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NTIS 바로가기한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society, v.18 no.1, 2011년, pp.79 - 87
이성덕 (충북대학교 정보통계학과) , 한은희 (충북대학교 정보통계학과) , 김덕기 (충북대학교 정보통계학과)
A spatial time series model was used for analyzing the method of spatial time series (not the ARIMA model that is popular for analyzing spatial time series) by using chicken pox data which is a highly contagious disease and grid data due to ARIMA not reflecting the spatial processes. Time series mod...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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공간시계열 자료가 나타나는 범위는? | 다시 말해 공간시계열 자료는 특정 위치에서 관측되어진 자료가 과거의 시간과 주변 공간의 영향을 동시에 받아 나타나는 자료이다. 공간시계열 자료는 기상학(Metrology), 지질학(Geology), 천문학(Astronomy), 생태학(Ecology) 및 역학(疫學, Epidemiology)과 같은 전염병 확산 모형에까지도 광범위하게 나타나고 있다. 공간시계열 자료에 기존의 전통적인 ARIMA 모형을 적용할 경우 인근지역의 공간적 정보가 배제되어 각 지역별로 여러 모형과 추정해야할 많은 모수가 고려되어 모수절약의 원칙에도 맞지 않으며 추정과 예측의 오차가 커지고 공간적인 의존성을 반영하지 못한 단순한 자료분석이 된다. | |
공간시계열 자료란? | 공간시계열 자료는 시계열 자료(Time series data)와 공간 위치의 변화에 따라 관찰되는 공간자료(Space data)의 결합이다. 다시 말해 공간시계열 자료는 특정 위치에서 관측되어진 자료가 과거의 시간과 주변 공간의 영향을 동시에 받아 나타나는 자료이다. | |
시계열 모형에 공간통계를 결합한 공간시계열 모형 방법은 어떤점을 극복하기 위한 것인가? | 공간시계열 자료는 기상학(Metrology), 지질학(Geology), 천문학(Astronomy), 생태학(Ecology) 및 역학(疫學, Epidemiology)과 같은 전염병 확산 모형에까지도 광범위하게 나타나고 있다. 공간시계열 자료에 기존의 전통적인 ARIMA 모형을 적용할 경우 인근지역의 공간적 정보가 배제되어 각 지역별로 여러 모형과 추정해야할 많은 모수가 고려되어 모수절약의 원칙에도 맞지 않으며 추정과 예측의 오차가 커지고 공간적인 의존성을 반영하지 못한 단순한 자료분석이 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 시계열 모형에 공간통계를 결합한 공간시계열 모형에 대한 추정 및 예측방법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다 (이성덕 등, 2007). |
Billard, L. and Dai, Y. (1998). A space-time bilinear model and its identification, Journal of Time Series Analysis, 19, 657-679.
Billard, L. and Dai, Y. (2003). Maximum likelihood estimation in space time bilinear model, Journal of Time Series Analysis, 24, 25-44.
Harvey, A. C. (1989). Forecasting, Stuctural Time Series Models and The Kalman Filter, Cambridge University, Cambridge.
Kalman, R. E. (1960). A new approach to linear filtering and prediction problems, Transaction ASME Journal of Basic Engineering Series D, 83, 95-108.
Pfeifer, P. E. and Deutsch, S. J. (1981). Space-time ARMA modeling with contemporaneously correlated innovations, Technometrics, 23, 401?409.
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