임상의를 위한 다변량 분석의 실제

오주한(Joo Han Oh),정석원(Seok Won Chung) 대한견주관절의학회 2013 대한견주관절의학회지 Vol.16 No.1

임상 의학의 연구에 사용되는 대표적 다변량 분석 방법은 다중 회귀 분석 방법인데, 이는 인과 관계를 토대로 여러 개의 변수에 의한 한꺼번에의 영향력을 분석하기 위한 방법이다. 다중 회귀 분석은 기본적으로 회귀분석의 기본 가정을 만족해야 함은 물론, 여러 개의 독립 변수들이 포함되기 때문에 변수들을 모형에 포함시키는 방법 및 다중 공선성 문제에 대한 고려가 필요하다. 다중 회귀 분석 모형의 설명력은 결정 계수 R2으로 표현되어 1에 가까울수록 설명력이 크며, 각 독립 변수들의 결과에의 영향력은 회귀 계수인 β값으로 표현된다. 다중 회귀 분석은 종속 변수의 형태에 따라 다중 선형 회귀 분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, 콕스 회귀 분석으로 나눌 수 있다. 종속 변수가 연속 변수인 경우 다중 선형 회귀 분석, 범주형 변수인 경우 다중 로지스틱 회귀 분석, 시간의 영향을 고려한 상태 변수인 경우는 콕스 회귀 분석을 시행해야 하며, 각각 결과에의 영향력은 회귀 계수 β, 교차비, 위험비로 평가한다. 이러한 다변량 분석에 대한 이해는 연구를 계획하고 결과를 분석하고자 하는 임상 의사에게 있어 보다 효율적인 연구를 위해 필수적인 소양이라고 할 수 있다. In medical research, multivariate analysis, especially multiple regression analysis, is used to analyze the influence of multiple variables on the result. Multiple regression analysis should include variables in the model and the problem of multi-collinearity as there are many variables as well as the basic assumption of regression analysis. The multiple regression model is expressed as the coefficient of determination, R2 and the influence of independent variables on result as a regression coefficient, β. Multiple regression analysis can be divided into multiple linear regression analysis, multiple logistic regression analysis, and Cox regression analysis according to the type of dependent variables (continuous variable, categorical variable (binary logit), and state variable, respectively), and the influence of variables on the result is evaluated by regression coefficient β, odds ratio, and hazard ratio, respectively. The knowledge of multivariate analysis enables clinicians to analyze the result accurately and to design the further research efficiently.

