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식중독 발생 예측모형
Models for forecasting food poisoning occurrences
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식중독 발생에 대한 기존 연구에서는 기온과 습도와 같은 기후변수가 주된 설명변수로 취급되어 왔다. 이 논문에서는 주별 식중독 발생건수와 기후변수 간에 관계를 고찰하고 식중독 발생건수를 예측하기 위한 모형으로 포아송 회귀모형과 자기회귀이동평균모형을 비교한다. 비교결과 우리나라 식중독 발생은 시차를 두고 기후 변수에 영향을 많이 받고 있으나 식중독 발생 예측은 이들 변수보다 이전 시점의 식중독 발생 건수에 더 많이 영향을 받는 것으로 나타났으며 포아송 회귀모형은예측의 관점에서 문제가 있음을 보였다.
키워드
교차상관관계; 자기회귀이동평균모형; 포아송 회귀모형; Autoregressive moving average model; cross correlation; Poisson regression model
- 제목
- 식중독 발생 예측모형
- 제목 (타언어)
- Models for forecasting food poisoning occurrences
- 저자
- 여인권
- 발행일
- 2012-12
- 저널명
- 한국데이터정보과학회지
- 권
- 23
- 호
- 6
- 페이지
- 1117 ~ 1125