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NTIS 바로가기전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.65 no.5, 2016년, pp.851 - 856
김준봉 (Electronics Engineering, Seokyeong University) , 오승철 (Omron Korea) , 서기성 (Dept. of Electronics Engineering, Seokyeong University)
Wind speed is heavily fluctuated and quite local than other weather elements. It is difficult to improve the accuracy of prediction only in a numerical prediction model. An MOS (Model Output Statistics) technique is used to correct the systematic errors of the model using a statistical data analysis...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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회귀분석은 어떻게 사용되는가? | 회귀분석은 주어진 데이터 집합으로부터 독립변수와 종속변수 사이의 상관관계를 나타내는 관계식을 구하고, 현재 데이터 집합에 존재하지 않는 새로운 값을 추정하거나 예측하는 데 사용된다. 회귀분석에서 선형과 비선형의 비교는 흥미로운 문제이다. | |
MOS란? | MOS(Model Output Statistics)[9]는 수치예보모델의 오차를 줄이는 예보기술로서, 수치예보모델의 계통오차를 설명할 뿐만 아니라, 기상 인자들과 모델 변수들 사이의 통계적 관계를 결정한다. 즉, 식 (1)과 같이 기존 모델에 의한 예측값에 보정값을 합하여 최종 예측값을 구하는 방식이다. | |
대부분의 회귀분석에서 선형회귀분석법을 사용하는 이유는? | 주요 이유는 다음과 같다. 1) 시스템에 부분적으로는 비선형성이 존재하더라도, 전체적으로는 선형에 가까운 특성을 가진다. 2) 다중 변수의 개수가 많아질 경우, 이들의 선형 결합은 어느 정도 비선형 효과를 포함할 수 있다. 3) 비선형 특성을 가진 시스템을 정확히 표현할 수 있는 비선형회귀분석법을 발견하기 어렵다. 일반적인 비선형회귀 분석은 최고 차수나 회귀식의 구조가 고정되어 있으며, 이러한 제한된 범위 내에서 계수 추정을 통해 오차를 최소화한다. |
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