I conducted extensive analyses of daily weather data of precipitation and temperature monitored from the Surface Synoptic Meteorological Station in Seoul from 1 October 1907 to 31 December 2009 to understand how the climate is changing and the ecological implications for Seoul, Korea. Statistical analyses of the data, including the lengths of seasons and growing degree-days (GDD), showed a clear warming trend in the Seoul area over the study period. The mean daily temperature in Seoul increased by $2.40^{\circ}C$ over the period of one hundred years, which was about three times faster than the global trend and it was striking to notice that mean daily temperature in Seoul in recent 30 years was increasing with the rate of $5.50^{\circ}C$ per hundred years, which is an extremely fast rate of increase in temperature. In the last 100 years, an increase in the number of summer days was apparent, coupled with a reduction in the average number of winter days for about 27 to 28 days based on the analysis of mean daily temperature. Although the lengths of spring and autumn have not changed significantly over the century, early initiations of spring and late onsets of autumn were quite apparent. Total annual precipitation significantly increased at the rate of 2.67 mm/year over the last 100 years, a trend not apparent if the analysis is confined to periods of 30 to 40 years. The information has the potential to be used not only for better understanding of ecological processes and hydrology in the area, but also for the sustainable management of ecosystems and environment in the region.
Nutritional researchers world-wide are using large-scale sample survey methods to study nutritional health epidemiology and services utilization in general, non-clinical populations. This article provides a review of important statistical methods and software that apply to descriptive and multivariate analysis of data collected in sample surveys, such as national health and nutrition examination survey. A comparative data analysis of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) was used to illustrate analytical procedures and design effects for survey estimates of population statistics, model parameters, and test statistics. This article focused on the following points, method of approach to analyze of the sample survey data, right software tools available to perform these analyses, and correct survey analysis methods important to interpretation of survey data. It addresses the question of approaches to analysis of complex sample survey data. The latest developments in software tools for analysis of complex sample survey data are covered, and empirical examples are presented that illustrate the impact of survey sample design effects on the parameter estimates, test statistics, and significance probabilities (p values) for univariate and multivariate analyses.
본 연구의 목적은 우리나라 초등수학 교육과정에 따른 통계영역의 그래프 지도를 분석하는 것이다. 이를 위해 다음과 같이 세 가지 연구문제를 설정하였다. 첫째, 초등수학 교육과정에서 그래프 지도와 관련된 성취기준의 변화는 어떠한가? 둘째, 초등수학 교육과정에서 그래프 그리기 지도의 변화는 어떠한가? 셋째, 초등수학 교육과정에서 그래프 이해 지도의 변화는 어떠한가? 첫 번째 연구문제를 위해 1차 교육과정부터 현행 2015 개정 교육과정의 통계영역의 지도와 관련된 성취기준을 분석하였다. 두 번째 연구문제를 위해 그래프 그리기를 지도할 때 학생들에게 그래프 그리는 기회를 얼마나 제공하는지(그리기 횟수)와 그래프의 기본틀을 제시하는지 여부(틀 제공)를 조사하였다. 세 번째 연구문제를 위해 교과서의 질문을 그래프 이해의 지도와 관련된 '자료 읽기', '자료 사이의 관계 찾기', '자료 해석하기', '상황 이해하기'로 구분하여 분석하였다. 분석 결과 교육과정에서 성취기준은 통계적 사고를 함양시키는 방향으로 변화하였으며, 그래프 그리기 지도를 쉽게 할 수 있도록 하고 그래프의 해석을 강조하는 방향으로 변화하고 있었다. 그러나 '자료해석하기'와 '상황이해하기'는 여전히 부족한 것으로 나타났다.
가설검증 과정에서 자료 분석 결과 산출된 통계치에 대한 해석은 몇 가지 통계학적 이론을 토대로 분석 결과 산출된 관련 통계치의 이론적 확률 분포에 의해 좌우된다. 예를 들어 실험 조건 간 측정치의 평균 차이에 대한 통계적 유의미성은 대개 전집 특성에 대한 몇 가지 이론적 가정에 기초해 구성된 해당 평균 차이값의 확률 분포(예: Student's t)에 기초해 결정된다. 본 연구는 이러한 이론적 통계치의 분포가 아닌 실측정 자료의 무선 재구성을 통해 얻어진 경험적 통계치의 분포에 기초해 가설 검증을 시도하는 무선재추출법의 기본 논리와 장점을 살펴보고 사건관련전위 분석 상황에서의 응용 가능성을 모색하였다. 더 나아가 무선 추출 원리에 기초한 무선치환법이 적용된 구체적 사례를 소개하고 ERP 자료 분석에 있어서 경험적 통계 분석 적용에 앞서 유의할 점을 살펴봄으로써 뇌파 연구자들의 무선재추출법에 대한 정확한 이해를 도모하였다.
최근 들어 사회연결망분석을 이용한 연구가 정치학, 언론학, 행정학 등의 사회과학 영역은 물론이고 나아가 자연과학 영역에 이르기까지 여러 분야에서 다양하게 이루어지고 있음에도 불구하고, 분석 도구의 소개에 대한 연구는 많지 않은 실정이다. 즉 사회연결망분석을 수행하기 위해서는 목적에 맞는 자료의 수집과 함께 분석 도구를 이용한 통계값 도출 및 시각화된 결과가 있어야 가능하지만, 아직까지 이를 체계적으로 설명한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 향후 사회연결망분석을 이용하여 연구를 수행하려는 연구자들에게 도움을 주고자, 무료 분석도구인 R프로그램을 이용한 분석과정을 자료입력부터 해석에 이르기까지를 실증자료를 이용하여 소개하고자 한다. 본 연구에서 활용되는 실증자료는 '한국학술지인용색인 DB'에서 제공하는 자료 중, 식품관련 국내학술지의 피인용자료이다. 연구방법론으로서의 사회연결망분석은 통계분석의 보완인 동시에 기존 연구방법을 대체하는 새로운 패러다임인 바, 본 고찰연구는 사회연결망분석의 활성화에 기여할 것이다.
