• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.123-132
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• 2016

We can achieve the principle of parsimony and efficiency if homogeneity for panel time series model is satisfied. We suggest a Rao test statistic and a Wald test statistic for the test of homogeneity for panel AR(1) and derived the limit distribution. We performed a simulation to examine statistics with the same chisquare distribution when number of the individual is small and in common with large. We also simulated to compare the empirical power of the statistics in a small panel. In application, we fit panel AR(1) model using regional monthly economical active population data and test homogeneity for panel AR(1). It is satisfied homogeneity, so it could be fitted AR(1) using the sample mean at the time point. We also compare the power of prediction between each individual and pooled model.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.5
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• pp.835-847
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• 2016

To analyze lattice or areal data, a conditionally autoregressive (CAR) model has been widely used in the eld of spatial analysis. The spatial neighborhoods within CAR model are generally formed using only inter-distance or boundaries between regions. Kyung and Ghosh (2010) proposed a new class of models to accommodate spatial variations that may depend on directions. The proposed model, a directional conditionally autoregressive (DCAR) model, generalized the usual CAR model by accounting for spatial anisotropy. Properties of maximum likelihood estimators of a Gaussian DCAR are discussed. The method is illustrated using a data set of median property prices across Greater Glasgow, Scotland, in 2008.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.5
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• pp.1133-1146
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• 2016

Counts or averages over arbitrary regions are often analyzed using conditionally autoregressive (CAR) models. The spatial neighborhoods within CAR model are generally formed using only the inter-distance or boundaries between the sub-regions. Kyung and Ghosh (2009) proposed a new class of models to accommodate spatial variations that may depend on directions, using different weights given to neighbors in different directions. The proposed model, directional conditionally autoregressive (DCAR) model, generalized the usual CAR model by accounting for spatial anisotropy. Bayesian inference method is discussed based on efficient Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling of the posterior distributions of the parameters. The method is illustrated using a data set of median property prices across Greater Glasgow, Scotland, in 2008.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.7
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• pp.1163-1170
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• 2014

The concepts and structure of intermittent panel time series data are introduced. We suggest a Wald test statistic for the test of homogeneity for intermittent panel first order autoregressive model and its limit distribution is derived. We consider the fitting the model with pooling data using sample mean at the time point if homogeneity for intermittent panel AR(1) is satisfied. We performed simulations to examine the limit distribution of the homogeneity test statistic for intermittent panel AR(1). In application, we fit the intermittent panel AR(1) for panel Mumps data and investigate the test of homogeneity.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.103-104
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• 2017

본 연구에서는 다중회귀분석모형(MLRM)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상 관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 68개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중회귀분석 모형은 각각의 입력자료를 독립인자로서 조합하여 12개의 시나리오를 만들었다. 시공간적 경향을 고려하기 위하여 계절별, 토양 토성(soil texture)를 구분하여 회귀분석을 실시하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.80 (철원), 0.90 (춘천), 0.80 (수원), 0.63 (서산), 0.77 (청주), 0.82 (전주), 0.52 (순천), 0.63 (진주), 0.99 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 토양수분을 예측하기 위한 인자 중 가장 민간함 LST를 보정하지 않는 토양수분 예측 방법은 상당한 오차를 포함하게 되어 실측 토양수분 결과와 크게 차이가 나타남을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2156-2160
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• 2008

우리나라 연안의 평균해면이 증가하고 있다는 주장과 고극조위, 저극조위가 증가(또는 변동)하고 있다는 주장이 제기되고 있으나, 연구자가 사용한 자료의 기간 및 분석 방법 등에 차이가 있고, 결측자료(missing data) 및 이상자료(outlier) 등을 처리한 방법이 서로 차이가 있기 때문에 전체적으로 또는 부분적으로 분석결과가 차이를 보일 수 있다. 또한 추세분석에서는 통계적인 신뢰수준에 대한 검정과정 없이 단순하게 선형회귀곡선식을 이용하여 기울기의 부호만으로 증가 감소를 판단하는 경우도 있다. 그러나 추세분석은 최적의 추세곡선을 찾아내는 것 이전에 추세의 유무를 통계적인 신뢰수준을 기준으로 검정하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 추세분석의 필수과정인 추세검정(추세가 있는가? 없는가?)을 Mann-Kendall 방법을 이용하여 우리나라 전 연안 조위관측소의 평균해수면 및 고극조위, 저극조위 자료에 대하여 수행하였다. 추세검정 결과를 다음과 같이 도출할 수 있었다. 평균해수면은 95% 유의수준으로 분석에 포함된 전체 30개 검조소 중 대산, 보령, 군산, 목포, 통영, 거문도, 부산, 가덕도, 제주, 서귀포, 속초, 포항, 울산, 울릉도 지점 등 19개 지점이 추세가 있는 것으로 파악되었으며, 고극조위, 저극조위는 각각 15개, 17개 지점이 추세가 있는 것으로 파악되었다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.20 no.1
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• pp.34-41
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• 2008

