[논문]공간시계열모형의 결측치 추정방법 비교

이성덕; 김덕기

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[국내논문] 공간시계열모형의 결측치 추정방법 비교
The Comparison of Imputation Methods in Space Time Series Data with Missing Values

Communications for Statistical Applications and Methods v.17 no.2 2010년, pp.263 - 273

이성덕 (충북대학교) , 김덕기 (충북대학교)

초록
AI-Helper

Missing values in time series can be treated as unknown parameters and estimated by maximum likelihood or as random variables and predicted by the conditional expectation of the unknown values given the data. The purpose of this study is to impute missing values which are regarded as the maximum likelihood estimator and random variable in incomplete data and to compare with two methods using ARMA and STAR model. For illustration, the Mumps data reported from the national capital region monthly over the years 2001~2009 are used, and estimate precision of missing values and forecast precision of future data are compared with two methods.

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