Amini, M.;Jabbari, H.;Mohtashami Borzadaran, G.R.;Azadbakhsh, M.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권4호
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pp.493-505
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2010
Developing a test for independence of random variables X and Y against the alternative has an important role in statistical inference. Kochar and Gupta (1987) proposed a class of tests in view of Block and Basu (1974) model and compared the powers for sample sizes n = 8, 12. In this paper, we evaluate Kochar and Gupta (1987) class of tests for testing independence against quadrant dependence in absolutely continuous bivariate Farlie-Gambel-Morgenstern distribution, via a simulation study for sample sizes n = 6, 8, 10, 12, 16 and 20. Furthermore, we compare the power of the tests with that proposed by G$\ddot{u}$uven and Kotz (2008) based on the asymptotic distribution of the test statistics.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권2호
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pp.499-505
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2001
Kim and Baek (2000) tested the spatial randomness for he earthquake occurrence in the Korean Peninsula by using the nearest-neighbor test statistics and empirical distribution functions. The K-function, however, has obvious advantages over the methods used in Kim and Baek (2000), such as it does not depend on the shape of the study region and is an effective summary of spatial dependence over a wide range of scales. We applied the K-function method for testing the randomness to both of the historical and the instrumental seismicity data. It was found that he earthquake occurrences for historical and instrumental seismicity data are not random and clustered rather than scattered.
Hourly ozone data are available for 73 stations in South Korea from January, 1988 to August, 1998. We are interested in detecting trends in both the mean levels and the extremes of ozone, and in determining how these trends vary over the country. The latter aspect means that we also have to understand the spatial dependence of ozone. In this connection, therefore, we examine in this paper the following features: determining trends in mean ozone levels at individual stations and combination across stations; determining trends in extreme ozone levels at individual stations and combination across stations; spatial modeling of trends in mean and extreme ozone levels.
To obtain basic information for precision agriculture, spatial variability of rice growth condition was evaluated in 100m ${\times}$100m paddy field. The rice growth condition of four hundred locations in the field were investigated to analyze the spatial variability of their properties ; SPAD, plant length and tiller number. Geostatistical analysis was carried out to examine within-field spatial variability using semivariograms and kriged maps as well as descriptive statistics. Descriptive statistics showed that the coefficient of variation for SPAD, plant length, and tiller number exceeded 5.70 %, suggesting a relatively high variability. Geostatistical analysis indicated a high spatial dependence for all the properties except for the second tiller number. The range of spatial dependence was about 20 m for SPAD, plant length, and tiller number. Based on the results of spatial dependence, kriged maps were prepared for the properties to analyse their spatial distribution in the field. The results reflected the history of field management. In conclusion, the need for site-specific field management and possibility of precision agriculture were demonstrated even in an almost flat paddy field.
We consider an efficient parametric estimation method of spatial dependence in weak stationary processes. Spatial dependence is modeled through variogram and correlogram. Most of parametric estimation methods of correlogram use two step method; nonparametric estimation and parametric integration. We bind these two steps into one step by using GEE method instead of least squares type optimization. Our one step method is more efficient statistically and gives a clear interpretation of related concepts used in traditional two step methods.
This paper is concerned with a modification of the k-spatial medians clustering. To find a suitable number of clusters, the number k of clusters is incorporated into the k-spatial medians clustering criterion through a weight function. Proposed method for the choice of the weight function offers a reasonable number of clusters. Some theoretical properties of the method are investigated along with some examples.
인구이동통계는 사회현상에 대한 공간적 이해와 공간과정의 사회적 영향 파악에 유용한 정보를 제공해줌에도 불구하고 데이터 구조의 복잡성 때문에 자료 서비스와 분석이 제한되어 왔다. 한편 인구이동통계를 탐색하고 시각화하는 효과적인 방법인 유선도 작성(flow mapping)은 아직 상용 GIS 소프트웨어서 완전히 구현되지 못하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 Web GIS를 통한 유선도 제작과 이를 이용한 인구이동통계에 대한 탐색적 공간 분석이 가능함으로 보여주는 것이다. 데이터베이스, GIS, 지도학적 관점에서 인구이동통계의 특성을 고찰하였고, 이를 바탕으로 O-D 구조의 인구이동통계를 유선도 제작에 적합한 공간데이터로 변환하였다. 인구이동통계에 적합하도록 Web GIS의 사용자 인터페이스를 전문화하였고, 지도화의 시간, 공간 및 속성 범위의 설정을 통한 탐색적 시각화가 가능하도록 구성하였다.
공간상관이 존재하는 지리통계 자료(geostatistical data)에 대하여 일반적으로 널리 사용되는 Kriging 모형과 통계학적 공간자료 분석모형인 지리적 가중회귀 모형을 고려하고, 미지의 위치에 대한 예측력을 비교해 본다. 두 모형의 예측력을 검토하기 위하여 환경부 자료를 실증사례로 활용한다. 전국의 116개 대기오염 측정망에서 얻은 1999년의 월별 일산화탄소(Co/ppm) 자료의 평균을 구하여 Kriging모형과 지리적 가중회귀 모형에 적합하고 미지의 위치를 예측하여 예측오차제곱합(PRESS)으로 각각의 방법에 대한 예측성능을 비교한다.
최근 공간통계를 이용한 많은 연구가 진행되고 있고 공간통계학을 접목한 소지역 추정(small area estimation) 방법이 좋은 결과를 주고 있는 것으로 알려져 있다 소지역 추정에 사용되는 격자자료(lattice data) 분석에서 이웃정보를 정의하는 것은 자료 분석의 성패를 결정짓는 매우 중요한 부분이다. 그러나 기존에 사용된 대부분의 이웃정보시스템은 경계선을 공유할 때 이웃으로 정하는 방법을 사용하고 있다. 이에 본 논문에서는 경계선 공유를 이용한 이웃정보시스템 뿐 아니라 다른 여러 이웃정보시스템을 구하는 방법을 설명하고 2001년 경제활동자료를 이용하여 이 시스템들을 비교하였다
본 논문에서는 질병과 연관성을 갖는 국소 공간 군집을 검출할 수 있는 벌칙 가능도 방법을 제안한다. 핵심적인 계산 알고리즘은 Tibshirani와 Taylor (2011)에 의해 제안된 일반화된 라소(generalized lasso)에 기반한다. 제안된 방법은 현재 널리 사용되고 있는 국소 공간 군집 방법인 Kulldorff의 기법에 비해 두가지 주요 장점을 가지고 있다. 첫째로, 제안된 방법은 사전에 군집의 크기를 미리 결정해 줄 필요가 없다. 둘째로, 임의의 설명변수를 공간 군집 탐색 기법에 고려할 수 있기 때문에 인구학적인 변수를 보정하였을 때 나타나는 국소 공간 군집을 찾는 것이 가능하다. 우리는 제안된 방법을 서울시 결핵 자료를 사용하여 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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