[논문]기온 강수량 자료의 함수적 데이터 분석

강기훈; 안홍세

doi:10.5351/kjas.2006.19.3.431

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[국내논문] 기온 강수량 자료의 함수적 데이터 분석
Functional Data Analysis of Temperature and Precipitation Data 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.19 no.3, 2006년, pp.431 - 445

강기훈 (한국외국어대학교 정보통계학과) , 안홍세 (한국외국어대학교 대학원 통계학과)

초록
AI-Helper

본 연구는 함수적 데이터 분석의 몇 가지 이론에 대해 소개하고 분석 기법을 실제 자료에 적용하는 내용을 다루었다. 함수적 데이터 분석의 이론적 내용으로 기저를 이용해 자료를 함수적 데이터로 표현하는 방법, 그리고 함수적 데이터의 변동성을 조사하는 주성분분석, 선형모형 등에 대해 살펴보았다. 그리고 우리나라 기온 데이터와 강수량 데이터를 대상으로 각각 함수적 데이터 분석 기법을 적용해 보았다. 또한, 기온과 강수량 데이터에 대해 함수적 회귀모형을 적합시켜 두 변수간의 함수관계를 살펴보았다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper we review some methods for analyzing functional data and illustrate real application of functional data analysis. Representing methods for functional data by using basis function, analyzing functional variation by functional principal component analysis and functional linear models are reviewed. For a real application, we use temperature and precipitation data measured in Korea from the January of 1970 to the May of 2004. We apply functional principal component analysis for each data and test the significance of regional division done by using shining hours. We also estimate functional regression model for temperature and precipitation.

주제어

참고문헌 (7)

？？문영수(1996). 일조시간의 연변화에 따른 한국의 지역 구분, , 5, 253-263

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정창희(1976). 기후개요와 그 요인, 한국의 기후, 김광식 외, 일지사, 10-12
Locantore, N., Marron, J. S., Simpson, D. G., Tripoli, N., Zhang, J. T. and Cohen, K. L.(1999). Robust principal component analysis for functional data, TEST, 8, 1-73

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Ramsay, J. O. and Dalzell, C. J.(1991). Some tools for functional data analysis, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 53, 539-572

상세보기
Ramsay, J. O. and Silverman, B. W.(1997). Functional Data Analysis, Springer, New York
Ramsay, J. O. and Silverman, B. W.(2002). Applied Functional Data Analysis, Springer, New York
Ramsay, J. O. and Silverman, B. W.(2005). Functional Data Analysis, Second Edition, Springer, New York

저자의 다른 논문 :

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