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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Jeongeun Lee (Chungbuk National University) Seoncheol Park (Hanyang University)
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제30권 제3호
발행연도
2023.5
수록면
259 - 272 (14page)

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In this paper, we suggest a new method for the prediction of sharp changes in particulate matter (PM<SUB>10</SUB>) using quantile mapping. To predict the current PM<SUB>10</SUB> density in Seoul, we consider PM<SUB>10</SUB> and precipitation in Baengnyeong and Ganghwa monitoring stations observed a few hours before. For the PM<SUB>10</SUB> distribution estimation, we use the extreme value mixture model, which is a combination of conventional probability distributions and the generalized Pareto distribution. Furthermore, we also consider a quantile generalized additive model (QGAM) for the relationship modeling between precipitation and PM<SUB>10</SUB>. To prove the validity of our proposed model, we conducted a simulation study and showed that the proposed method gives lower mean absolute differences. Real data analysis shows that the proposed method could give a more accurate prediction when there are sharp changes in PM<SUB>10</SUB> in Seoul.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Data
3. Methodology
4. Simulation study
5. Real data analysis
6. Conclusions and further works
References

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