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본 연구는 방향에 따라 이웃 간 자기상관성의 크기가 다른 확장된 공간 모형인 방향적 조건부 자기회귀 모형을 제시하고, 마르코프 체인 몬테 카를로 방법을 기반으로 한 베이즈 추정법을 통해 모수 추정을 수행한다. 제안된 모형은 기존의 CAR 과정을 일반화하여 고유 이방성을 모형화하며, 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 부동산 가격 데이터에 적용하여 기존 모형과 비교 분석하였다.
베이지안 계량경제학 =
베이지안으로 접근하는 자연어 처리 2e : 베이지안 통계 개념과 추론 기법, 모델링을 이용한 활용 분석까지
지리 정보 분석 원리 : 공간 데이터 분석 기법
Introduction to spatial econometrics
베이지안 계량경제학 =
스칼라와 머신 러닝 : 풍부한 설명으로 배우는 스칼라 머신 러닝 구현
고급통계분석론 : 이론과 실습
(R프로그램에 기반한) 지리공간정보 자료 분석
Spatial statistics and computational methods :
Spatial AutoRegression (SAR) model : parameter estimation techniques
(Must Have) 데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝 : 실무와 캐글에서 통하는 TOP 10 알고리즘으로 시작하라
Practical handbook of spatial statistics
Complex stochastic systems
구조방정식 모형분석과 Amos 22 =
시계열 분석 및 응용
구조방정식 모형분석과 AMOS 18.019.0 =
베이지안 계량경제학 =
Bayesian disease mapping : hierarchical modeling in spatial epidemiology
베이즈 데이터 분석 =
(R을 이용한) 베이즈 통계 기초 =
한국데이터정보과학회지
경민정응용통계연구
경민정응용통계연구
경민정Korean Journal of Applied Statistics
Minjung KyungInternational Journal of Health Geographics
Aswi A.,Cramb S.,Duncan E.,Mengersen K.한국데이터정보과학회지
최정순Computational Statistics
Chen, Zhiyong; Chen, JianbaoJournal of the Korean Statistical Society
M. Kyung; S.K. GhoshTEST
Tizheng Li; Yuping WangJournal of the Korean Statistical Society
Kyung, M.; Ghosh, S. K.Journal of Spatial Econometrics: Theory, Methods and Applications of Spatial and Network Statistics to Economic Analysis
Dargel, LukasJournal of Spatial Economics
Dargel, LukasJournal of Computational and Graphical Statistics
Stringer A.,Brown P.,Stafford J.Spatial Economic Analysis
Doğan O.,Taşpınar S.Oxford Bulletin of Economics and Statistics
Taşpınar S.,DoĞan O.,Chae J.,Bera A.K.Communications in Statistics - Simulation and Computation
Ruiqin Tian; Dengke Xu; Jiang DuPLOS ONE
Al-Momani, Marwan주택연구
허윤경한국철도학회논문집
엄진기, 박만식, 허태영Journal of The Korean Data Analysis Society
Jennifer A. Hoeting; 박만식전필 / 대학원
전통적인 구조적 모형을 추정하는 회귀분석 방법을 공부한다. 단순회귀분석, 다중회귀분석, 연립방정식 추정 등을 다룬다. 그리고 자기회귀, 다중공선성, 이분산성, 변수선택 등의 문제를 해결하는 방법을 익힌다.전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.전선 / 대학원
