상세 보기
공간자료 주성분분석
Principal component regression for spatial data
초록
주성분 분석은 통계학 뿐만 아니라 기상학에서 널리 사용되는 방법론이며, 고차원 자료에 대한 차원축소 역할 뿐만 아니라 기상자료에서의 의미있는 패턴을 찾아내기 위해 사용되는 방법론이다. 또한 주성분분석에 기반을 둔 주성분 회귀분석 방법론은 기후예측이 가능하므로 미래 시점의 기후값 예측에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 Wang과 Huang (2016) 논문에서 제안한 제한된 공간 주성분 분석을 기반으로 한 주성분 회귀분석 방법론을 개발하였다. 이를 시뮬레이션을 통하여 확인하였고, 실제 자료인 동아시아 지역 온도예측에 적용하여 기존의 주성분 회귀분석 예측값에 비해 예측력이 높아짐을 확인하였다.
키워드
주성분 분석; 공간자료; 경험적 직교 함수; 온도 예측; 주성분 회귀분석; principal component analysis; empirical orthogonal functions; principal component regression; spatial data; temperature prediction
- 제목
- 공간자료 주성분분석
- 제목 (타언어)
- Principal component regression for spatial data
- 저자
- 임예지
- 발행일
- 2017-06
- 저널명
- 응용통계연구
- 권
- 30
- 호
- 3
- 페이지
- 311 ~ 321
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국통계학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 11 페이지
- ISSN
- E 2383-5818
P 1225-066X