회귀모형을 이용하여 자료를 분석하는 경우 이상점이나 영향점과 같은 특이값들의 유무를 검정하는 회귀진단기법은 모형의 적합성을 체크하기 위한 필수적인 도구로 잡은 지 오래이다. 이러한 점들이 존재 하는 경우 회귀분석의 결과가 왜곡되어 해석이 된다. Jang과 Anderson-Cook (2013)은 불꽃그림이란 이름을 붙인 그림도구를 발표하였는데 관측값에 부여된 가중치를 1에서 0으로 변화함에 따라 이상점이나 영향점이 회귀계수 및 잔차제곱합(SSE)에 어떠한 영향을 미치는지 3차원 그림에 추적곡선을 그려 보았을 뿐 아니라 쌍으로 대비시켜 봄으로써 분석의 시각적인 효과를 증대시켰다. 본 연구에서는 더 나아가 이러한 시도가 기존 방법과 어떤 차이점이 있는지 2013년에는 반영치 않은 통계량을 포함해서 더 많은 해석이 가능한지 혼합물 실험 계획을 통해 다양한 통계량의 민감도 분석을 실행하였다. 왜냐하면 작은 혼합물실험인 자료인 경우 더욱 세밀한 통계량에 대한 민감도 분석이 필요하기 때문이다.
마이크로어레이 유전자 발현 데이터인 yeast cdc15에 대해 시계열 데이터의 특성을 반영한 푸리에 계수를 이용한 검정통계량과 FDR 다중비교법을 이용하여 차별화된 유전자를 선별한 후 선별된 유전자들에 대해 모형기반 군집방법, K-평균법, PAM, SOM, 계층적 Ward 군집방법과 Fuzzy 군집방법을 실시하였다. 군집방법에 따른 특성을 알아보고 군집화 결과와 내부유효성 측도로 연결성 측도, Dunn 지수와 실루엣 값을 살펴본다. 또한 GO분석을 통한 생물학적 의미도 파악해본다.
연속형 변수의 이산화(Discretization)는 양적 변수(Quantitative variable)를 질적 변수(Qualitative variable)로 변형시켜 데이터 마이닝(Data mining) 기법 등 다양한 알고리즘의 성능을 향상시키는데 사용 목적이 있다. 데이터에 적절한 이산화 기법을 사용한다면 분류 알고리즘에 대해 더 좋은 성능뿐 아니라 간결한 결과 해석, 속도 향상까지 기대할 수 있다. 현재까지 다양한 이산화 기법들이 연구되었으며, 현재도 이산화와 관련한 연구에 수요가 많다. 본 논문은 데이터의 클래스에 대한 연속형 변수 값의 분포를 고려하여, Wasserstein 거리를 이용해 분할점을 자동 설정하는 이산화 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법과 우수함이 입증된 기존의 이산화 기법에 대해 성능비교를 통해 제안 기법의 우수성을 보인다.
본 연구에서는 증강된 보병대대의 과학화 전투훈련 데이터 중 공격작전에 관한 장병들의 생존분석을 실시하였다. 과학화 전투훈련은 KCTC(Korea Combat Training Center)로 불리는 전투훈련장에서 MILES(Multiple Integrated Lazer Engagement System)와 중앙통제장비체계 등 과학화된 훈련장비와 체계 운용하 훈련부대가 적 전술 및 무기체계를 사용하는 전문 대항군과 실시하는 쌍방 자유기동훈련이다. 이는 훈련기간 동안 훈련지역의 모든 데이터가 저장되어 훈련통제 뿐 아니라 분석 및 사후검토를 할 수 있는 첨단화된 군사 훈련으로 통계적 분석이 가능한 데이터를 제공한다. 분석방법은 모수적 분포 가정이 필요하지 않은 Cox의 비례위험모형을 적용하였으며, 보다 풍부하고 용이한 해석을 위해 의사결정나무모형(CART(Classification and Regression Trees), GUIDE(Generalized, Unbiased, Interaction Detection and Estimation), CTREE(Conditional Inference Trees))을 활용하였다. Cox 비례위험모형의 비례성 가정을 확인하여 이를 위배하는 변수에 대해서 층화하여 분석하고, Cox 비례위험모형 결과 복무기간에 관한 해석이 용이하지 않아 단변량으로 local 회귀분석을 통해 추가적인 해석을 시도하였다. CART, GUIDE, CTREE는 모형의 특성별로 나무모형을 형성하며 이를 통하여 다양한 해석이 가능하다.
본 연구에서는 방화발생에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위하여 발생건수를 종속변수로 하고 경제 인구 사회적 요인을 독립변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석은 선형함수, 준로그함수, 역준로그함수, 이중로그함수 4가지 함수형태에 대해 적용하였으며, 각 단계별로 변수의 선택과 제외를 고려하는 단계적선택 방식을 적용하였다. 다중공선성 문제와 자기상관 문제를 해결하기 위하여 분산확대지수(VIF)와 Durbin-Watson 계수 이용하였으며, 4가지 함수모형에 대하여 수정된 R 제곱(설명력) 값이 0.935 (93.5%)로 가장 값이 높고 통계적으로 유의한 선형함수모형을 최적의 모형으로 결정하고 모형에 대한 해석을 진행하였다. 선형함수모형 결과 방화발생에 영향을 미치는 요인은 범죄발생건수(0.829), 일반이혼율(0.151), 재정자주도(0.149), 소비자물가상승률(0.099) 순으로 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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