통계 이모저모/공간 통계 (11) 썸네일형 리스트형 [공간 통계] 5. Moran`s I 안녕하세요, 이번 포스팅에서는 공간 자기상관성을 살펴보는 지표중에서 가장 유명한 Moran`s I에 대해서 배워보도록 하겠습니다. Moran`s I 는 공간에서 전역 자기상관성이 있는가에 대한 통계량입니다. 일반적으로, 전체 공간에 대해서 귀무가설로 Spatial Randomness, 즉 아무런 패턴이 존재하지 않는다고 가정합니다. 하지만, 양의 자기상관 관계나 음의 자기상관 관계가 나타나면, Moran`s I 를 통해서 귀무가설을 기각할 수 있습니다. Moran`s I 통계량에 대한 식은 위와 같습니다. I값은 -1과 1사이의 값을 가집니다. 그리고 Z 값이 통계량이 되며, Z 검정을 통해서 전역 공간 패턴의 통계적 유의성을 판단하게 됩니다. Moran`s I 의 한계점으로는, 전역 자기상관.. [공간 통계] 2. Spatial Autocorrelation 안녕하세요, 이번 포스팅에서는 공간 통계에서 가장 중요한 개념으로 다루어지는 공간자기상관계수에 대해서 배워보도록 하겠습니다. 자기상관계수(Autocorrelation)는 자기 자신과 근처에 있는 관측치와의 유사성(Similarity)를 나타내는 지표입니다. 일반적으로 자기상관성이 높은 관측치의 경우, 근처의 관측치들과 비슷한 값을 가지며, 자기상관성이 음수로 높게 나타나는 경우, 근처의 관측치와 상반된 값을 가집니다. 자기상관계수는 2가지 측면에서 볼 수 있습니다. 첫번째는 시계열 분석에서 쓰이는 Temporal Autocorrelation 입니다. Temporal Autocorrelation 시간적으로 자기상관관계가 어느 정도 존재하는지에 대한 지표입니다. 즉, 특정 시간에서의 관측치가 이전 시차의 관.. [공간 통계] 1. Spatial Randomness 안녕하세요, 이번 포스팅부터는 공간 통계를 다루어 보도록 하겠습니다. 현재 빅데이터의 공간에서의 활용은 굉장한 관심을 받고 있습니다. 예를 들어서, 범죄 데이터를 활용하여 범죄가 많이 일어나는 지역을 발견 (Hot spot Analysis)하여 그 지역에 경찰을 더 많이 배치하는 방안을 제시할 수도 있고, 택시 승하차 데이터를 활용하여 택시의 승차가 많이 발생하는 시간과 지역을 발견하여 택시 배치를 유동적으로 하는 방안을 제시 할 수도 있습니다. 첫번 째 포스팅에서는 공간 통계의 가장 기초부터 배워보도록 하겠습니다. 공간 통계의 귀무가설 (Null hypothesis)는 Spatial randomness에 기초하고 있습니다. Spatial randomness는 공간상에서 어떠한 사건이 발생할 확률이 .. 이전 1 2 다음
