3차원 해저면 시계열 탐사신호의 이상점 보정에 관한 연구

Abstract

본 논문에서는 국립해양 연구소의 해저 면에 대한 3차원 시계열 자료를 분석하기 위한 효율적인 통계모형을 개발하고 이를 왜곡보정의 기초로 활용되게끔 하고자 한다. 자료구조를 그림을 통해 파악해 보니 전체의 흐름에 맞지 않는 데이터가 발견되고 측정되지 않은 0 값이 많이 존재하여서 이상점들을 찾고 그 유형을 판정하며 제거 보정하기 위해 반복적인 절차를 사용할 필요가 있다는 결론을 얻게 되었다. 이상점을 보정하기 위한 방법으로 Chang 과 Tiao (1983)의 알고리즘, Tsay (1986) 알고리즘을 소개하고 Tsay 알고리즘을 관측치와 잔차에 적용하여 각각의 이상점을 제거하고 자료를 보정하였다. ; In this paper, I intend to specify effective statistical model to analyze 3-dimensional seaflore time series data and to use this model as the basis of data adjusting. Through the graphs of data, I find aberrant observations and missing data. So it is necessary to use an iterative procedure to detect the outliers, to classify the type of each of them, to remove their effects, and ultimately to specify a tentative model for a given time series in the presence of such aberrant observations. After I introduce the iterative estimation procedure of Chang and Tiao (1983) and the algorithm of Tsay(1986), I apply this Tsay algorithm to observations and residuals to remove the outliers, and to adjust data.