도시·지역경제학의 이론과 방법을 심화시켜 탐구하는 과목이다. 단핵도심모형, 다핵도심모형을 비롯한 도시공간구조, 도시노동시장, 토지·주택시장, 지방정부론(지방정부의 의사결정, 재정, 지방세제), 토지이용규제와 성장관리, 도시의 삶의 질과 환경, 지역경제의 구성, 지역과학방법론(산업연관분석, 사회계정행렬, 연산가능일반균형모형), 지역경제의 생산성과 성장에 관한 논의를 다룬다. 도시·지역경제학 연구에 필요한 통계모형과 응용도 함께 다룬다.전선 / 대학원
교육연구에서 사용되는 데이터의 구조가 대부분 학생이 교사나 학교에 내재되어 있는 위계적인 구조를 가지는 경우가 많다는 점에서, 다층모형은 양적 연구 방법론을 익히고자 하는 교육 연구자에게 매우 필요한 방법론이라고 할 수 있다. 이 교과목에서는 다층모형을 이해하는 데 필요한 통계적 기초를 포함하여 다층모형의 기본적 개념 및 이론적 기초를 다루며, 이를 토대로 하여 2수준과 3수준 다층모형에서 시작하여 종속변수가 연속변수가 아닌 이분변수나 다분변수일 때 적용가능한 다층모형과 다시점 데이터에 적용가능한 변화에 대한 다층성장모형까지 교육연구에서 가장 자주 사용되는 기본적 모형들을 소개하고자 한다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 학사
베이즈 추론은 베이즈 정리를 이용하여 불확실성을 가진 정보를 확률로 표현하고 이를 이용하여 추론을 하는 방법이다. 이 과목에서는 베이즈 추론의 역사적 배경, 베이즈 추론의 기본 요소를 다루고, 현실적인 베이즈 추론을 위해 필요한 베이즈 계산 방법들, 즉 마르코프 체인 몬테 카를로와 변분방법 등을 다룬다. 또한 베이즈 추론을 이표본 검정, 선형 회귀모형, 로지스틱 회귀모형 등 기본적인 통계모형에 적용하여 데이터 분석하는 방법을 배운다.전선 / 대학원
본 강의는 정치외교학에서 양적 방법론의 기본이 되는 회귀분석 및 인과추론의 핵심을 전달하는 것을 목표로 한다. 우선 선형회귀 모형의 파라미터들을 최소자승법을 통해 추정하는 법을 배우고, 그 추정이 어떤 가정에 기반해 있는지, 가정들이 위배되는 경우 어떤 일이 일어나는지를 배운다. 그와 동시에 잠재적 결과 프레임워크(potential outcome framework), 또는 루빈 인과모형을 이해한다. 최종적으로 무작위대조연구, 회귀불연속설계이나 매칭, 이중차분법 등을 통해 실험연구 및 관찰연구에서 인과효과를 추론하는 법을 배운다. 본 강의는 통계학의 기본 개념(유의성 검정, 회귀분석, 통계적 추론 등)을 전제로 하며, 통계 소프트웨어 R을 이용하여 자료수집, 전처리, 분석, 시각화 및 문서 작성하는 실습도 포함한다. 수강생들은 한 학기 동안 소논문을 하나 작성하여 평가받게 된다.전선 / 대학원
중도절단 생존시간 자료를 분석하는 고급 통계적 기법들을 다룬다. 생존함수의 추정을 위한 일반적인 방법인 KaplanㅡMeier 추정량의 정의 및 여러 성질들을 다룬다. 좌 절단 자료의 분석을 위하여 필수적인 셈 과정에 대한 이론을 배우고, 이를 이용한 위험함수의 추정방법을 설명한다. 생존시간 자료의 회귀모형을 위하여 비례위험모형에 대하여 다루고, 회귀계수의 점근적 일치성 및 근사분포를 유도한다.전필 / 대학원
본 강좌는 자료 분석에 필요한 계량경제분석의 기본적 수학 원리와 함께 고급 회귀분석 방법들을 소개하고자 한다. 특히 이 과목은 다양한 회귀분석 모형에 관한 이론적 추론과 수리적 학습을 강조하고자 한다. 본 강좌의 주요 주제로는 모형설정, 자료문제, 도구변수, 이분산성, 자기상관성, 연립방정식 모형, 그리고 패널자료 분석을 포함한다.전선 / 대학원
경제학 기본이론, 농산물 가격론, 생산경제학, 통계학, 경제수학 등을 응용하여 농업경제 현상에 관련된 경제변수들의 관계를 추정하고 예측하는 방법을 익힌다. 주로 시계열 분석 방법을 다루며, 자기회귀모형, 이동평균모형, 벡터자기회귀모형, 단위근검정, 조건부 분산의 자기회귀, 공적분모형, 오차수정모형 등을 학습한다.전필 / 학사
공간의 생성, 발전, 성장 및 입지, 공간시장의 적정 규모이론, 공간 구조 및 토지이용, 집적화 및 클러스터, 주택 및 토지시장 분석, 인구 전망 와 공간경제 분석기법전선 / 대학원
