공간시계열모형의 결측치 추정방법 비교 (The Comparison of Imputation Methods in Space Time Series Data with Missing Values)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : Communications for Statistical Applications and Methods / 17권 / 2호 / 263 ~ 273페이지
· 저자명 : 이성덕, 김덕기

초록

시계열의 결측값은 미지의 모수 또는 확률변수로 취급할 수 있으며이에 따른 최대가능도방법과 확률변수방법에 의해 결측치를 추정할수 있으며 또한 주어진 자료 하에서 미지의 값에 대한 조건부기대치로예측할 수 있다. 이 연구의 주된 목적은 불완전한 자료에 대해 기존에는ARMA모형만을 고려하였는데 이를 확장하여 공간시계열모형인 STAR모형에적용하여 두 가지 추정방법을 이용해 결측값의 추정 정밀도를 비교하는데 있다.
사례분석을 위해 한국질병관리본부에서 전산보고 하고 있는 전염병 자료 중에서2001~2009년 동안의 월별 Mumps 자료를 이용하여 두 가지 추정방법의추정 정밀도와 예측정확도를 비교하였다.

영어초록

Missing values in time series can be treated as unknown parameters and estimated by maximum likelihood or as random variables and predicted by the conditional expectation of the unknown values given the data. The purpose of this study is to impute missing values which are regarded as the maximum likelihood estimator and random variable in incomplete data and to compare with two methods using ARMA and STAR model. For illustration, the Mumps data reported from the national capital region monthly over the years 2001~2009 are used, and estimate precision of missing values and forecast precision of future data are compared with two methods.

참고자료

· 없음