- ÇöÀç À§Ä¡
- home > ±â¼ú¡¤°úÇÐ > °úÇÐ > Áö±¸°úÇÐ > Á¶Á¤°è»ê Çؼ³[ÇÏ¿òÃâÆÇ»ç]
¶¥À» µó°í »ç´Â »ç¶÷¿¡°Ô ¾ð´ö ³Ê¸Ó ¼¼»óÀº ´Ã µ¿°æÀÇ ´ë»óÀ̾ú´Ù.
¸Ó¹°´ø °÷À» ¹þ¾î³ª ´õ ¸Ö¸® ³ª¾Æ°¥ ¼ö ÀÖ¾ú´ø Àΰ£ÀÇ ¿ª»ç´Â Ãø·®°ú Áöµµ ´öºÐÀÌ´Ù. ¸ðµç °üÃø¿¡´Â ¿ÀÂ÷°¡ Æ÷ÇԵǾî ÀÖ°í, ¿ÀÂ÷¸¦ ¾î¶»°Ô ÇÕ¸®ÀûÀ¸·Î °áÁ¤ÇÏ´À³Ä´Â ¾ðÁ¦³ª ¿ì¸®ÀÇ °ü½É ´ë»óÀ̾ú´Ù.
Áö½Ä Á¤º¸È »çȸ¿¡¼µµ ¾ÕÀ¸·Î ³¡¾øÀÌ µÇÇ®ÀÌµÉ Áú¹®ÀÌ°í, ¡´Á¶Á¤°è»ê Çؼ³¡µÀº ±× Áú¹®¿¡ ´ëÇØ Àΰ£ÀÌ Ã£Àº ´äÀ» ´Ù¼Ò Ä£ÀýÇÏ°Ô ¼³¸íÇÑ´Ù. ¶¥ À§ ¹ß±æ ´Ý´Â µ¥´Â ¹°·ÐÀÌ°í Áö±¸¸¦ ¹þ¾î³ª ´«¿¡ º¸ÀÌÁö ¾Ê´Â °÷±îÁö ´Ù´Ù¸¦ ¼ö ÀÖÁö¸¸, ¿©ÀüÈ÷ ¿ì¸®´Â ÀÌ ¹®Á¦¸¦ ¸Â´Ú¶ß¸± ¼ö¹Û¿¡ ¾ø´Ù.
ÀÌ Ã¥°ú ´õºÒ¾î ±ä ¿©Á¤À» ³ª¾Æ°£´Ù.
¸Ó¹°´ø °÷À» ¹þ¾î³ª ´õ ¸Ö¸® ³ª¾Æ°¥ ¼ö ÀÖ¾ú´ø Àΰ£ÀÇ ¿ª»ç´Â Ãø·®°ú Áöµµ ´öºÐÀÌ´Ù. ¸ðµç °üÃø¿¡´Â ¿ÀÂ÷°¡ Æ÷ÇԵǾî ÀÖ°í, ¿ÀÂ÷¸¦ ¾î¶»°Ô ÇÕ¸®ÀûÀ¸·Î °áÁ¤ÇÏ´À³Ä´Â ¾ðÁ¦³ª ¿ì¸®ÀÇ °ü½É ´ë»óÀ̾ú´Ù.
Áö½Ä Á¤º¸È »çȸ¿¡¼µµ ¾ÕÀ¸·Î ³¡¾øÀÌ µÇÇ®ÀÌµÉ Áú¹®ÀÌ°í, ¡´Á¶Á¤°è»ê Çؼ³¡µÀº ±× Áú¹®¿¡ ´ëÇØ Àΰ£ÀÌ Ã£Àº ´äÀ» ´Ù¼Ò Ä£ÀýÇÏ°Ô ¼³¸íÇÑ´Ù. ¶¥ À§ ¹ß±æ ´Ý´Â µ¥´Â ¹°·ÐÀÌ°í Áö±¸¸¦ ¹þ¾î³ª ´«¿¡ º¸ÀÌÁö ¾Ê´Â °÷±îÁö ´Ù´Ù¸¦ ¼ö ÀÖÁö¸¸, ¿©ÀüÈ÷ ¿ì¸®´Â ÀÌ ¹®Á¦¸¦ ¸Â´Ú¶ß¸± ¼ö¹Û¿¡ ¾ø´Ù.
ÀÌ Ã¥°ú ´õºÒ¾î ±ä ¿©Á¤À» ³ª¾Æ°£´Ù.