다중회귀분석을 이용한 AHP/DEA-AR 항만효율성 측정결과의 실증적 검증소고

박노경(Ro-kyung Park) 한국항만경제학회 2016 韓國港灣經濟學會誌 Vol.32 No.4

본 논문에서는 동북아시아 24개 컨테이너항만들의 4년간 자료(2009년-2012년)를 이용하여 5개의 투입요소(겐트리 크레인 수, 선석 수, 총 선석길이, 터미널면적, 평균수심), 2개의 산출요소(컨테이너화물처리량, 직기항 선사수)를 이용하여 항만효율성 측정 시 AR가중치를 부여하는 방법(다중회귀분석방법과 AHP방법)을 실증적으로 검증하였다. 즉, AHP/DEA-AR분석 결과에 대해서, 다중회귀분석방법으로 AR을 결정하고 항만들의 효율성을 측정한 후에 항만들 간의 순위를 이용하여 윌콕슨부호순위검정과 Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정방법으로 그 결과를 비교분석하여 검증하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 측정한 순위를 근거로 윌콕슨부호순위검정을 실시한 결과 P값(유의확율)이 유의수준 0.05보다 훨씬 더 크게 나타났으므로, 귀무가설 Ho는 채택하였다. 즉, AHP/DEA-AR모형에 의한 효율성 순위와 다중회귀분석에서 도출된 AR을 이용한 효율성분석에 의한 순위에는 차이가 없는 것으로 나타났다. Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정도 동일한 결과를 보였다. 둘째, 평균적으로 보았을 때, 윌콕슨부호순위검정에서 P값(유의확율)이 평균 0.845 수준에서 양 모형의 효율성 수치에 의한 순위가 서로 일치함을 보여 주었으며, Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정의 평균유의확율은 0.963으로 더 높게 나타났다. 셋째, 전체자료를 한꺼번에 고려하여 측정한 경우에는 윌콕슨부호순위검정에서 상대적으로 유의확율이 크게 낮아(0.845->0.694)졌으며, Mann-Whitney 윌콕슨 순위 합 검정도 낮아(0.963->0.925)졌다.본 논문의 정책적인 함의는 항만운영자들이나 항만정책의 입안가들이 항만들에 대한 효율성을 측정할 때, 본 논문에서 제시한 AR가중치를 적용한 방법을 도입하여 시행함으로써 보다 정확한 항만효율성을 측정할 수 있어야만 한다는 점이다. 또한 더욱 확장시켜서 AHP법과 다중회귀분석방법을 접목한 방법을 도입하여 측정해야만 한다는 점이다. 항만투자금액을 결정할 때, 그러한 측정결과도 참고한다면 효과적인 항만관리 및 정책이 시행될 수 있을 것으로 확신한다. 본 논문의 한계는 퍼지분석법, 비방사적 DEA분석을 도입하지 못했으며, 그리고 AHP법과 다중회귀분석방법을 혼합한 측정결과를 제시하지 못했다는 점이다. 차후연구에서 다루고자 한다. The purpose of this study is to investigate the empirical results of Analytic Hierarchy Process/Data Envelopment Analysis-Assurance Region(AHP/DEA-AR) by using multiple regression analysis during the period of 2009-2012 with 5 inputs (number of gantry cranes, number of berth, berth length, terminal yard, and mean depth) and 2 outputs (container TEU, and number of direct calling shipping companies). Assurance Region(AR) is the most important tool to measure the efficiency of seaports, because individual seaports are characterized in terms of inputs and outputs. Traditional AHP and multiple regression analysis techniques have been used for measuring the AR. However, few previous studies exist in the field of seaport efficiency measurement. The main empirical results of this study are as follows. First, the efficiency ranking comparison between the two models (AHP/DEA-AR and multiple regression) using the Wilcoxon signed-rank test and Mann-Whitney signed-rank sum test were matched with the average level of 84.5 % and 96.3% respectively. When data for four years are used, the ratios of the significant probability are decreased to 61.4% and 92.5%. The policy implication of this study is that the policy planners of Korean port should introduce AHP/DEA-AR and multiple regression analysis when they measure the seaport efficiency and consider the port investment for enhancing the efficiency of inputs and outputs. The next study will deal with the subjects introducing the Fuzzy method, non-radial DEA, and the mixed analysis between AHP/DEA-AR and multiple regression analysis.

주성분회귀와 고유값회귀에 대한 감도분석의 성질에 대한 연구

신재경,장덕준,Shin, Jae-Kyoung,Chang, Duk-Joon 한국데이터정보과학회 2009 한국데이터정보과학회지 Vol.20 No.2

회귀분석에서 설명변수들 사이에 상관이 높으면 최소제곱추정법에서 구한 회귀계수들의 정도가 떨어진다. 다중공선성이라 불리는 이 현상은 실제 자료분석에서 심각한 문제를 야기시킨다. 이 다중공선성의 문제를 극복하기 위한 여러 가지 방법이 제안되었다. 능형회귀, 축소추정량 그리고 주성분분석에 기초한 주성분회귀와 고유값회귀등이 있다. 지난 수십 년간 많은 통계학자들은 일반적인 중 회귀에서 감도분석에 관해 연구하였으며, 주성분회귀, 고유값회귀와 로지스틱 주성분회귀에 대해서도 같은 주제로 연구하였다. 이 모든 방법에서 주성분분석은 중요한 역할을 하였다. 또한, 많은 통계학자들이 주성분분석과 관련된 다변량 방법에서 감도분석에 대해 연구를 하였다. 본 연구논문에서는 주성분회귀와 고유값회귀를 소개하고, 또한 주성분회귀와 고유값회귀에서 감도분석의 방법을 소개하고, 마지막으로 이들두방법에 대한 감도분석의 성질에 대해 논의하였다. In regression analysis, the ordinary least squares estimates of regression coefficients become poor, when the correlations among predictor variables are high. This phenomenon, which is called multicollinearity, causes serious problems in actual data analysis. To overcome this multicollinearity, many methods have been proposed. Ridge regression, shrinkage estimators and methods based on principal component analysis (PCA) such as principal component regression (PCR) and latent root regression (LRR). In the last decade, many statisticians discussed sensitivity analysis (SA) in ordinary multiple regression and same topic in PCR, LRR and logistic principal component regression (LPCR). In those methods PCA plays important role. Many statisticians discussed SA in PCA and related multivariate methods. We introduce the method of PCR and LRR. We also introduce the methods of SA in PCR and LRR, and discuss the properties of SA in PCR and LRR.

