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

한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society, v.17 no.2, 2010년, pp.263 - 273  

이성덕 (충북대학교 정보통계학과) ,  김덕기 (충북대학교 정보통계학과)

초록
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시계열의 결측값은 미지의 모수 또는 확률변수로 취급할 수 있으며 이에 따른 최대가능도방법과 확률변수방법에 의해 결측치를 추정할수 있으며 또한 주어진 자료 하에서 미지의 값에 대한 조건부기대치로 예측할수 있다. 이 연구의 주된 목적은 불완전한 자료에 대해 기존에는 ARMA모형만을 고려하였는데 이를 확장하여 공간시계열모형인 STAR모형에 적용하여 두 가지 추정방법을 이용해 결측값의 추정 정밀도를 비교하는데 있다. 사례분석을 위해 한국질병관리본부에서 전산보고 하고 있는 전염병 자료 중에서 2001~2009년 동안의 월별 Mumps 자료를 이용하여 두 가지 추정방법의 추정 정밀도와 예측정확도를 비교하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-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 lik...

주제어

참고문헌 (14)

  1. 손건태, 백지선 (1997). 공간자기회귀모형의 식별, , 10, 121-136. 

  2. 이성덕, 김덕기 (2009). 시계열자료에서 결측치 추정방법의 비교, , 16, 723-730. 

  3. Alcroft, D. J. and Glasbey, C. A. (2005). STARMA process applied to Solar Radiation, Biomathmatics and Statistics Scotland, 1-24. 

  4. Bayarri, M. J., DeGroot, M. H. and Kadane, J. B. (1986). What is the likelihood function?, In: Statistical Decision Theory and Related Topics IV, Volume 1., Sparinger-Verlag, New York. 

  5. Billard, L. and Dai, Y. (1998). A space-time bilinear model and its identification, Journal of Time Series Analysis, 19, 657-679. 

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  11. Pena, D. (1987). Measuring the importance of outliers in ARIMA models, In New Perspectives in Theoretical and Applied Statistics, M. L. Puri (ed). Wiley, New York, 109-118. 

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  13. Pfeifer, P. E. and Deutsch, S. J. (1980). Identification and interpretation of first order space-time ARMA models, Technometrics, 22, 397-408. 

  14. Rubin, D. B. (1994). Missing data, imputation, and the bootstrap: Comment, Journal of the American Statistical Association, 89, 475-478. 

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