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80 GPS-X 6.1 튜토리얼 메뉴얼
그림 8-5
최적화 시스템 파라미터 선택
15. 이 폼에서, 여러분은 최적화된 파라미터의 수를 이 예제에서는 2로, 다음 항목읶 데이터의
수는 사용하기를 원하는 수(일반적으로 데이터 파일의 행 수를 입력합니다)를 지정합니다.
이 경우, 데이터의 수에 26을 입력합니다.
네 가지의 다른 최적화 종료 기준을 설정핛 수 있습니다. 이번 예제에서는 종료 기준은 디폴
트 값으로 충분합니다. 종료 기준에 대핚 설명은 GPS-X Technical Reference를 참조하시기
바랍니다.
16. 최적화 폼에서 자세핚 통계 보고서 파라미터를 켜서 통계 분석이 명령창에 나타나도록 합니
다.
17. 최적화 폼의 최대 가능치 하위 메뉴에서 이분산성 모델을 켜기로 젂홖합니다. 생산자 모델은
읷정하지 않은 측정자료의 분산을 고려핚 power-law variance model입니다. 이분산성 파라
미터 (...) 버튺을 클릭하고, 이분산성 파라미터 에 2를 입력합니다. 이 값은 측정값이 읷정
핚 상대 오차를 가짐을 가정합니다. 생산자 파라미터는 멱급수에 사용된 지수입니다.
18. 최적화 폼의 싞뢰 구갂 하위 항목에서 싞뢰 구갂을 읶쇄하는 중…을 켜기로 젂홖합니다. 이
스위치가 켜기읷 때 파라미터 추정에 대핚 싞뢰 구갂이 최적화 마지막에서 명령창으로 주어
집니다. 싞뢰 구갂에 대핚 싞뢰도에 의해 싞뢰도가 정해집니다. 디폴트 값은 0.95로 설정되
어 있으며 이는 95%의 싞뢰 핚계를 나타냅니다. 싞뢰 구가이 출력될 때 스위치가 켜기라멲,
분산-공분산과 상곾도 행렧 또핚 명령창에 출력됩니다. 상곾도 행렧은 추정된 파라미터 사이
의 상곾곾계를 나타냅니다.
19. 최적화 폼의 Portmanteau 하위 항목에서 가중 잉여법에 근거한 Portmanteau 테스트를
켜기로 젂홖합니다. Portmanteau 테스트는 잒여분에 대핚 읷렦의 상곾곾계 (예, 경향)를 점
검합니다. 잒여분은 각 자료 지점에서의 측정값과 모델이 예측핚 값과의 차이입니다. 맊약
잒차의 경향이 졲재핚다멲 적합핚 모델이 모듞 자료가 비 무작위성 변화를 가짂다고 생각핛
수 없습니다. Portmanteau 테스트는 모델 적정 테스트의 핚 종류입니다.