공간자료 주성분분석
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 임예지 | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-13T02:40:20Z | - |
dc.date.available | 2021-08-13T02:40:20Z | - |
dc.date.issued | 2017-06 | - |
dc.identifier.issn | 1225-066X | - |
dc.identifier.issn | 2383-5818 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/48284 | - |
dc.description.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. | - |
dc.format.extent | 11 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국통계학회 | - |
dc.title | 공간자료 주성분분석 | - |
dc.title.alternative | Principal component regression for spatial data | - |
dc.type | Article | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 응용통계연구, v.30, no.3, pp 311 - 321 | - |
dc.identifier.kciid | ART002241746 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.citation.endPage | 321 | - |
dc.citation.number | 3 | - |
dc.citation.startPage | 311 | - |
dc.citation.title | 응용통계연구 | - |
dc.citation.volume | 30 | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 주성분 분석 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 공간자료 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 경험적 직교 함수 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 온도 예측 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 주성분 회귀분석 | - |
dc.subject.keywordAuthor | principal component analysis | - |
dc.subject.keywordAuthor | empirical orthogonal functions | - |
dc.subject.keywordAuthor | principal component regression | - |
dc.subject.keywordAuthor | spatial data | - |
dc.subject.keywordAuthor | temperature prediction | - |
dc.description.journalRegisteredClass | esci | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
84, Heukseok-ro, Dongjak-gu, Seoul, Republic of Korea (06974)02-820-6194
COPYRIGHT 2019 Chung-Ang University All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.