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dc.contributor.author김수영-
dc.creator김수영-
dc.date.accessioned2016-08-26T02:08:22Z-
dc.date.available2016-08-26T02:08:22Z-
dc.date.issued1999-
dc.identifier.otherOAK-000000002180-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/193052-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000002180-
dc.description.abstract다중음향측심기 SeaBeam 2000에서 얻어진 3차원 해저면 시계열 자료인 신호음압을 가장 잘 나타내는 통계모형을 추정한다. 자료의 잔차에 AR(1) 모형을 이용하여 이상점 및 분실값을 보정하였으며, 보정 된 잔차와 평균으로 재구성된 자료의 평균의 분산을 추정하기 위하여 Andrews(1991)의 Parzen-Window 알고리즘을 이용하였다. 추정된 평균음압에 비모수적 방법인 Smoothing을 적용하여 평활 시켰고, 이를 모수적 방법과 비교하였다. 이 과정을 통하여 자료의 측면효과를 효율적으로 보정 해주어 해저면의 정확한 탐사 및 영상화에 기여하고자 한다. ; The purpose of the study is to estimate effectively the statistical model for 3-dimensional seaflore time series signal data, which are received from the multi-Beam echo sounder "SeaBeam 2000". We adjust aberrant observations and missing data of residual by using the AR(1) model and use the Parzen-Window algorithm of Andrews(1991) to estimate the variance of mean of data, is reconstructed with mean and adjusted residual. Finally, we apply Smoothing which is a nonparametric method to the estimated mean respose, smooth, and it compare with the parametric result. We wish to contribute to the precise 3D visualization by correcting the error of side-Beam.-
dc.description.tableofcontents논문 초록 = ⅳ 1. 서 론 = 1 2. 자 료 = 4 3. 분 석 = 10 3.1 분석 개요 = 10 3.2 Parzen Window를 이용한 covariance matrix 추정 알고리즘 = 23 3.3 SuperSmoothing = 26 4. 결 론 = 28 참고문헌 = 29 부 록 = 31 ABSTRACT-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1525400 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.title해저면 시계열 수치 신호자료의 모델 추정에 관한 연구-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 통계학과-
dc.date.awarded1999. 2-
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일반대학원 > 통계학과 > Theses_Master
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