한국환경과학회지
2011.03
학술저널
확률강우량의 공간분포추정에 있어서 매개변수 추정기법의 비교분석
서영민
,
여운기
,
지홍기
한국수자원학회 학술발표회
2011.01
학술대회자료
2010
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
This study applied the Bayesian method for the quantification of the parameter uncertainty of spatial linear mixed model in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the application of Bayesian method, the prior sensitivity analysis was implemented by using the priors normally selected in the existing studies which applied the Bayesian method for the puppose of assessing the influence which the selection of the priors of model parameters had on posteriors. As a result, the posteriors of parameters were differently estimated which priors were selected, and then in the case of the prior combination, F-S-E, the sizes of uncertainty intervals were minimum and the modes, means and medians of the posteriors were similar to the estimates using the existing classical methods. From the comparitive analysis between Bayesian and plug-in spatial predictions, we could find that the uncertainty of plug-in prediction could be slightly underestimated than that of Bayesian prediction.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-451-001801324