예제로 배우는 도시과학 연구방법론
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책 소개
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작가정보
서울대학교 도시공학과에서 학사와 석사학위를, 미국 MIT 도시계획학과에서 석사와 박사학위를 취득하였다. 현재는 서울시립대학교 도시공학과 교수이며, 국제저명학술지(SSCI) IJUS의 편집장과 스마트도시연구센터의 센터장을 맡고 있다. 서울시 국제도시개발협력단 단장이었으며, 세계은행(World Bank) 등 여러 국제기구의 도시계획 전문가로서 세계 도시의 지속가능한발전을 위한 도시계획에도 활발히 참여하고 있다. 『도시계획론』(2008), 『지역개발론』(2017), 『도시의 자격』(2021), 『Regenerating Urban Land』(2016), 『Steering the Metropolis: Metropolitan Governance for Sustainable Urban Development』(2017), 『Transforming the Nation: Urban and Regional Planning in South Korea』(2019), 『Public Infrastructure, Private Finance』(2019) 등의 저자로 참여하였고, 『UN-Habitat의 리더들을 위한 도시계획 개론』(2015), 『내가 꿈꾸는 도시계획가』(2016) 등을 번역하였다.
목차
- Paet01 계량연구방법의 기초
1. 무언가를 측정한다는 것의 의미
2. 조사분석의 단위
3. 측정한 자료를 정리하는 법: 기술통계()
4. 자료의 시각화(visualization) 유의사항: 그래프와 도면
5. 추론 기초
Part02 변수 간 관계에 관한 추론
1. 단순회귀모형: 두 변수(종속변수 1개와 설명변수 1개)
2. 중다회귀모형: 셋 이상의 변수(종속변수 1개와 설명변수 2개 이상)
3. 설명변수가 연속변수가 아닐 때: 더미변수
4. 종속변수가 연속변수가 아닐 때: 로지스틱 회귀분석, 포아송, 음이항
5. 위계적 속성을 가진 자료: 다층모형
6. 시간적 속성을 가진 변수간 관계: 패널분석
Part03 공간 분석: 공간적 현상과 공간적 속성
1. 공간적 현상 측정과 분석: 공간 패턴, 공간 무작위성, 공간 집적, 공간 밀도
2. 핫스팟 분석
3. 네트워크 분석(사회 연결망 분석)
4. 가로연결성 분석
5. 공간 회귀분석
6. 고간 무작위성
7. 모란의 I(Moran's I) 통계량
8. 베리오그램(variogram)
9. 크리깅(Kriging)
10. 공간회귀분석
11. 공간계량모델
12. 논문 활용 예제
Part04 시계열 분석과 인공지능 활용
1. 여러 변수들의 여러 관계에 관한 분석: 연립방정식과 구조방정식
2. 하나의 시계열 변수: VAR(벡터자기회귀모형)
3. 둘 이상의 시계열 변수 간 관계: VECM(벡터오차수정모형)
4. 인공지능 기계학습
5. 논문 활용 예제
기본정보
ISBN | 9791198225702 |
---|---|
발행(출시)일자 | 2023년 02월 28일 |
쪽수 | 226쪽 |
크기 |
173 * 249
* 16
mm
/ 545 g
|
총권수 | 1권 |
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