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베이지안 시공간 모형을 이용한 서울시 COVID-19 자료 분석

Title
베이지안 시공간 모형을 이용한 서울시 COVID-19 자료 분석
Other Titles
Bayesian Spatio-temporal model for COVID-19 data in Seoul
Author
홍종환
Alternative Author(s)
Jong Hwan Hong
Advisor(s)
최정순
Issue Date
2022. 2
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
본 연구에서는 2020년 8월 1일부터 2021년 5월 31일까지 서울시 COVID-19 확진자 수 자료를 이용하여 분석을 진행하였다. 인구의 이동량과 확진자 수 사이의 연관성을 연구하기 위해 서울시 생활인구 자료를 활용하여 인구 유입 량을 독립변수로 사용하였으며 분석결과 인구 유입량은 COVID-19 확산에 유 의미한 영향을 끼친다는 것을 확인하였다. COVID-19는 감염된 사람과의 접촉을 통해 전염되기 때문에 시간과 공간 상관성을 고려하여 분석을 진행하였다. 시간 상관성이 있는 모형과 없는 모형, 공간 상관성이 있는 모형과 없는 모형, 시공간 상호작용 성분에 대한 4가지 모형을 고려하여 총 8개의 모형을 분석하였으며, 시간과 공간 상관성, 시공간 상호작용 성분 모두 있는 경우 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다. 또한 spatial confounding problem을 해결하기 위해 two-stage 방법을 활용하여 분 석을 진행하였다.|In this paper, we analyzed the number of COVID-19 infected people in Seoul from August 1, 2020 to May 31, 2021. In order to analyze the relationship between the mobility of the population and COVID-19, we suggested ‘population inflow’ using Seoul’s living population data and used it as an explanatory variable. As a result, we confirmed that the population inflow had a significant effect on the spread of COVID-19. Since COVID-19 is transmitted through contact with an infected person, we conducted the analysis in consideration of the spatial and temporal correlation. We analyzed a total of 8 models by considering spatial correlation, temporal correlation and spatio-temporal interaction component. We confirmed that the model with spatial and temporal correlation and spatio-temporal interaction component outperformed other models. In addition, we analyzed using the two-stage method to overcome the spatial confounding problem.
URI
http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000592680https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/167895
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