낙동강 중점관리지류·지천의 계절적 오염발생특성 분석

나승민,권헌각,신상민,손영규,신동석,임태효 한국습지학회 2016 한국습지학회지 Vol.18 No.3

본 연구는 낙동강수계 중점관리하천인 35개 지류․지천 수질 및 유량을 모니터링하고 수질오염농도, 발생부하량, 계절 별 오염특성과 수질항목 간 상관관계 및 다중회귀분석을 실시하여 지류중심의 오염특성을 확인하였다. 그 결과 COD, TP, TOC 및 TN을 제외한 대부분의 하천에서 BOD5, Chl_a 및 Fecal E. Coli 등은 50% 이상이 하천수질항목 Ⅱ(약 간좋음)등급 이하에 속하였다. 비유량(Q)은 0.05m3/s/km2 이상 지점이 54.4%(19지점)를 차지하였고, 이 가운데 달서 천, 현지천, 석교천1, 의령천1 및 대산천2 지점 등은 오염농도 역시 높아 오염물질부하량을 고려한 상세조사가 필요할 것으로 판단된다. 35개 중점관리지천은 낙동왜관, 금호강, 낙동고령, 낙동창녕, 남강, 낙동밀양 및 낙동강하구언 등 7개 중권역에 속하였으며, 이 가운데 금호강과 남강 중권역은 영천댐, 가창댐, 공산댐 및 남강댐과 같은 인공댐의 영향을 받아 다른 중권역과 달리 일정한 하천 유지유량을 보임으로써 오염물질부하량도 높게 조사되었다. 계절적 오염특성을 살펴볼 때, 농도편차가 큰 수질항목은 BOD5, TN, SS, 비유량(Q)이, 큰 편차가 없는 항목은 TP와 Chl_a가 관찰되었고 이는 강우특성 및 유․무기물의 분해특성이 다르기 때문으로 판단된다. 이러한 결과를 바탕으로 계절별/수질항목 간 상 관관계는 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)를 이용하여 분석하였고, 일부 항목을 제외한 모든 계절에 서 TOC와 COD의 상관성이 높음을 확인하였다. 계절별 상관관계가 높은(R2≥0.5) 수질항목들이 BOD5에 미치는 영 향력을 알아보기 위해 단계선택방법(Stepwise regression method)을 이용한 다중회귀분석(Multiple regression analysis)을 실시함으로써 계절별 영향력이 높은 수질인자 및 회귀식을 제시하였다. 그 결과 겨울철을 제외한 봄, 여름 및 가을에 다중회귀분석이 적합하였고 봄철에는 COD, TP가, 여름철에는 Chl_a, TOC가 가을철에는 TOC 및 COD 가 BOD5에 영향력이 높음을 확인하였다. This study has performed comparative analysis on characteristics of contaminated 35 tributaries on seasonal variation/point discharge load/pollutant distribution of water quality factors(8) in order to understand the effect of the watershed in Nakdong River Basin. As a results, the water quality of BOD5(Biochemical Oxygen Demand), Chl-a(Chlorophyll a) and Fecal E. Coli shows Ⅱ grade at tributaries of more than 50% without COD(Chemical Oxygen Demand), TP(Total Phosphate), TOC(Total Oxygen Carbon) and TN(Total Nitrogen) factors. The specific discharge(Q) were occupied about 54.4% (19 sites) as 0.05 m3/sec/km2 value. Among these results, the contaminant level of Dalseocheon, Hyeonjicheon, Seokkyocheon 1, Uriyeongcheon and Dasancheon was also high, which has to consider a discharged pollutant load(kg/day). The 35 major tributaries of Nakdong River were included in 7 mid-watershed, such as Nakdong Waegwan, Geumho River, Nakdong Goryung, Nakdong Changnyung, Nam River, Nakdong Milyang, Nakdong River Hagueon. Especially, the discharged pollutant load of Nam River and Geumho River also was high according to the amount of discharge such as Kachang dam, Gongsan dam and Nam river dam. Seasonal difference of the water quality factors such as BOD5, TN, SS and Q was observed largely, on the other hand the TP and Chl-a was not. This is guessed due to the precipitation effect of site, biological and physicochemical degradation properties of pollutant and etc. The co-relationship between the seasonal difference and water quality factors was observed using a Pearson correlation coefficients. Besides, the Multiple Regression analysis using a Stepwise Regression method was conducted to understand the effect between seasonal difference and water quality factors/regression equations. As a result, the Multiple Regression analysis was adapted in the spring, summer and autumn without the winter, which was observed high at spring, summer and autumn in the order COD/TP, Chl-a/TOC, TOC/COD/BOD5 water quality factors, respectively.

