• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권3호
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• pp.653-657
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• 2005

Eigenstructure of a spatial design matrix of Matheron's variogram estimator in $R^1$ is derived. It is shown that the spatial design matrix in $R^1$ with n/2$\le$h < n has a nice spectral decomposition. The mean, variance, and covariance of this estimator are obtained using the eigenvalues of a spatial design matrix. We also found that the lower bound and the upper bound of the normalized Matheron's variogram estimator.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권2호
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• pp.397-404
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• 1999

For two-dimensional causal spatial autoregressive processes, we propose and illustrate a method for determining asymptotic simultaneous confidence regions using Yule-Walker, unbiased Yule-Walker and least squres estimators. The spectral density for first-order spatial autoregressive model are looked at in more detail. Finite sample properties based on simulation study we also presented.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.475-485
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• 2014

일반화 선형모형(GLM)에 기초한 확률적 날씨 발생기(Stochastic weather generator)는 일일 날씨를 생성하는데 가장 일반적으로 사용되는 방법인다. 본 논문에서는 다층구조를 이용하여 기존의 GLM weather generator에 공간구조를 소개하였다. 계절별 총강우량의 overdispersion 현상을 효과적으로 제거하기 위해서 smoothing된 계절별 총강우량을 모형에 포함하였고 공간구조를 소개하기 위해서 Stochastic weather generator의 모형계수에 공간구조를 가지는 다변량 정규분포를 가정하였다. 그리고 제안된 공간구조를 가지는 GLM weather generator 모형을 우리나라 76개 지역에서 39년간 측정된 일별 강우량 관측자료에 적용하였다.

• 응용통계연구
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• 제21권5호
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• pp.855-866
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• 2008

최근 격자자료(lattice data) 분석 방법을 이용한 소지역 추정(small area estimation)이 연구되고 있으며 좋은 결과를 주고 있는 것으로 알려져 있다. 소지역 추정에 주로 사용되는 격자자료(lattice data) 분석의 경우 가장 자료를 잘 설명할 수 있는 이웃정보시스템을 사용하여야 분석의 효율을 향상시킨 수 있다. 최근 이강석과 신기일 (2008)은 지리정보시스템을 이용하여 만들어진 여러 이웃정보시스템을 비교, 분석하였다. 본 논문에서는 이강석과 신기일(2008)이 제안한 여러 이웃정보시스템이 소지역 추정에 얼마나 영향을 미치는지를 MSE, 커버리지, 캘리브레이션 그리고 회귀분석 방법 등을 이용하여 비교하였다. 2001년 경제활동인구조사의 실업자수 자료가 비교에 사용되었다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.947-958
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• 2014

집중호우의 특성을 이해하는 것은 수문관리 및 재해방재 등에서 매우 중요하다. 특히 반환주기는 이러한 집중호우의 특성을 나타내는 측정치로 자주 사용된다. 본 논문에서는 베이지안 계층적 모형을 이용하여 강우의 반환주기에 대한 공간구조를 분석하였다. 먼저 국내 62개 지점에서 측정한 강우 강도을 기초로 하여 연간 일일 최대강우량과 특정한 수준을 초과하는 강우량에 대해서 generalized extreme value(GEV)와 generalized Pareto distribution(GPD)를 각각 가정하여 추정하였다. 집중호우 반환주기에 대한 공간구조는 이 GEV 분포와 GPD 분포의 모수에 공간구조를 가지는 다변량 정규분포를 이용하여 설명하였다. 제안된 모형을 국내 76개 지역에서 39년간 측정된 일별 강우량 관측자료에 적용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.173-183
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• 2017

본 연구는 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료를 활용하여 아파트 매매가격에 영향을 미치는 요인을 시계열적 흐름과 공간적 변화를 반영한 지리시간가중 회귀모형 (geographical temporal weighted regression; GTWR)모형을 적용하여 분석하였다. 기존 연구에서 활용되었던 일반적인 접근방법인 최소제곱 (ordinary least square; OLS) 회귀모형과 공간 데이터를 분석하기 위한 공간계량 모델 중 가장 많이 활용되고 있는 지리가중 회귀모형 (geographically weighted regression;GWR)과 달리 GTWR은 주택가격 특성을 고려함에 있어서 시간과 공간을 함께 고려함으로써 보다 정밀한 평가모형이 될 것으로 기대되었다. 본 연구에 사용된 주택가격결정 설명 요인들 중에서 건축연도 및 전용면적이 주택가격을 결정하는데 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주택가격이 시간적 공간적 특성 모두에 의하여 유의적으로 설명되었다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.93-109
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• 2013

