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평활된 주기도를 이용한 강수량자료의 군집화
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  • 평활된 주기도를 이용한 강수량자료의 군집화
저자명
박만식,김희영,Park. Man-Sik,Kim. Hee-Young
간행물명
응용통계연구
권/호정보
2008년|21권 3호|pp.547-560 (14 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

스펙트럼 밀도함수(spectral density function)는 시계열 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우에 주파수 영역(frrqllrnFr domain)에서 시계열 자료의 자기공분산함수(auto-covariance function)을 결정짓는 함수이고, 평활된 주기도(smoothed periodogram)는 스펙트럼 밀도함수의 일치 추정량(consistent estimator)이 됨이 잘 알려져 있다. 본 연구에서는 시계열 자료를 평활된 주기도를 이용하여 군집화하는 방법을 소개한다. 최근 김희영과 박만식 (2007)의 연구에 의하면 이 거리는 정상시계열들을 효율적으로 분류하고 있음을 알 수 있다. 본 연구는 시계열 자료를 분류하는데 사용된 기존의 거리들을 간략히 소개하고, 우리나라 22개 지역에서 1987년 1월부터 2007년 12월까지 측정한 월별 강수량 자료를 대상으로 평활된 주기도 거리를 이용하여 지역을 군집화한다.

기타언어초록

It is well known that spectral density function determines auto-covariance function of stationary time-series data and smoothed periodogram is a consistent estimator of spectral density function. Recently, Kim and Park (2007) showed that smoothed- periodogram based distances performs very well for the classification. In this paper, we introduce classification methods with smoothed periodogram and apply the approaches to the monthly precipitation measurements obtained from January, 1987 through December, 2007 at 22 locations in South Korea.