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분위회귀분석을 활용한 강수량 자료의 시공간 모형화 : Space-Time Modelling of Precipitation Data Using Quantile Regression
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 임채영 | - |
dc.contributor.author | 고은택 | - |
dc.date.accessioned | 2018-05-29T05:10:16Z | - |
dc.date.available | 2018-05-29T05:10:16Z | - |
dc.date.issued | 2018-02 | - |
dc.identifier.other | 000000149414 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10371/142476 | - |
dc.description | 학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 자연과학대학 통계학과, 2018. 2. 임채영. | - |
dc.description.abstract | 강수량은 보편적으로 사용되는 지리적 변량임과 동시에, 위도와 경도로서 표현되는 관측 지역이라는 위치 자료를 포함하고 있다는 측면에서 대표적인 지리통계학 데이터라고도 생각할 수 있다. 그리고, 강수량 자료를 분석할 때 주로 관심을 갖게 되는 현상이 바로 홍수와 같이 극단적으로 강수량이 높은 현상들이다. 이러한 극단적 자료들에 대한 분석을 시행할 때 분위회귀분석이라는 분석방법이 효과적으로 사용될 수 있다. 이러한 시각에서 본 논문은 공간자료의 분석에 필요한 공간통계적인 방법을 분위회귀분석에 적용하여 강수량 자료를 분석했다. 또한 본 논문에서 사용한 자료는 대한민국의 3년 간 일강수량 자료인데, 해당 자료와 같이 크기가 큰 자료의 경우 분석 과정에서 계산상의 문제가 생길 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, Reich et al.에서 제시한 two-stage approximation 방법을 사용하였다. | - |
dc.description.tableofcontents | 1 서론 1
1.1. 공간 데이터 1 1.2. 연구의 목적 2 2 데이터 설명 3 2.1. 개요 3 2.2. 데이터 전처리 및 시각화 4 3 분석 방법 소개 9 3.1.분위회귀분석 9 3.2.공간 분위회귀분석 방법론 11 3.3. 베이지안 방법을 이용한 근사 15 4 데이터 분석 과정 19 4.1. 데이터 분석에 대한 가정 19 4.2. 데이터 분석 결과 22 5 결론 30 | - |
dc.format | application/pdf | - |
dc.format.extent | 4622574 bytes | - |
dc.format.medium | application/pdf | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 서울대학교 대학원 | - |
dc.subject | 공간자료 | - |
dc.subject | 시공간 모형 | - |
dc.subject | 분위회귀분석 | - |
dc.subject | 베이지안 방법 | - |
dc.subject | 강수량 | - |
dc.subject.ddc | 519.5 | - |
dc.title | 분위회귀분석을 활용한 강수량 자료의 시공간 모형화 | - |
dc.title.alternative | Space-Time Modelling of Precipitation Data Using Quantile Regression | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.contributor.affiliation | 자연과학대학 통계학과 | - |
dc.date.awarded | 2018-02 | - |
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