따라서 본 연구에서는 북서태평양 해수면온도 변동성을 진단하기 위한 데이터 기반 모델링을 통해 현상을 정량적으로 이해, 분석 및 설명하고자 한다. 전지구 해양/대기 재분석 자료를 이용한 북서태평양 해수온 장기 변동성 분석. 북서태평양 해수온도변동 데이터 기반 모델링 및 해수온도변동 원인 및 메커니즘 정량분석
따라서 본 연구는 데이터로부터 다변량 변수 간의 상관관계, 순환관계, 인과관계, 매개관계 등 다양한 관계를 추정하여 현상을 보다 잘 설명하고자 한다. NPGO는 NPO에 대한 해양 반응으로 나타나므로 북서태평양의 해수 온도 변화는 NPO와 함께 NPGO와 강한 상관관계가 있다고 할 수 있다. (c)와 (d)는 해수면기압의 두 번째 EOF 모드로 정의된 NOP의 공간 패턴과 시계열이다. 또한 SVT와는 달리 북위 20°와 동경 130° 부근에서 증가하는 패턴이 나타나 따뜻한 해수의 남쪽에서 북쪽으로의 이동에 중요한 역할을 하는 것으로 여겨진다.
북서태평양 해수온 변동의 MVEOF의 첫 번째 모드 시계열(PC1)에 대한 (a) Sverdrup Volume Transport Streamline(SVT) 및 (b) Barotropic Volume Transport Streamline(BVT)의 회귀 결과. 본 연구에서는 북서태평양 해수온도계를 이해하고 설명하기 위해 지역별로 구분된 기후지수를 이용하여 북서태평양 해수온도계를 설명하기 위해 다변량 구조관계식 형태의 통계모델을 수립하였다. . 수학 공식을 유도하고 싶습니다. 데이터 특성화를 위한 기본 통계 분석.
시계열 분석을 통한 장기 변동성 분석 다변량 통계 분석을 통한 모델 추정 및 가설 검증 북서태평양 해수면 온도 상승 원인 분석을 위한 데이터 중심 모델링 절차.
다변량 통계분석을 위해 분석에 사용할 변수들의 데이터에 대해 정규성 검정을 수행하였다. 또한, 분석에 사용된 데이터가 표본이 많을 경우 확률의 통계값이 매우 크게 변화하여 유의성 검정(Assessment of Normality)의 타당도를 확인한 결과 표와 같이 다변량 정규성을 만족하였다. 3. 일반적으로 산점도는 이상값의 유무를 판단하기 위해 평균선을 기준으로 50~90% 신뢰수준을 사용하며, 다변량 분석의 경우 마할라노비스 거리의 제곱값을 이용하여 외부를 분석하는데 그림과 같이 사용한다. 테이블.지시.
본 연구에서 보고하고자 하는 각 자료의 특성과 변수 간의 이론적 관계와 북태평양 해수온도 변화의 원인을 규명하기 위하여 다변량변수 간의 상관관계, 특히 인과관계 검정을 실시하였다. 이것은 가설의 타당성을 평가하는 과정으로 흔히 가설 검정이라고 합니다. 본 연구는 시계열 분석을 통해 지구 온난화의 둔화를 규명하는 것을 목적으로 한다. 결과적으로 각 변수는 매우 큰 다중공선성을 갖고 있어 관계를 보기 위한 다변량 회귀분석이 적합하지 않으며, 시계열 분석이 필요함을 알 수 있다.
데이터 기반 전역 불연속성 모델링을 위한 비정적 시계열 분석 모델입니다.
Chang YS, An HS, Jeon DC, Nam JC, Seo JW (2002) El Nino signals in East China Sea precipitation. Park WS, Oh IS (2000) Interannual and interdecadal variations of sea surface temperature in East Asian marginal seas.
