변화점 분석은 변화점이 많은 기후학, 생물정보학, 해양학, 천문학, 물리학 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 시간에 따라 관측되는 자료는 평균, 분산 등과 같이 자료의 설명에 핵심적 역할을 하는 모수의 변화가 흔히 발생하므로, 변화점 분석을 위한 비용 및 시간을 줄일 수 있는 ...
변화점 분석은 변화점이 많은 기후학, 생물정보학, 해양학, 천문학, 물리학 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 시간에 따라 관측되는 자료는 평균, 분산 등과 같이 자료의 설명에 핵심적 역할을 하는 모수의 변화가 흔히 발생하므로, 변화점 분석을 위한 비용 및 시간을 줄일 수 있는 통계적 방법을 모색하고자 한다. 본 논문은 연속적인 시간의 흐름속에 발생되는 변화 혹은 일정한 패턴을 보이는 관측값이 순차적일 때, 자료에서 변화가 시작되는 시점인 변화점의 적절한 시점을 찾는 연구를 수행하였다(김재희, 서현주, 2002). 통계프로그램 R의 changepoint 패키지는 변화점을 찾기위해 주로 이용되고 있다. 변화점에서의 패키지 옵션으로 입력되는 Method, Penalty를 달리하여 모의실험을 통해 최적의 변화점을 찾는 입력값을 평가하였다. Method는 경우에 따라 “PELT”, “SegNeigh“, ”BinSeg”가 이용되고 있다. Penalty는 보통 "None", "AIC", "BIC", "SIC", "MBIC", "Hannan-Quinn"으로 구분된다. Method와 Penalty의 조합에 따라 과정이 상이하기 때문에 선정되는 변화점의 결과가 다를 수 있다. 따라서 Method, Penalty를 고려하여 최적 변화점을 찾기위한 모형을 만들고 각 모형의 장단점을 비교하고자 한다. 이를 위해 기존에 존재하는 통계모델링 기법들에 대한 정의와 이론들을 소개하고, 시뮬레이션을 통해 최적의 변화점 탐색 방법을 살펴보았다. 또한, 본 연구의 시뮬레이션 분석은 변화점 분석에서 선택할 수 있는 다양한 모형 중 최적의 변화점을 탐색하여 다양한 변화가 일어나는 자료에 관심을 두는 학문을 위해 정확하고 빠른 변화점을 찾는 기초연구자료가 되고자 한다.
변화점 분석은 변화점이 많은 기후학, 생물정보학, 해양학, 천문학, 물리학 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 시간에 따라 관측되는 자료는 평균, 분산 등과 같이 자료의 설명에 핵심적 역할을 하는 모수의 변화가 흔히 발생하므로, 변화점 분석을 위한 비용 및 시간을 줄일 수 있는 통계적 방법을 모색하고자 한다. 본 논문은 연속적인 시간의 흐름속에 발생되는 변화 혹은 일정한 패턴을 보이는 관측값이 순차적일 때, 자료에서 변화가 시작되는 시점인 변화점의 적절한 시점을 찾는 연구를 수행하였다(김재희, 서현주, 2002). 통계프로그램 R의 changepoint 패키지는 변화점을 찾기위해 주로 이용되고 있다. 변화점에서의 패키지 옵션으로 입력되는 Method, Penalty를 달리하여 모의실험을 통해 최적의 변화점을 찾는 입력값을 평가하였다. Method는 경우에 따라 “PELT”, “SegNeigh“, ”BinSeg”가 이용되고 있다. Penalty는 보통 "None", "AIC", "BIC", "SIC", "MBIC", "Hannan-Quinn"으로 구분된다. Method와 Penalty의 조합에 따라 과정이 상이하기 때문에 선정되는 변화점의 결과가 다를 수 있다. 따라서 Method, Penalty를 고려하여 최적 변화점을 찾기위한 모형을 만들고 각 모형의 장단점을 비교하고자 한다. 이를 위해 기존에 존재하는 통계모델링 기법들에 대한 정의와 이론들을 소개하고, 시뮬레이션을 통해 최적의 변화점 탐색 방법을 살펴보았다. 또한, 본 연구의 시뮬레이션 분석은 변화점 분석에서 선택할 수 있는 다양한 모형 중 최적의 변화점을 탐색하여 다양한 변화가 일어나는 자료에 관심을 두는 학문을 위해 정확하고 빠른 변화점을 찾는 기초연구자료가 되고자 한다.
Fluctuation point analysis is used in a variety of fields, including climate, biometrics, marine science, astronomy and physics, where there are many variations. Data observed over time often involves changes in parameters that play a key role in the description of the data, such as means, variances...
Fluctuation point analysis is used in a variety of fields, including climate, biometrics, marine science, astronomy and physics, where there are many variations. Data observed over time often involves changes in parameters that play a key role in the description of the data, such as means, variances, and so on, This report will seek out statistical methods which can reduce the cost and time required to explore the change point. This paper delivers a result for a simulation that is carried out to find the right time for the change operate. The changepoint of the statistical program R is mainly used to find the turning point. The input values for finding the optimum variation point were evaluated using a simulation, using different method- Method, Penalty, which is entered as a package option for Chagepoint. For methods, " PELT ", " SegNeigh " and " BinSeg " are used in some cases. While penalty is usually divided into " None ", " AIC ", " BIC ", " SIC ", " MBIC " and " Hannan-Chart." Depending on the combination of Method and Penalty, the results of the variation points selected may differ. Therefore, with the consideration of Method, Penalty, this report show creation of a model to find the optimal variation point, and compare the pros and cons of each model. For this purpose, we introduced a theory of existing statistical modelling techniques and explored how best to explore change points through simulation. In addition, the simulation analysis of this study searches for the best transformation points among the various models available in Changepoint, and also for other studies that always needs new data, will serve as a reference to find a precise and quick fluctuation point.
Fluctuation point analysis is used in a variety of fields, including climate, biometrics, marine science, astronomy and physics, where there are many variations. Data observed over time often involves changes in parameters that play a key role in the description of the data, such as means, variances, and so on, This report will seek out statistical methods which can reduce the cost and time required to explore the change point. This paper delivers a result for a simulation that is carried out to find the right time for the change operate. The changepoint of the statistical program R is mainly used to find the turning point. The input values for finding the optimum variation point were evaluated using a simulation, using different method- Method, Penalty, which is entered as a package option for Chagepoint. For methods, " PELT ", " SegNeigh " and " BinSeg " are used in some cases. While penalty is usually divided into " None ", " AIC ", " BIC ", " SIC ", " MBIC " and " Hannan-Chart." Depending on the combination of Method and Penalty, the results of the variation points selected may differ. Therefore, with the consideration of Method, Penalty, this report show creation of a model to find the optimal variation point, and compare the pros and cons of each model. For this purpose, we introduced a theory of existing statistical modelling techniques and explored how best to explore change points through simulation. In addition, the simulation analysis of this study searches for the best transformation points among the various models available in Changepoint, and also for other studies that always needs new data, will serve as a reference to find a precise and quick fluctuation point.
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