공간 자료에서 이상점이 존재할 경우 변이도(Variogram)를 추정함에 있어 그 효과를 줄이기 위한 방법으로 로버스트(robust) 변이도를 이용한다. 그러나 이상점이 존재하는 자료분석에서 로버스트 변이도를 사용하기에 앞서 이상점을 수정한 자료를 사용하였을 경우 그 효율성 또한 좋다고 알려져 있다. 본 논문에서는 이상점이 존재하는 자료를 분석함에 있어 기존의 이상점 수정법 및 새로운 이상점 수정법의 효율성을 비교하였다.
우리 나라 국가지정통계자료는 대부분 행정구역을 기초단위로 하는 지리/지역정보로서 계량적 지역분석기법을 통해서 그 가치가 더해진다. 본 연구는 지역분석을 위한 통계정보 및 통계지도 서비스 시스템의 한 선도적 모델을 제시하는데 그 목적을 둔다. 본 연구에서는 서울시를 사례로 하여 인구주택 총조사 및 사업체기초통계 원시자료 등을 재 집계하여 지역통계 데이터베이스를 구축하였다. 통계GIS의 핵심 지역분석모듈은 사회경제 자료분석에서 활용의 빈도가 높은 지역구조 및 격차 분석, 공간 분산분석, 상관분석, 회귀 및 잔차분석, 공간적 자기상관분석 등으로 구성되었다. 시스템 설계는 지역통계 데이터베이스와 지역분석기법 모듈, 그리고 통계지고를 웹 환경에서 통합하기 위해 어플리케이션 서버를 포함한 다양한 정보기반기술을 채택하여 이루어졌다. 지역분석을 위한 입출력 과정에서 대화형 통계지도가 사용된다. 본 연구를 통해 제안된 통계 GIS의 특징은 미리 저장된 데이터와 분석기능이 사용자와의 양방향 웹 인터페이스를 통해 제한 없이 확장될 수 있다는 점이다. 사용자의 요구에 따라 분석변수의 자유로운 변형과 합성이 연산자 구문해석기를 통해 가능하고, 이를 바탕으로 새로운 지역분석 알고리즘의 구현이 실시간으로 가능하다. 또한 데이터 측면에서는 사용자가 업로드한 자료를 잠정적으로 시스템에 통합하여 확장된 가상 데이터베이스를 만들고 이에 대해 여러 분석을 수행할 수 있다. 웹 기반 통계GIS 모델의 초기평가를 통해 각종 지역통해자료로부터 주문형 통계지도의 작성과 유통이 동시에 가능함이 확인되었다.
본 연구는 관광이 목적인 아웃바운드 관광객, 인바운드 관광객들의 출입국자수가 들어있는 패널 자료를 활용하여, 한국인 관광객의 해외관광수요와 외국인 관광객의 한국관광수요에 미치는 요인을 중력모형을 이용하여 분석하고자 한다. 그리고 한국인 관광객의 해외관광수요와 외국인 관광객의 한국관광수요를 비교 조사함으로써 한국의 관광발전과 관광학술연구에 기여하는데 목적을 둔다. 본 분석을 위해 한국의 관광서비스의 주요국들 간 출입국통계를 활용한다. 분석의 대상 국가는 한국의 관광서비스의 주요 교역국이며 자료의 수입이 가능한 국가이다. 이를 기준으로 본 분석에는 16개국 즉 중국, 일본, 미국, 러시아, 태국, 필리핀, 말레이시아, 베트남, 대만, 홍콩, 싱가포르, 호주, 캐나다, 영국, 독일, 프랑스가 포함 된다. 또한 2003년에서 2005년 통계자료를 대상으로 하였는데 이유는 통계자료 수집의 한계 때문이다. 특히 2006년 8월부터 출입국사무소의 목적별 출입국자수를 조사하는 통계처리 방식이 달라졌기 때문이다. 따라서 본 연구는 한국과 16개국의 관광서비스 무역통계를 이용한다. 분석을 위해 한국의 출입국통계와 무역통계 그리고 각국의 경제지표들을 활용한다. 한국의 출입국통계는 한국관광통계를 활용하고, 무역통계는 세계무역통계 자료를 그리고 각국의 인구수, GDP, GNI 등은 한국은행통계시스템 자료와 통계청통계자료를 활용한다. 그리고 양국 간 비행거리는 항공사와 여행사 사이트의 통계자료를 활용한다.
교육행정정보시스템에서 제공하는 통계자료는 광범위한 데이터를 기반으로 학교행정 지원 및 교육 정책 수립의 기초가 되는 자료로 중요한 역할을 하지만, 고도화된 설계 과정 없이 행정정보처리 수준에서 제공되는 경우가 많아 일선업무에 적극적으로 활용되지 못하고 있다. 본 연구에서는 교육행정정보시스템 내에서 제공되는 각종 통계자료에 대한 현황 분석과 함께 활용 방안에 대한 요구분석을 진행하였으며, 이를 기반으로 통계자료의 효과적인 활용을 위한 제도적, 정책적 측면의 개선 방안을 도출하였다. 연구의 결과가 교육행정정보시스템에서 처리되는 데이터에 대한 전반적인 만족도 및 개선방안 수립에 도움이 될 것으로 기대한다.
시계열 자료의 분석에서 분산이 일정하지 않을 경우 이에 대한 해결방법으로 변환이 사용된다. 그러나 이러한 변환은 분산을 안정화시킴으로서 추정 및 검정에 타당성을 주는 반면 새로운 편의를 생성하거나(Granger & Newbold,1976) 모형을 복잡하게 만듦으로써 해석의 어려움도 수반한다. 신과 강(2001)은 평균이 크고 그에 비해 분산이 작을 경우 Box-Cox 멱 변환이 시계열 자료에 대하여 별 영향을 미치지 않음을 연구하였다. 본 논문은 이에 대한 확장으로 공간자료에서도 이 이론이 성립함을 밝혔다.