지리통계자료는 관측지점이 지도 상에 점으로 표현되고 그 지점에서만 자료가 관측되는 측정값이다. 이러한 지리통계자료는 매우 다양한 관측망에서부터 얻어진다. 지리통계자료를 분석하고 예측함에 있어서 하나의 자료만 이용하는 것보다는 유사한 패턴을 갖는 다른 관측망에서 얻어지는 여러 자료들을 함께 사용한다면 예측력을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 서로 다른 관측망에서 얻은 두 가지의 공간자료를 이용하여 분석 및 예측하고 이를 위해 공간적 연관성을 파악할 수 있는 적절한 계층모형을 구축하였다. 그리고 선형회귀모형에 근간을 둔 크리깅 결과와 계층모형 하에서의 결과를 여러 검증방법을 통해 비교하였다. 이 논문에서는 도시대기측정망에서 측정된 이산화황과 지상기상관측망에서 측정된 풍속자료를 이용하여 계층모형을 구축하고 이산화황만을 이용한 선형모형과 비교하였다. 또한 각 모형에 의한 이산화황 예측지도를 구성하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권11호
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• pp.5011-5017
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• 2016

Background: Cervical cancer is a major public health problem worldwide. There have been several studies indicating that risk is associated with geographic location and that the incidence of cervical cancer has changed over time. In Thailand, incidence rates have also been found to be different in each region. Methods: Participants were women living or having lived in upper Northern Thailand and subjected to cervical screening at Maharaj Nakorn Chiang Mai Hospital between January 2010 and December 2014. Generalized additive models with Loess smooth curve fitting were applied to estimate the risk of cervical cancer. For the spatial analysis, Google Maps were employed to find the geographical locations of the participants' addresses. The Quantum Geographic Information System was used to make a map of cervical cancer risk. Two univariate smooths: x equal to the residency duration was used in the temporal analysis of residency duration, and x equal to the calendar year that participants moved to upper Northern Thailand or birth year for participants already living there, were used in the temporal analysis of the earliest year. The spatial-temporal analysis was conducted in the same way as the spatial analysis except that the data were split into overlapping calendar years. Results: In the spatial analysis, the risk of cervical cancer was shown to be highest in the Eastern sector of upper Northern Thailand (p-value <0.001). In the temporal analysis of residency duration, the risk was shown to be steadily increasing (p-value =0.008), and in the temporal analysis of the earliest year, the risk was observed to be steadily decreasing (p-value=0.016). In the spatial-temporal analysis, the risk was stably higher in Chiang Rai and Nan provinces compared to Chiang Mai province. According to the display movement over time, the odds of developing cervical cancer declined in all provinces. Conclusions: The risk of cervical cancer has decreased over time but, in some areas, there is a higher risk than in the major province of Chiang Mai. Therefore, we should promote cervical cancer screening coverage in all areas, especially where access is difficult and/or to women of lower socioeconomic status.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.531-538
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• 2016

In this paper we deal with the small area estimation for the case that the response variables take binary values. The mixed effects models have been extensively studied for the small area estimation, which treats the spatial effects as random effects. However, when the spatial information of each area is given specifically as coordinates it is popular to use the geographically weighted logistic regression to incorporate the spatial information by assuming that the regression parameters vary spatially across areas. In this paper, relaxing the linearity assumption and propose a geographically weighted kernel logistic regression for estimating small area proportions by using basic principle of kernel machine. Numerical studies have been carried out to compare the performance of proposed method with other methods in estimating small area proportion.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권3호
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• pp.669-683
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• 2006

Model-based methods are generally used for small area estimation. Recently Shin and Lee (2003) suggested a method which used spatial correlations between areas for data set including some auxiliary variables. However in case of absence of auxiliary variables, Direct estimator is used. Even though direct estimator is unbiased, the large variance of the estimator restricts the use for small area estimation. In this paper, we suggest new estimators which take into account spatial correlation when auxiliary variables are not available. We compared Direct estimator and the newly suggested estimators using MSE, MAE and MB.