목차
Chapter 01 공간통계학의 개요
   1.1 공간통계학이란? ... 3
   1.2 공간데이터분석의 필요성 ... 5
   1.3 공간데이터 ... 6
      1.3.1 지리통계학적 데이터 ... 8
      1.3.2 격자데이터 ... 9
      1.3.3 공간점 패턴데이터 ... 9
   1.4 공간상관 ... 10
      1.4.1 공간상관의 개념 ... 10
      1.4.2 정상성 ... 22
        1.4.2.1 정상성의 개념 ... 12
        1.4.2.2 강한 정상성 ... 13
        1.4.2.3 2차 정상성 ... 14
        1.4.2.4 증분 정상성 ... 14
        1.4.2.5 본질적 정상성 ... 14
   1.5 <B><FONT color ... #0000
Chapter 02 <B><FONT color ... #0000
   2.1 서론 ... 21
   2.2 <B><FONT color ... #0000
      2.2.1 데이터탐색 단계 ... 21
      2.2.2 베리오그램 작성을 위한 사전준비 ... 24
      2.2.3 경험베리오그램의 계산 및 도식화 ... 30
      2.2.4 <B><FONT color ... #0000
Chapter 03 베리오그링
   3.1 베리오그램이란? ... 39
   3.2 베리오그램의 추정량 ... 41
      3.2.1 일반화 상대 세미베리오그램 ... 41
      3.2.2 쌍 상대 세미베리오그램 ... 41
      3.2.3 로그 세미베리오그램 ... 41
      3.2.4 세미마도그램 ... 42
   3.3 경험베리오그램 ... 42
      3.3.1 경험베리오그램의 수치적 계산과정 ... 43
        3.3.3.1 데이터 ... 43
        3.3.3.2 쌍들의 거리 계산 ... 44
        3.3.3.3 계급구간의 개수와 구간길이 결정 ... 44
        3.3.3.4 각 구간에 속하는 쌍들 결정 ... 45
        3.3.3.5 각 구간의 대표값 결정 ... 45
        3.3.3.6 각 구간에서 경험베리오그램 계산하기 ... 46
   3.4 베리오그램의 세부내용 ... 48
      3.4.1 각도구간 ... 49
      3.4.2 거리구간 ... 51
      3.4.3 대역폭 지정 ... 52
      3.4.4 베리오그램 계산 ... 53
      3.4.5 이론베리오그램 모형 ... 54
      3.4.6 덩어리효과 ... 61
      3.4.7 비등방성 모형 ... 62
        3.4.7.1 기하학적 비등방성 ... 63
        3.4.7.2 띠 비등방성 ... 65
Chapter 04 크리깅
   4.1 개요 ... 69
   4.2 크리깅시스템 ... 70
   4.3 보통크리깅의 수행과정에 대한 수치사례 ... 73
      4.3.1 데이터 ... 73
      4.3.2 세미베리오그램 결정 ... 74
      4.3.3 이론베리오그램 모형에 대한 모수 결정 ... 76
      4.3.4 행렬 C와 D의 계산 ... 77
      4.3.5 행렬 C의 역행렬 계산 ... 78
      4.3.6 가중치의 계산 ... 79
      4.3.7 크리깅 및 예측오차 ... 80
Chapter 05 적용사례
   5.1 베리오그램 적용사례 ... 83
      5.1.1 데이터 ... 83
      5.1.2 분석목적 ... 84
      5.1.3 탐색적 자료분석 ... 85
      5.1.4 베리오그램의 추정을 위한 옵션 ... 86
        5.1.4.1 래그 구간거리와 래그계급의 수 결정 (구간 수 10의 경우) ... 87
        5.1.4.2 래그 구간거리와 래그계급의 수 결정 (구간 수 20의 경우) ... 88
      5.1.5 베리오그램의 추정 ... 91
      5.1.6 베리오그램의 의미 해석 ... 93
   5.2 크리깅 적용사례 ... 93
      5.2.1 데이터 ... 93
      5.2.2 탐색적 자료분석 ... 94
      5.2.3 거리분포 계산 ... 95
      5.2.4 경험베리오그램의 계산 ... 96
      5.2.5 이른베리오그램 형태와 모수들의 추정 ... 97
      5.2.6 <B><FONT color ... #0000
Chapter 06 VARIOGRAM 절차
   6.1 서론 ... 107
   6.2 구문 ... 107
      6.2.1 PROC VARIOGRAM 문 ... 107
      6.2.2 VAR 문 ... 108
      6.2.3 COORDINATE 문 ... 108
      6.2.4 COMPUTE 문 ... 109
      6.2.5 DIRECTIONS 문 ... 114
   6.3 함수요약 (functional Summary) ... 114
   6.4 Output Data Sets ... 115
      6.4.1 OUTVAR=SAS-data-set ... 115
      6.4.2 OUTDIST=SAS-data-set ... 116
      6.4.3 OUTPAIR=SAS-data-set ... 119
Chapter 07 KRIGE2D 절차
   7.1 서론 ... 123
   7.2 구문 123
      7.2.1 KRIGE2D 절차 ... 124
      7.2.2 COORDINATES 문 ... 124
      7.2.3 GRID 문 ... 125
      7.2.4 PREDICT 문 ... 126
      7.2.5 MODEL 문 ... 129
   7.3 함수요약 ... 133
   7.4 출력 데이터세트 ... 134
      7.4.1 CUTEST=SAS-data-set ... 134
      7.4.2 OUTNBHD=SAS-data-set ... 134
Chapter 08 혼합모협에서의 <B><FONT color ... #0000
   8.1 혼합모형에서 사용되는 공간상관모형 ... 139
      8.1.1 덩어리효과를 갖지 않는 공간모형 ... 140
      8.1.2 덩어리효과를 갖는 공간모형 ... 141
   8.2 혼합모형에서의 공간종속성 ... 141
   8.3 PROC MIXED와 관련된 공간통계학 ... 143
   8.4 공간공분산 추정을 위한 예제 ... 145
      8.4.1 덩어리효과가 없는 공분산모형추정 ... 146
      8.4.2 공간공분산의 우도비검정 ... 149
      8.4.3 공간공분산모형들의 비교 ... 150
      8.4.4 공간모형과 비공간모형의 비교 ... 152
      8.4.5 덩어리효과를 갖는 공분산모형추정 ... 154
   8.5 공간공분산의 적용사례 ... 158
      8.5.1 회귀분석 예제 ... 158
        8.5.1.1 공간공분산모형 ... 159
        8.5.1.2 독립오차모형과의 비교 ... 161
참고문헌 ... 163
[부록] 데이터 ... 165
찾아보기 ... 187
닫기