ÀúÀÚ: ¹èż®
µé¾î°¡¸ç
1 Á¶Á¤°è»ê ±âÃÊ
1.1 °üÃø°ª°ú ¹ÌÁö¼ö
1.2 Á¶Á¤°è»ê ¸ñÀû
1.3 ÇÔ¼ö°ü°è¿Í È®·ü ¼ºÁú
1.4 Çà·Ä´ë¼öÇÐ ±âÃÊ
1.5 È®·üº¯¼ö
1.6 Á¶Á¤°è»ê È®·üº¯¼ö
1.7 ¿¬½À¹®Á¦
2 Á÷Á¢°üÃø¸ðµ¨
2.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
2.2 ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇØ
2.3 °üÃø°ª °¡Áß°ú ÀüÆÄ
2.4 ºÐ»ê¿ä¼Ò ÃßÁ¤
2.5 °è»êÁ¡°Ë°ú ¿¹Á¦
2.6 Åë°èÀû ÃßÁ¤¹ý
2.7 À߸øµÈ °¡Áß°ª ¿µÇâ
2.8 ¿¬½À¹®Á¦
2.9 °ø½Ä ¿ä¾à
3 °¡¿ì½º-¸¶ÄÚÇÁ ¸ðµ¨
3.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
3.2 ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇØ
3.3 ºÐ»ê¿ä¼Ò ÃßÁ¤
3.4 ¼±Çü °üÃø¹æÁ¤½Ä°ú ¾Ë°í¸®Áò
3.5 °è¼öºÎÁ·°ú µ¥ÀÌÅÒ
3.6 ¿¬½À¹®Á¦
3.7 °è¼öºÎÁ· GMM °ø½Ä ¿ä¾à
3.8 ¿ÏÀü°è¼ö GMM °ø½Ä ¿ä¾à
4 Á¶°Ç¹æÁ¤½Ä ¸ðµ¨
4.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
4.2 ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇØ
4.3 ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇØ µ¿µî¼º
4.4 ¿¹Á¦
4.5 °è¼öºÎÁ· GMM°ú Á¶°Ç¹æÁ¤½Ä
4.6 ¿¬½À¹®Á¦
4.7 °ø½Ä ¿ä¾à
5 Á¦¾àÁ¶°Ç °¡¿ì½º-¸¶ÄÚÇÁ ¸ðµ¨
5.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
5.2 ¹ÌÁö¼ö¿Í ¶ó±×¶ûÁö ½Â¼ö ÃßÁ¤
5.3 ºÐ»êÇà·Ä À¯µµ
5.4 ÀÜÂ÷¿Í Á¶Á¤°üÃø°ª
5.5 ºÐ»ê¿ä¼Ò ÃßÁ¤
5.6 °¡¼³°ËÁ¤
5.7 ¿¬½À¹®Á¦
5.8 °ø½Ä ¿ä¾à
6 È®·üÁ¦¾à °¡¿ì½º-¸¶ÄÚÇÁ ¸ðµ¨
6.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
6.2 ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇØ
6.3 ºÐ»ê¿ä¼Ò ÃßÁ¤
6.4 °¡¼³°ËÁ¤
6.5 Àç»ýÃßÁ¤ÀÚ
6.6 ¿¬½À¹®Á¦
6.7 °ø½Ä ¿ä¾à
7 ¼øÂ÷Á¶Á¤°è»ê
7.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
7.2 ¼øÂ÷Á¶Á¤°è»ê °ËÁõ
7.3 Á¤±Ô¹æÁ¤½Ä ´Ù¸¥ Ç®ÀÌ
7.4 °è¼öºÎÁ· ¼øÂ÷Á¶Á¤°è»ê
7.5 »õ·Î¿î ¹ÌÁö¼ö ¼øÂ÷Á¶Á¤°è»ê
7.6 ÀÛÀº µ¥ÀÌÅͼ ¼øÂ÷Á¶Á¤°è»ê
7.7 ¿¬½À¹®Á¦
8 °¡¿ì½º-Çï¸ÓÆ® ¸ðµ¨
8.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
8.2 GHM ¿¹Á¦
8.3 ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇØ
8.4 ¹Ýº¹¼±Çü GHM
8.5 ºÐ»ê¿ä¼Ò ÃßÁ¤
8.6 µ¿µîÇÑ Á¤±Ô¹æÁ¤½Ä
8.7 ¿¹Á¦
8.8 ¿¬½À¹®Á¦
8.9 °ø½Ä ¿ä¾à
9 Åë°èºÐ¼® 207
9.1 Ç¥ÁØÀÜÂ÷¿Í Studentized ÀÜÂ÷
9.2 GMM °¡¼³°ËÁ¤
9.3 ½Å·Ú±¸°£
9.4 ¥ö2-ºÐÆ÷, ºÐ»ê°ËÁ¤, F-ºÐÆ÷