한 개체로부터 다른 실험조건하에서나 여러 다른 관측시간에 반복적으로 얻어진 자료를 분석하기위한 통계기법을 다룬다. 연속형의 반복측정자료를 분석하기 위해 다변량정규분포의 가정을 필요로 하는 고전적인 다변량모형을 소개하고 최근에 널리 사용되고 있는 혼합모형을 다룬다. 이산형의 반복측정자료 분석을 위해서는 가중최소제곱법에 근거한 모형과 랜덤화 모형을 다루고 일반화선형모형을 확장한 일반화추정방정식(GEE)모형을 다룬다.전선 / 대학원
비모수모형의 추정에 관한 기본적인 방법과 이론을 소개한다. 특히, 커널을 이용한 확률밀도함수의 추정 문제를 다루고, 회귀함수의 추정 문제에서는 나다라야-왓슨 커널평활방법과 함께 국소다항근사와 준가능도에 기반한 방법론을 소개한다. 또한, 스플라인함수를 이용한 방법론도 다루며 가법모형과 부분선형회귀모형과 같은 비모수구조모형의 추정법도 소개한다.전필 / 학사
기본적으로 선형회귀모형을 주어진 자료에 적합시키는 방법을 소개하며, 모형모수에 대한 추론도 다룬다. 이 과목에서 다루는 주제를 나열하면, 단순선형회귀, 다중선형회귀, 모형적합진단, 가중선형회귀, 변수변환, 회귀진단, 레버리지 및 영향점 탐지, 범주형변수를 위한 회귀분석기법, 다중공선성, 변수선택 및 모형선택, 비선형회귀, 일반화선형모형, 인공신경망 등이다.전선 / 학사
여러 가지 통계 모형에서 나타나는 함수에 대하여 비모수적 추정 방법을 배우며, 이론적인 측면보다는 주로 방법론 및 그 응용에 초점을 맞춘다. 비모수 방법으로서 커널 추정법, 국소 다항 적합법, 웨이블릿 추정법, 스플라인 추정법 등을 다룬다. 밀도함수, 회귀함수, 생존함수, 분위수함수 등의 추정 방법을 배우며, 분류 및 판별분석, 일반화 선형모형, 중도절단회귀 모형, 비례위험 모형 등에 응용하는 방법을 간략하게 소개한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 베이즈 통계학의 이론에 대해서 공부한다. 다루는 내용은 비모수 베이즈 통계학, 베이즈 점근적 이론, 베이즈 계산의 이론, 무정보 사전분포 등을 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 공간통계학 분야의 여러 통계적 방법들에 대해 중점을 둔다. 교육목표는 공간 및 시공간 자료를 분석하는데 사용되는 공간통계학의 여러 통계적 방법과 그 이론에 대해서 공부하고 적용해 보는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 자료의 공간 종속성 테스트, 공간 종속성 모형 및 추정, 공간회귀분석, 크리깅, 지역자료 분석, 질병 예측모형, 공간 점과정 모형 등이다.전선 / 학사
생존시간(survival time)에 관한 추정과 검정을 하거나 생존시간에 관한 회귀모형을 사용하여 생존 시간에 영향을 미치는 위험인자를 찾아내는 통계기법을 공부한다. 개체가 생존할 확률을 나타내는 생존함수(survival function)를 추정하기 위한 생명표(life table)법과 카플란-마이어(Kaplan-Meyer) 추정법을 소개하고 여러 처리(treatment) 그룹을 비교하기 위한 검정법을 다룬다. 또한 회귀모형에 관한 대표적인 모형인 Cox의 비례위험모형 (proportional hazard model)과 가속화된 회귀모형(accelerated regression model)에 관하여 공부한다.전선 / 대학원
대학원 수준에서의 경제적 분석을 위한 통계학적 개념과 추정의 개념에 집중하여 모형 설정, 파라메터 추정, 가설 검정, 단순 회귀분석, 일반화된 회기분석(GLS) 등에 대한 세부적인 논의를 제공한다. 특히 이 과목은 계량경제학적 접근법의 실증 응용에 초점을 둔다. 이 과목은 농경제학, 경제학, 경영학 및 응용 회귀분석 방법론에 대한 이해가 필요한 학문 분야의 대학원생에게 적합한 내용을 담고 있다.전선 / 학사
본 강의는 미시와 거시자료의 계량분석에 필요한 학부수준의 기초지식을 담고 있다. 이 강의의 주된 내용은 이항 로짓/프로빗, 순위 로짓/프로빗, 다항 로짓, 조건부 로짓, 층화 로짓/프로빗, 공간자기상과모형, 공간로짓모형 등이다. 이 강의에서는 상기의 모형에 대한 이론적 습득 이외에 SAS, MATLAB, LIMDEP 등과 같은 통계패키지의 숙달에도 주안점을 두고 있다.