주성분회귀분석을 활용한 다항회귀분석 성능개선

양원석(Won Seok Yang),박현민(Hyun-Min Park) 한국콘텐츠학회 2015 한국콘텐츠학회논문지 Vol.15 No.1

종속변수와 설명변수 사이의 관계가 선형이 아닌 경우에는 비선형 관계를 반영할 수 있는 다항회귀분석을 이용하여 회귀분석을 수행한다. 한편, 다항회귀분석에는 설명변수의 거듭제곱항들이 설명변수에 추가되므로 설명변수들 사이에 상관관계가 발생하여 다항회귀모형의 성능 저하 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 PGF 수치역변환 문제를 사례로 하여 주성분회귀분석을 통해 다항회귀분석의 성능을 극적으로 향상시킬 수 있음을 보인다. 본 논문에서는 PGF의 정의를 이용하여 PGF를 다항회귀분석으로 모형화한다. 다항회귀분석을 이용하여 PGF 전개식의 회귀계수를 추정하면 회귀계수의 추정 자체가 불가능하거나 계수 추정의 정확성이 저하되는 문제가 발생한다. 이 경우 다항회귀분석에 주성분회귀분석을 적용하면 계수 추정의 정확도가 극적으로 향상되어 다항회귀분석의 계수 추정 시 발생하는 문제를 해결할 수 있음을 밝힌다. We use polynomial regression instead of linear regression if there is a nonlinear relation between a dependent variable and independent variables in a regression analysis. The performance of polynomial regression, however, may deteriorate because of the correlation caused by the power terms of independent variables. We present a polynomial regression model for the numerical inversion of PGF and show that polynomial regression results in the deterioration of the estimation of the coefficients. We apply principal components regression to the polynomial regression model and show that principal components regression dramatically improves the performance of the parameter estimation.

체육학에서의 통계적 연구: 회귀분석을 중심으로

정연택,최연재 인문사회 21 2022 인문사회 21 Vol.13 No.3

체육학에서의 통계적 연구: 회귀분석을 중심으로정 연 택*ㆍ최 연 재** 요약: 통계적 연구 방법이 발전하면서 회귀분석을 체육학에서 사용하는 빈도가 높아지고 있다. 회귀분석은 상관분석에 비해 세밀한 연구 문제를 탐색할 수 있는 장점이 있다. 그리고 타당한 결론을 얻기 위해 회귀분석은 변수 선정이 무엇보다 중요하다. 회귀분석의 오류와 주의할 점을 고려하여 1장에서는 회귀분석의 역사와 개념에 관해서 서술하였으며, 2장은 회귀분석의 기본 가정 중, 상관관계와 다중공선성에 관한 기술이 이루어졌다. 3장에서는 다중회귀분석의 추정 방식을 분석하였으며, 4장에서는 최소자승법, 표준화 회귀계수, 비표준화 회귀계수의 중요도를 설명하였다. 5장에서는 단순회귀모형과 중다회귀모형에 대하여 서술하였으며, 6장은 앞서 기술한 회귀분석을 바탕으로 논의가 이루어졌다. 그리고 7장에서는 회귀분석의 활성화를 위한 방안을 제시하였다. 핵심어: 체육학, 통계적 연구, 회귀분석, 다중공선성, 상관분석 □ 접수일: 2022년 5월 11일, 수정일: 2022년 6월 6일, 게재확정일: 2022년 6월 20일* 주저자, 영남대학교 사범대학 특수체육교육과 교수. (First Author, Professor, Yeungnam Univ., Email: jyt7872@yu.ac.kr)** 교신저자, 영남대학교 사범대학 특수체육교육과 강사. (Corresponding Author, Lecturer, Yeungnam Univ., Email: 20802191@yu.ac.kr) Statistical Research Methods in Physical Education:Focusing on Regression AnalysisYeontaek Jeong & Yeonjae Choi Abstract: Development of statistical research methods, the frequency of using regression analysis in physical education is increasing. Regression analysis has the advantage of being able to explore detailed research problems compared to correlation analysis. And to obtain valid conclusions, the selection of variables in regression analysis is of paramount importance. In consideration of errors and cautions in regression analysis, Chapter 1 describes the history and concept of regression analysis, and Chapter 2 describes correlation and multicollinearity among the basic assumptions of regression analysis. Chapter 3 analyzed the estimation method of multiple regression analysis, and Chapter 4 explained the importance of least squares method, standardized beta coefficient, and non-standardized regression coefficient. Chapter 5 described the simple regression model and multiple regression model, and Chapter 5 discussed the regression analysis described above. And in Chapter 6 presented a way to activate regression analysis. Key Words: Physical Education, Statistical Research Methods, Regression Analysis, Multicollinearity, Correlation Analysis

