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공간로지스틱모형 기반의 시장분석에 관한 연구 = A Study on Market Analysis Based on Spatial Logistic Model
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발행기관
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society(Journal of The Korean Data Analysis Society)
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발행연도
2008
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
211-222(12쪽)
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5
제공처
A research about regression analysis reflected in spatial interaction which arise in spatially referenced data actively in progress. The spatial model reflecting the customer interaction through the age bracket neighborhood information of the consumers which is not actual distance and is one of the demographical variable can be made, and this kind of a model can be included in the logistic model. In this study, we suggested a conditional autoregressive model to construct the spatial model for spatial lattice data and developed the spatial logistic model with spatial correlation and constructed the spatial logistic model about information and communication technology service and compared with the logistic regression model which does not reflect the spatial interaction by using the spatial interaction reflecting the age bracket similarity of the customers in the marketing viewpoint. In real application with two information and communication technology services, we found that forecasting ability of suggested spatial logistic model is excellent in terms of mean squared prediction error.
더보기공간상에서 발생한 자료에 공간상관성을 반영한 공간모형에 대하여 활발한 연구가 진행되고 있다. 공간모형에서는 실제 거리가 아닌 인구통계학적 변수중 하나인 소비자들의 연령별 이웃정보를 통하여 소비자간 상관성을 반영한 공간 모형을 구축할 수 있으며, 이러한 모형을 일반적인 로지스틱모형에 포함시킬 수 있다. 본 연구에서는 공간격자자료에 대한 공간모형을 구축하기 위하여 조건부자기회귀모형(conditional autoregressive model)을 제시하였으며 공간상관성을 반영한 공간로지스틱모형을 개발하였으며 마케팅 관점에서 소비자들의 연령별 유사성을 반영한 공간상관성을 이용하여 정보통신서비스에 대한 공간로지스틱모형을 구축하고 공간상관성을 반영하지 않은 로지스틱모형과 비교하였다. 두 가지의 정보통신서비스를 통한 실제예제에서도 평균제곱예측오차(mean squared prediction erorr)를 통하여 제안된 공간로지스틱모형의 예측력이 뛰어남을 보였다.
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2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 1.26 | 1.26 | 1.15 |
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1.05 | 0.98 | 0.956 | 0.4 |
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