문단 (context)
공간회귀모형은 공간데이터가 갖는 공간효과를 통제함으로써 모형의 추정결과에 신뢰성을 높이기 위한 모형으로, 서울시에서 발생한 교통사고의 공간적 자기상관 정도를 추정하기 위해서는 행정동간에 비관측된 공간적 근린관계에 대한 정의가 필요하다. 이러한 공간상에서의 이웃관계는 공간가중행렬(SWM, Spatial Weight Matrix)을 통해 정량화된다. 행정동 단위로 집계된 교통사고의 공간인접성을 어떻게 정의하고 측정하느냐에 따라서 공간가중행렬의 값이 달라지며, 변수의 유의성에 영향을 미치게 된다. 공간가중치를 정의하는 방법에는 일반적으로 인접성(Contiguity), 거리(Distance), 가장 이웃하는 지점 수(k nearest neighbor)에 의한 방법이 있다. 인접성 기반 가중치는 Rook, Bishop, Queen방식으로 설정되는데, Rook의 경우 두 지역이 경계선을 공유할 때, Bishop은 두 지역이 모서리를 공유할 때, Queen은 두 지역이 변 또는 모서리를 공유할 때 가중치를 부여하는 방법으로, 이때 가중치는 0과 1로 나타나며, 이는 각 지역마다 공간적으로 이웃하는 지역의 유무를 나타낸다.
기계독해 질의응답 4건
| question_id | 질문 | 답변 불가 | 정답 |
|---|---|---|---|
| 943617 | 모형의 추정결과에 신뢰성을 높이기 위한 것은 뭐야 | 가능 | 공간회귀모형 |
| 943618 | 어떤 것이 신뢰성을 모형의 추정결과에서 증진하게끔 했니 | 가능 | 공간회귀모형 |
| 943619 | 추정결과의 신빙성을 모형에 대해 올리기 위한 것은 뭘까 | 가능 | 공간회귀모형 |
| 943620 | 모형의 추정결과에서 무엇을 위해 회귀분석을 사용했지 | 불가 | 공간회귀모형 |