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NTIS 바로가기디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.18 no.10, 2020년, pp.33 - 39
김준석 (대구대학교 일반대학원 통계학과) , 김대성 (대구대학교 일반대학원 통계학과) , 윤상후 (대구대학교 수리.빅데이터학부)
In order to cope with traffic accidents efficiently, the maximum number of traffic accidents, deaths and serious injuries that can occur during the day should be presented quantitatively. In order to examine the characteristics of traffic accidents in different regions, it was divided into the Seoul...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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극단치 분포의 특징은? | 일반화 극단치 분포(Generalized extreme value distribution, GEV분포)는 정규분포보다 꼬리가 두꺼워 폭우나 홍수, 이상 기온과 같은 악기상의 위험성을 평가하는데 주로 사용해 왔다[3]. GEV분포는 일 최대 강수량의 재현수준을 계산하는 곳에 사용되었고[4] 태풍이 최대 강수량에 미치는 영향을 정량적으로 평가하는 곳에 활용되었다[5]. | |
GEV분포의 모수는 어떻게 추정하나? | GEV분포는 일 최대 강수량의 재현수준을 계산하는 곳에 사용되었고[4] 태풍이 최대 강수량에 미치는 영향을 정량적으로 평가하는 곳에 활용되었다[5]. GEV분포의 모수는 일반적으로 최대우도법으로 추정하나 표본의 크기가 작을 경우에는 L-적률추정법으로 추정한다[5-7]. | |
GEV분포의 블록 최댓값 모형의 한계점은? | 극단치 이론에 따르면 각 블록에서의 최댓값들의 분포는 표본이 증가함에 따라 점근적으로 GEV분포를 따른다[12]. 하지만 블록 내에서 하나의 최댓값을 추출하므로 연구기간이 길지 않다면 불편성과 유효성을 지닌 모수를 추정하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 소표본에 적합하다고 알려진 L 적률추정법으로 모수를 추정하였다. |
S. H. Park, D. H. Kim & J. A. Park. (2020). The effect of urban tissue on pedestrian traffic accidents in the living roads : Focused on the pedestrian traffic accident hot spots section in the Seoul's living road. Journal of Korea Planning Association, 55(2), 5-14. DOI : 10.17208/jkpa.2020.04.55.2.5
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