본 논문의 목적은 인터넷에서 범주형 자료분석에 대한 전문적인 지식이 없는 일반 분석자들에게 보다 쉽고, 간편하게 다룰 수 있는 범주형 자료 분석 시스템을 제공하는것이다. 이 분석 시스템은 크게 세 가지 측면으로 설계하여 구현하였다. 첫째, 범주형 자료에 대한 탐색적 자료분석을 위하여 세 가지 종류의 히스토그램을 제공한다. 둘째, 범주형 변수들간에 존재하는 연관성을 측정하기 위한 여러 연관성 측도들을 제공한다. 특히, 현재 많이 사용되는 통계 패키지들에서 제공하지 못하는 모자익 그림과 연관 그림을 동적 그래픽스로 구현하여 연관성을 측정하거나 모형을 설정하는데 유용한 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 셋째, 대수선형모형에 대한 분석을 통해 사용자가 가장 잘 적합된 대수선형모형을 선택할 수 있게 하였다.
대학의 학업성취도를 나타내는 평점평균은 많은 요인의 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 본 논문은 형행입시제도하에서 획득 가능한 요인과 평점평균과의 관련성을 일반 화선형모형(GLM)을 이용하여 통계적으로 분석·평가하고자 한다. 여기서 얻어진 경과는 요즈음 변화가 모색되고 있는 입시제도나 대학교육제도의 개선에 적으나마 도움이 되는 기초자료를 제공할 수 있으리라 믿어진다. 분석자료는 1996, 97학년도 인제대학교에 입학한 학생들의 입시자료와 96,97학년도의 평점평균, 기숙사입사 여부 등을 대상으로 삼았다.
본 연구에서는 시.공 복합적인 선형 점 자료를 대상으로 시간과 공간을 함께 고려했을 때 자료 내에 군집(cluster)-시.공 복합 군집(space-time cluster)-이 존재하는 가를 검증하는 방법에 대해 논의하고, 실제 교통사고지점의 분포자료를 분석하여 군집의 유무를 통계적으로 검증하였다. 통계 분석의 결과 다음과 같은 사실이 확인되었다. 첫째, Knox의 분할표 방법과 Mantel의 역수 변환을 이용한 일반화된 회귀분석방법 모두 임계 거리 및 임계 시간 간격의 선택이 분석결과에 영향을 미친다. 둘째, 이러한 임의성을 극복하기 위해 다양한 임계 거리 및 임계 시간 간격(혹은 부가 상수)에 대해 반복 실험한 결과, 일부 임계값의 조합에서 시간과 공간이 서로 독립적이라는 귀무가설을 기각할 수 있는 증거가 발견되었다. 셋째, 시.공 복합 군집의 파악에 가장 적합한 임계 거리와 임계 시간 간격은 공간적으로는 7000m, 시간적으로는 14일 혹은 21일이다. 마지막으로, 통계 분석과정에서 자료에 존재하는 중복 기록 사고들의 존재가 밝혀짐으로써 시.공 복합군집 검증이 탐험적 자료 분석(exploratory data analysis)의 도구로서 가지는 가치를 확인할 수 있었다.
구조방정식모델(Structural Equation Modeling: SEM)은 변수들 간의 인관관계 및 상관관계를 검증하기 위한 통계기법으로 사회학 및 심리학 분야에서 개발되었지만 현재는 경영학, 광고학, 교육학, 생물학, 체육학, 의학, 정치학 등 여러 학문분야에서 광범위하게 사용되고 있다. Amos는 기본적으로 그래픽(Amos graphics)과 베이직(Amos basic)을 제공하기 때문에 정확한 프로그램의 작성이나 행렬에 대한 지식이 없는 초보자들도 아이콘을 이용하여 복잡한 연구모델이나 다중집단분석모델을 분석할 수 있다. PLS(Partial Least Square)는 모형 추정과정에서 발생하는 잔차 또는 예측오차를 최소화하여 예측력을 극대화하기 위한 프로그램이며, 즉, PLS-SEM는 표본 수가 적고 자료가 정규분포를 보이지 않거나 조형지표 모델이거나 복잡한 연구모델 분석에 유용하다. 최근 빅데이터의 열풍으로 자료들을 분석을 위한 도구로 R이 실무 현장에서 인기를 끌고 있다. R은 통계 프로그래밍 언어이자 오픈 소프트웨어 환경으로 통계, 그래픽, 데이터마이닝 등의 다양하고 방대한 양의 패키지들을 지원한다. R에서 제공되는 패키지들이 오픈 소스이고 선형 및 비선형 모델링, 고전적인 통계분석, 시 계열 분석, 분류 및 군집분석 등의 다양한 통계 패키지들을 제공한다는 측면에서 R은 실무는 물론 학문적인 측면에서도, 특히 통계를 기반으로 실증분석을 수행하는 사회과학연구들에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
혼합물실험에서 성분의 개수가 많고 성분에 대하여 제한조건이 있는 경우 흥미영역을 도시하는 작업은 성분의 개수가 4개 이상일 때 힘든 작업이 된다. 또한 반응변수가 여러 개인 경우 최적화문제도 까다롭게 된다. 이때, 탐색적 자료분석의 한 도구로서 평행좌표그림을 이용하면 통계자료분석시 많은 도움을 받을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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