A Study on the Variable Factors of Production Quantities for Passenger Vehicles based on Characteristics of Korean Automotive Industry

Min-Kyu Lee(이민규),Kwang-Sup Shin․,(신광섭) 중앙대학교 한국전자무역연구소 2017 전자무역연구 Vol.15 No.1

연구목적: 본 연구는 국내 승용차 생산량의 상관성, 추세, 계절성을 실증 분석하고, 선행 연구를 고찰하여 승용차 생산량에 영향을 주는 독립변수를 선정하였다. 다중회귀분석을 통해 독립변수가 승용차 생산량에 끼치는 영향을 분석한 후, 실제 국내 승용차 산업 현실과 부합하는지 검증하였다. 논문구성/논리: 본 연구는 다섯 개의 장으로 구성되어 있다. 1장은 서론으로 연구의 배경과 목적을 설명하였고, 2장에서는 자동차 산업의 거래 특성, 시장 변화, 수요 특성과 관련된 선행연구를 고찰하였다. 3장 실증분석은 국내 승용차 생산량의 상관성, 추세, 계절성을 분석하였고, 선정된 독립변수와 종속변수로 다중회귀분석을 수행하였다. 4장 결과분석에서는 다중회귀분석을 통해 도출된 각 회귀모형의 설명력과 적합도를 분석하였고, 유의한 독립변수가 회귀모형에 끼친 영향력을 환경 요인 과 경제 요인 측면에서 분석하였다. 마지막 5장에서 연구의 결과를 요약하고 시사점을 논하였다. 결과: 다중회귀모형의 독립변수로 선정된, 휴무 가변수, 달러대 원화 환율, 주유소 평균 유가, 승용차 생산자물가지수, 자동차 제조업 경기실사지수는 모두 승용차 생산량 변동에 유의한 영향을 주었다. 특히, 원화 환율 상승은 수출 주력 차종인 일반소형과 일반중형 승용차 생산량을 증가시켰으므로, 환율 변화 추이로 수출 주력 차종의 생산량 변화를 예상할 수 있다. 더불어 유가 상승기에는 승용차 내수 판매 위축보다 산유국으로 수출이 증가하는 효과가 크게 나타나므로, 승용차 생산량의 증가를 예상할 수 있다. 이를 통해 부품업체는 부품이 장착될 승용차의 생산량 변동을 합리적으로 추정할 수 있고, 효과적인 생산·재고·수요관리를 수행할 수 있다. 독창성/가치: 자동차 산업의 수요와 관련된 기존 연구는 자동차 총 수요의 예측이나 특정 기술의 자동차 수요 예측에 집중되어 있고, 수요예측 결과로 미래 자동차 산업을 전망하는데 그치고 있다. 본 연구는 한국에서 제조되는 승용차를 유형과 크기로 구분하여 월 단위의 생산량 변동에 영향을주는 변수와 변수의 영향력을 분석하였다. 나아가 변수들을 환경 요인과 경제 요인으로 나누어 국내 승용차 산업 현실과 부합하는지 검증하였다. 특히, 경제 요인에 해당되는 변수가 승용차 생산량 변동에 끼친 영향을 승용차 수출량의 변화로 규명하였다. Purpose: The purpose of this study is to analyze the characteristics and factors affecting changes in production quantities for passenger vehicles. In view of this, a multiple regression analysis was performed to judge the factors that affected changes in volumes of passenger vehicle production. After analyzing the influence of independent variables on the regression models, the result was verified as to whether it matches with the actual situation of the passenger vehicle industry in Korea. Composition/Logic: This paper is composed of five sections. In section 2, previous studies covering the characteristics of trade, demand, and market changes in the automotive industry are reviewed. The correlation, trend, and seasonality of actual automobile production volumes have been corroborated in section 3. In section 4, the regression models have been developed to understand the relationship between dependent and independent variables through the multiple regression analysis. In addition, the results of analysis are explained based on the characteristics of the Korean automotive market. Lastly, section 5 concludes by summarizing contributions and offering recommendations for future works. Findings: All independent variables, namely holiday dummy variables, USD–KRW exchange rate, average oil price, passenger vehicle producer price index, and business survey index of the automotive industry, in the regression models are statistically significant. Especially, a rise in the exchange rate influenced the export volumes of small and mid-sized vehicles, and rising oil prices were affecting the export volumes to the Middle Eastern countries. These results allow part suppliers to predict production quantities of passenger vehicles reasonably, making it possible to control demand and inventory effectively. Originality/Value: Prior research on demand in the automotive industry has focused on either predicting the total demand for automobiles or on predicting the demand for specialized vehicles with certain technologies. Especially, they concluded by overlooking the market based on the results of demand forecasting. In this study, the variable factors of monthly production volumes in the passenger vehicle industry have been analyzed considering the sizes and types. Furthermore, all dependent variables were classified on the basis of environmental and economic factors to verify the impact of export volumes in the marketplace.