Future impact of anthropogenic climate-induced change on ecological regime has been an issue and information on water temperature is required for estimating coastal aquatic environment. One way to induce water temperature is to relate water temperature to air temperature and GCM is able to provide future air temperature data to do this. However, GCM data of low spatial resolution doesn't incorporate local or sitespecific air temperature in need of application, and downscaling processes are essential. In this study, a linear regression is used to relate nationally averaged air temperature to local area for the time period of 2000-2005. The RMSE for calibration (2000-2005) is 1.584, while the RMSE for validation is 1.675 for the year 2006 and 1.448 for the year 2007. The NSC for calibration (2000-2005) is 0.962, while the NSC for validation is 0.955 for the year 2006 and 0.963 for the year 2007. The results show that the linear regression is a good tool to relate local air temperature to nationally averaged air temperature with $1.0{\sim}2.0^{\circ}C$ of RMSE. The study will contribute to estimate future impact of climate-induced change on aquatic environment in Korean coastal zone.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.6
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• pp.1103-1118
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• 2009

When we wish to estimate the mean or total of a finite population, the numbering of the population units is of importance. In this paper, we have proposed two methods for estimating the mean or total of a population having a linear trend, for the case when the reciprocal of the sampling fraction is an even number and the sample size is an odd number. The first method involves drawing a sample by using a method which is a generalization of Singh et al's (1968) modified systematic sampling, and using interpolation in determining the estimator. The second method involves selecting a sample by modified systematic sampling, and estimating the population parameters by the regression estimation method. Under the criterion of the expected mean square error based on Cochran's (1946) infinite superpopulation model, the proposed methods have been compared with existing methods. We have also made a comparison between the two proposed methods.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.113-116
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• 2006

지표 변수는 지면 근처의 기후변화 및 상태를 파악하는데 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다. 하지만 이러한 지표 변수는 구름과 눈, 그리고 강수등에 의해서 그 값이 변화하게 된다. 이러한 오차 값을 줄이기 위해 구름제거, 지리보정, 대기보정 등의 위성 전처리 과정이 수행되었다. 하지만 위성 전처리 과정을 수행한 이후에도 정규식생지수 시계열 자료에는 여전히 노이즈가 남아 있기 때문에 이전에 연구에서는 이동 평균등과 같은 다양한 방법으로 노이즈를 제거하고자 하였다. 하지만 이동평균 방법은 참값에 가까운 최고값도 제거하기 때문에 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 다중 다항회귀식을 이용하여 정규식생지수 시계열 자료 산출시 발생하는 노이즈를 제거 하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.7
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• pp.197-204
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• 2002

교통사고예측 및 예방을 위해서는 실제적으로 도로설계과정에서 제어가 가능한 도로 기하구조요소에 대한 사고관계를 파악함이 타당하다. 즉, 도로의 설계자는 도로건설에 앞서 기하구조요소와 사고와의 관계를 현장자료를 통해 정확히 밝혀 도로설계에 반영해야 한다. 이를 위해, 교통사고의 빈도분포를 박히는 것은 가장 기본이 되는 일이며, 교통사고 예측모형개발에 선행되어야 한다. 일반적으로 교통사고건수의 경우 분산이 평균보다 큰 과분산(overdispersion)의 특징을 가지고 있어 음이항 분포를 따른다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 사고모형의 개발에 앞서, 사고발생지점에 대한 도로설계요소와 기타 잠재적인 사고발생 관련요인이 비교적 잘 파악되어있는 호남고속도로를 중심으로 평면 선형상 곡선부에 대하여 교통사고의 분포를 적합도 검정을 통해 알아보고자 하였다. 사고자료는 한국도로송사의 호남고속도로 5년(1996∼2000)간 자료를 분석에 맞게 정리하였으며, 강민욱과 송봉수(2002)에서 제시한 평면선형에 있어서의 구간분할법을 이용하여 배향곡선구간과 단일곡선구간에 대한 사고분석을 하였다. 적합도 분석결과, 예상대로 음이항분포가 사고건수를 설명하기에 가장 적합한 확률분포로 제시되었으며, 이를 통해 최우추정법을 이용한 음이항회귀모형을 개발하였다. 구간분할법을 적용한 음이항회귀모형의 경우, 기존의 확률회귀토형에 비하여 높은 결정계수를 갖았으며, 모형에서 적용된 기하구조요소로는 차량 노출계수, 곡선반경, 단위거리 당 편경사변화값 등이다.