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공간자료 주성분분석Principal component regression for spatial data
- Authors
- 임예지
- Issue Date
- Jun-2017
- Publisher
- 한국통계학회
- Keywords
- 주성분 분석; 공간자료; 경험적 직교 함수; 온도 예측; 주성분 회귀분석; principal component analysis; empirical orthogonal functions; principal component regression; spatial data; temperature prediction
- Citation
- 응용통계연구, v.30, no.3, pp 311 - 321
- Pages
- 11
- Journal Title
- 응용통계연구
- Volume
- 30
- Number
- 3
- Start Page
- 311
- End Page
- 321
- ISSN
- 1225-066X
2383-5818
- Abstract
- 주성분 분석은 통계학 뿐만 아니라 기상학에서 널리 사용되는 방법론이며, 고차원 자료에 대한 차원축소 역할 뿐만 아니라 기상자료에서의 의미있는 패턴을 찾아내기 위해 사용되는 방법론이다. 또한 주성분분석에 기반을 둔 주성분 회귀분석 방법론은 기후예측이 가능하므로 미래 시점의 기후값 예측에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 Wang과 Huang (2016) 논문에서 제안한 제한된 공간 주성분 분석을 기반으로 한 주성분 회귀분석 방법론을 개발하였다. 이를 시뮬레이션을 통하여 확인하였고, 실제 자료인 동아시아 지역 온도예측에 적용하여 기존의 주성분 회귀분석 예측값에 비해 예측력이 높아짐을 확인하였다.
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- Appears in
Collections - Graduate School > ETC > 1. Journal Articles
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