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9-1-1강 통 동
지 297쪽 참
1. 마 코프연쇄(Markov-chain) ; 마
코프 연쇄는 마 코프 질 가진 산 시간
확 과 다. 러시아 학 안드 마 코
프 에 다.
마 코프 연쇄는 시간에 시 상태 변
화 타낸다. 매 시간마다 시 상태
꾸거 같 상태 지한다. 상태 변화
라 한다. 마 코프 질 과거 현재 상태가
주어 미래 상태 건 확 포가
과거 상태 는 독립 현재 상태에 해 만
결 다는 걸 뜻한다
마 코프 연쇄는 마 코프 질 가진 랜 변
열 고 현재 상태는 과거 상태 미래
상태 는 독립 다.
, Xi는 연쇄 상태공간(state space)라 리는 는 집합 S 원 다. 마 코프
연쇄는 edge가 한 상태에 다 상태 갈 는 확 시(label) 향그
래프(directed graph) 현 다.
2. (factor analysis)
여러 개 변 변 하여, 그들 변 합 는 개 ( )
묶어 가상변 만들어내는 통계 .
2-1. 하여 능(결 )지역 히는
입력 data OD자료
표준화 인자분석
(factor analysis)R-mode
직교회전
고유치 및 분산 설명량인자부하량
(factor score)
인자득점
(factor loading)
인자 간 특성 분석인자와 도착지
관계
인자와 출발지
관계
결절지역의 모식도 작성
지역의 결절지역 구조 설정
<그림 2-4> 인자분석을 활용한 결절지역 설정 모식도
2011 별 화물도착 물동량 지리행
료(16×8)←
16개 행 역
별 7 + 도착량
↓
(factor analysis)
공통
(고 치1.0)
직 회
(varimax)
↙ ↘
하량
(factor loading)
득
(factor score)
변 ×
(8×3)
×
(16×3)
↓ ↓
해에 한
포도→
1 : 비재
(편 재+ 매재)
2 : 재
( 문재+산업재)
3 : 원료재
( 산 )
↓
득 가
( 도 고 )
↓
가 득 행
2011 별도착 지리행 료(16×3)← 16개 행 역
비재, 재,원료재
↓
집 ← 화 없 , 드
↙ ↘
결합 집(단계별) 계 ( 보 실량)
↓
↓
그룹화 지단계 악
↙
↘드 그램
↓
형 포도 ← 지역 형
↓
형별 특 악
평균 편차변동
계
↓
포특 화하여
2-2. 과 집 활 한 등질지역 악흐
3. 고층
3-1. 고층 흐 도
입력 data OD자료
표준화 인자분석
(factor analysis)R-mode
사교회전
고유치
및 분산
설명량
인자간
계수(상관)
행렬
인자부하량
(factor score)
인자득점
(factor loading)
인자 간 특성
분석
인자와 도착지
관계
인자와 출발지
관계
사교
회전
인자분석
(factor analysis)1차 결절지역설정
인자간
계수행렬
2차 결절지역설정
인자분석 반복(사교)
(factor analysis)
사교
회전
3차 이상 결절지역설정
상층으로의 결합관계를 모식화
결절지역 간 결합관계에 의한 수직적 계층구조 설정
<그림 2-5> 고층인자분석을 활용한 결절지역 계층적 지역체계 설정
3-2. 고층 한 직 계층 악 한 사
4. 과 공간 행동 (지리 )
장(場)이론
Lewin 행동 어 심리 역학 에 상심리학
공간 칙 행동에 도 하 다. 같 본 에 행동 개체
환경과 상호 , 생활공간 체 에 하여 어 다고 하
B=f(P·E)(P는 사람, E는 환경) 시하 다.
생활공간 란 지리 , 물리 현 는 공간 아니고 행동 키는
개체 내에 립하고 는 주 공간 라고 하 다. 라 객 는
동 한 환경 라도 개 에 라 다 생활공간 는 것 다.
공간행동
B.J.L. Berry가 시한 ‘공간행동 ’에 거하여 등질지역 과
능지역 에 공간행동에 한 다차원 고 체 지역 해
시도하 다.
공간행동 에 각하여 실시한 등질지역과 능지역간 상호
계 통해, 도시 하는 하 지역간 공간상호 각 지역 가지는
과 능에 라 차 가 다는 사실 확해 다. 는 곧 등질지역 과
능지역 상호 異種同形(isomorphic) 계에 보여
다.
5. 상 (canonical analysis, 상 계(canonical correlation))
; 변 2개 변 하고, 상 계 (canonical correlation coefficients)에
해 그룹간 상 계 는 하 상 하는 .
* 상 계 특
- 상 계 ; 개개 변 변 보다는 변 간 상 도 타내는 지 ,
형회귀 과 같 각 변 형 합들 간 형 합 찾아낸다.
- 변량(canonical variate) ; 각 변 형 합 말하 , 계 해 상
계 동 하다.
- 각 변 들 한 변량에 한 상 계 타내는 가 치 집합(set of weightings)
갖게 고 변 계에 연 형 합 여러 개 변량과
상 계 그리고 변 가 치들 산 다.
* 상 한 틀
OD행
( : 사람통행 행 )
지리행
( : 지역특 행 )
하량행
하량행 해
득 행 득 행
집
결 지역 등질지역
상
상 계
결 지역과 등질지역 지역 에 한
계
<그림> 상 한 흐 도
6. 지리 과 상 한 사
1982 울시 사람통행 OD 료 한 결 지역 (공간 현)
1982 울시 지리행 하여 등질지역 식도
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