단층핵 구성물질의 함량과 전단강도 사이의 상관성 분석

윤현석,문성우,서용석 대한자원환경지질학회 2019 자원환경지질 Vol.52 No.1

본 연구에서는 안산암질암, 화강암 및 퇴적암에서의 단층핵 시료에 대한 직접전단시험과 입도시험 결과를 이용하여단순회귀분석과 다중회귀분석을 실시하고, 각력 및 점토 함량과 전단강도 사이의 상관성을 분석하였다. 수직응력(σn=54, 108, 162 kPa) 및 암종별로 단순회귀분석을 수행한 결과, 전단강도는 각력의 함량과 비례 관계를 보이며, 점토의 함량과 반비례 관계를 보인다. 또한, 대부분의 암종에서 전단강도는 각력보다 점토와 높은 상관성을 보이며, 수직응력이증가할수록 각력과 점토 함량의 변화에 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다. 각력과 점토의 함량을 동시에 고려한 다중회귀분석에서 전단강도는 점토보다 각력 함량의 변화에 더 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 결과적으로, 단순회귀분석과 다중회귀분석으로부터 산정된 회귀모형들의 결정계수(R²)를 비교·분석함으로써 암종별로 가장 적합한 회귀모형을 제안하였고, 제안된 모형들은 0.624~0.830의 높은 결정계수를 보인다.

주성분회귀분석을 이용한 한국프로야구 순위

배재영,이진목,이제영,Bae, Jae-Young,Lee, Jin-Mok,Lee, Jea-Young 한국통계학회 2012 Communications for statistical applications and me Vol.19 No.3

야구경기에서 순위를 예측하는 것은 야구팬들에게 관심의 대상이 된다. 이러한 순위를 예측하기 위해서 2011년 한국프로야구 기록 자료를 바탕으로 산술평균방법, 가중평균방법, 주성분분석방법, 주성분회귀분석 방법을 제시한다. 표준화를 통한 산술평균, 상관계수를 이용한 가중평균과 주성분 분석을 이용해서 순위를 예측하고, 최종모형으로 주성분회귀분석 모형이 선택되었다. 주성분 분석으로 축약된 변수를 이용해서 회귀분석을 실시하여, 투수부분, 타자부분, 투수와 타자부분의 순위예측 모형을 제안한다. 예측된 회귀모형을 통해서 2012년도 순위 예측이 가능하다. In baseball rankings, prediction has been a subject of interest for baseball fans. To predict these rankings, (based on 2011 data from Korea Professional Baseball records) the arithmetic mean method, the weighted average method, principal component analysis, and principal component regression analysis is presented. By standardizing the arithmetic average, the correlation coefficient using the weighted average method, using principal components analysis to predict rankings, the final model was selected as a principal component regression model. By practicing regression analysis with a reduced variable by principal component analysis, we propose a rank predictability model of a pitcher part, a batter part and a pitcher batter part. We can estimate a 2011 rank of pro-baseball by a predicted regression model. By principal component regression analysis, the pitcher part, the other part, the pitcher and the batter part of the ranking prediction model is proposed. The regression model predicts the rankings for 2012.

