The Korean Journal of Applied Statistics (응용통계연구)

The Korean Statistical Society (한국통계학회)
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On the Efficiency of Outlier Cleaners in Spatial Data Analysis

공간통계분석에서 이상점 수정방법의 효율성비교

  • 이진희 (국립암센터 연구소 암등록 통계연구과) ;
  • 신기일 (한국외국어대학교 통계학과)
  • Published : 2004.07.01
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Abstract

Many researchers have used the robust variogram to reduce the effect of outliers in spatial data analysis. Recently it is known that estimating the variogram after replacing outliers is more efficient. In this paper, we suggest a new data cleaner for geostatistic data analysis and compare the efficiency of outlier cleaners.

이상점이 존재하는 공간자료(spatial data) 분석에서 이상점(outlier)의 영향력를 줄이기 위 한 방법으로 로버스트 변이도(robust variogram)를 사용한다. 최근 이상점을 먼저 수정한 후 변이도를 추정하는 방법을 사용하면 더 좋은 분석결과를 얻을 수 있다는 것이 알려졌다. 본 논문에서는 이상점이 존재하는 공간자료 분석에서 Mugglestone 등(2000)이 제안한 이상점 수정법과 본 논문에서 제안한 새로운 이상점 수정법의 효율성을 비교하였다.

Keywords

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