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있음에도 일반회귀모형(OLS)은 독립변수마다 한 개의 회귀계수 추정
한다. 즉, 지역별 입지특성에 따라 독립변수의 종속변수에 대한 영향
력이 다르게 분포할 수 있음을 간과한 것이다.
2. 연구성과 내용
? 본 표준기술 활용 기술서에서는 일반회귀모형(OLS)이 가지는 방법론
적 한계를 보완하여 질병 확산 위험요인의 영향력 수준에 대한 통계
적 추정결과를 방역정책 및 활용을 실질적으로 지원하는데 활용할 수
있는 기술적 방안을 제시한다.
? 앞서 현황 및 문제점에서 지적한 바와 같이 일반회귀모형(OLS)이 가
지는 두 가지 한계를 보완하기 이하여 본 기술서에서는 공간적 자기
상관성을
회귀모형에
반영한
공간가중회귀모형(Geographically
Weighted Regression: GWR)의 활용을 제안한다.
? 공간가중회귀모형(GWR)은 독립변수와 종속변수 값을 담고 있는 공간
단위 간 지리적 인접성을 공간가중치(spatial weight)로 정량화하여 공
간자기상관성으로 인한 관측 자료 간 통계적 독립성의 위배로 인한
추정치의 왜곡을 모형 내에서 수정?반영할 수 있는 이점이 있다.
? 즉, 지리적으로 인접한 공간 단위들에 공간가중치 큰 값을 부여하고
거리가 멀어질수록 공간가중치가 줄어들도록 하는 방식을 적용하는
것이다.
큰 값을 가지는 공간가중치를 부여한다는 것은,
독립변수와
종속변수 간 관계성이 지리적으로 인접할수록 유사하다는 공간적 자
기상관성 원리를 적용함으로써 독립성 가정의 위배 수준을 완화하는
방편이다.
? 아래 그림1은 공간가중회귀모형(GWR)을 이용한 HPAI 발생 위험요인
수준 회귀계수의 공간적 분포를 나타낸다. 분석결과를 보면 위험요인
별 회귀계수의 분포가 시군구에 따른 편차의 스펙트럼으로 시각화된
것을 확인할 수 있다.
? 이는 공간 단위를 시군구로 설정하여 도출한 분석결과인데, 일반회귀
모형(OLS)이라면 시군구가 어디든 단일한 회귀계수가 추정된다. 따라
서 위험요인의 시군구에 따라 다르게 분포할 수 있다는 점을 아예 반
영할 수 없다.
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