다중회귀분석을 이용한 남한강 내 보 건설 후 조류 발생량 예측

오승은,안홍규,채수권 한국환경영향평가학회 2017 환경영향평가 Vol.26 No.6

This study was classified into two groups, normal season group and drought season group, by the cluster analysis using the weather and water quality data from 2012 to 2015, using SPSS 18 version. Also each cluster was classified into three spaces, Gangcheon, Yeoju and Ipoh weir. We performed the multiple regression analysis with each monthly data that concentration of Chl-a was more than algae warming level. 6 groups classified in time and space were analyzed by the correlation analysis between concentration of Chl-a and 3 weather, 11 water quality and discharge factors. We developed Chl-a prediction equations of each group with independent variables of the multiple regression analysis applying to the correlation result. The result of cluster analysis was that the period was divided into two groups, normal group(2012- 2013) that total annual precipitation rate was normal and drought group(2014-2015) that total annual precipitation rate was less than 1,000 mm/hr, in time. The months that concentration of Chl-a was more than algae warming level in each group classified by cluster analysis were that the normal group was 3~8 and drought group was 3 and 6~10. The correlation result between Chl-a and weather, water quality and discharge factors for each 6 group was that relationships between Chl-a and water, discharge factors were high in the drought group more than in normal group at all weirs. This was influenced by velocity reduction and increasing HRT according to the intense drought. Weather, water quality and discharge factors that were high correlation with Chl-a were applied to independent variables of Chl-a prediction equations and each equations were developed. Among them, Each adjusted R square of Prediction equations for Chl-a in each group at Ipoh weir where is located in Namhan river downstream and is directly connected to Paldang dam were normal group = 0.920 and drought group = 0.818. It’s showed the high linear. 본 연구는 SPSS(18 version)를 사용하여 남한강 보를 완공한 후에 해당되는 2012년부터 2015년까지의 기상, 수질 자료로 군집분석한 결과에 의해 평수기그룹과 가뭄기그룹으로 분류하고, 각 기간 그룹별로 강천보, 여주보 및 이포보로 공간적 그룹으로 분류하였다. 이와 같은 6개의 그룹에 대해서 조류 주의보 이상의 Chl-a 농도에 해당된 월별 자료로 다중회귀분석을 실시하였다. 시·공간적으로 분류된 6개 그룹을 Chl-a 농도와 3개의 기상요인, 11개의 수질 요인 및 유량 요인과의 상관분석을 수행하여, 상관분석결과를 회귀분석의 독립변수로 적용하고. 각 6개의 그룹 별로 Chl-a 농도 예측식을 도출하고자하였다. 위 연구방법으로 수행한 연구 결과는 아래와 같다. 군집분석을 실시한 결과 연 총강수량이 평년수준이었던 평수기그룹(2012~2013년)과 연 총강수량이1,000mm/hr 미만으로 극심한 가뭄특성을 보였던 가뭄기그룹(2014~2015년)으로 시간적으로 분류되었다. 평수기그룹과 가뭄기그룹 별로 각 3개의 보 지점에서 조류 주의보 이상의 Chl-a 농도에 해당된 월은평수기그룹은 3~8월이었고, 가뭄기그룹은 3월, 6~10월이었다. 각 6개의 그룹 별로 Chl-a 농도와 기상, 수질 및 유량 등의 요인과의 상관분석을 수행한 결과, 3개의보 모두에서 평수기그룹보다 가뭄기그룹의 수온 및 유량이 Chl-a 농도와의 상관성이 증가하였다. 이는극심한 가뭄에 의한 하천 내 유속 감소와 체류시간 증가로 인한 영향으로 판단된다. 6개의 그룹에 대한 상관분석을 수행한 결과에 따라 Chl-a 농도와의 상관성이 큰 기상, 수질 및 유량 요인들을 Chl-a 농도 예측식의 독립변수로 적용하여 다중회귀분석을 수행한 결과에 의하면, 남한강의 하류에 위치하고, 팔당댐과 직접적으로 연결되어 있는 이포보에 대한 Chl-a 농도 예측식의 Ad.R2 값은 평수기그룹에서 0.920, 가뭄기그룹 0.818로 우수한 선형성을 나타내었다.