9.4.1 ¥ö2-ºÐÆ÷
9.4.2 ºÐ»ê°ËÁ¤
9.4.3 F-ºÐÆ÷
9.5 ÃßÁ¤¹ÌÁö¼ö °¡¼³°ËÁ¤
9.6 ¹ÌÁö¼ö °³º° ¿ä¼Ò Á¡°Ë
9.7 GMM ´ÜÀÏ ÀÌ»ó°ª °ËÃâ
10 ¿¬½À¹®Á¦ ÇØ´ä
¡´Appendices¡µ
A À¯¿ëÇÑ Çà·Ä¿¬»ê°ú Ç×µî½Ä
B ¼±ÇüÈ
B.1 Å×ÀÏ·¯ Á¤¸®¿Í ±Þ¼ö(ÀϺ¯¼ö)
B.2 °íÂ÷Ç×À» »ý·«ÇÑ Å×ÀÏ·¯ ±Þ¼ö(´Ùº¯¼ö)
C Åë°èÇ¥
C.1 Ç¥ÁØ´©ÀûºÐÆ÷ ÇÔ¼ö°ª
C.2 t-ºÐÆ÷ ÀÓ°è°ª
C.3 ¥ö2-ºÐÆ÷ ÀÓ°è°ª
C.4 F-ºÐÆ÷ ÀÓ°è°ª
Âü°í ¹®Çå
ã¾Æº¸±â
1 Á¶Á¤°è»ê ±âÃÊ
1.1 °üÃø°ª°ú ¹ÌÁö¼ö
1.2 Á¶Á¤°è»ê ¸ñÀû
1.3 ÇÔ¼ö°ü°è¿Í È®·ü ¼ºÁú
1.4 Çà·Ä´ë¼öÇÐ ±âÃÊ
1.5 È®·üº¯¼ö
1.6 Á¶Á¤°è»ê È®·üº¯¼ö
1.7 ¿¬½À¹®Á¦
2 Á÷Á¢°üÃø¸ðµ¨
2.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
2.2 ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇØ
2.3 °üÃø°ª °¡Áß°ú ÀüÆÄ
2.4 ºÐ»ê¿ä¼Ò ÃßÁ¤
2.5 °è»êÁ¡°Ë°ú ¿¹Á¦
2.6 Åë°èÀû ÃßÁ¤¹ý
2.7 À߸øµÈ °¡Áß°ª ¿µÇâ
2.8 ¿¬½À¹®Á¦
2.9 °ø½Ä ¿ä¾à
3 °¡¿ì½º-¸¶ÄÚÇÁ ¸ðµ¨
3.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
3.2 ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇØ
3.3 ºÐ»ê¿ä¼Ò ÃßÁ¤
3.4 ¼±Çü °üÃø¹æÁ¤½Ä°ú ¾Ë°í¸®Áò
3.5 °è¼öºÎÁ·°ú µ¥ÀÌÅÒ
3.6 ¿¬½À¹®Á¦
3.7 °è¼öºÎÁ· GMM °ø½Ä ¿ä¾à
3.8 ¿ÏÀü°è¼ö GMM °ø½Ä ¿ä¾à
4 Á¶°Ç¹æÁ¤½Ä ¸ðµ¨
4.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
4.2 ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇØ
4.3 ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇØ µ¿µî¼º
4.4 ¿¹Á¦
4.5 °è¼öºÎÁ· GMM°ú Á¶°Ç¹æÁ¤½Ä
4.6 ¿¬½À¹®Á¦
4.7 °ø½Ä ¿ä¾à
5 Á¦¾àÁ¶°Ç °¡¿ì½º-¸¶ÄÚÇÁ ¸ðµ¨
5.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
5.2 ¹ÌÁö¼ö¿Í ¶ó±×¶ûÁö ½Â¼ö ÃßÁ¤
5.3 ºÐ»êÇà·Ä À¯µµ
5.4 ÀÜÂ÷¿Í Á¶Á¤°üÃø°ª
5.5 ºÐ»ê¿ä¼Ò ÃßÁ¤
5.6 °¡¼³°ËÁ¤
5.7 ¿¬½À¹®Á¦
5.8 °ø½Ä ¿ä¾à
6 È®·üÁ¦¾à °¡¿ì½º-¸¶ÄÚÇÁ ¸ðµ¨
6.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
6.2 ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇØ
6.3 ºÐ»ê¿ä¼Ò ÃßÁ¤
6.4 °¡¼³°ËÁ¤
6.5 Àç»ýÃßÁ¤ÀÚ
6.6 ¿¬½À¹®Á¦
6.7 °ø½Ä ¿ä¾à
7 ¼øÂ÷Á¶Á¤°è»ê
7.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
7.2 ¼øÂ÷Á¶Á¤°è»ê °ËÁõ
7.3 Á¤±Ô¹æÁ¤½Ä ´Ù¸¥ Ç®ÀÌ
7.4 °è¼öºÎÁ· ¼øÂ÷Á¶Á¤°è»ê
7.5 »õ·Î¿î ¹ÌÁö¼ö ¼øÂ÷Á¶Á¤°è»ê
7.6 ÀÛÀº µ¥ÀÌÅͼ ¼øÂ÷Á¶Á¤°è»ê
7.7 ¿¬½À¹®Á¦
8 °¡¿ì½º-Çï¸ÓÆ® ¸ðµ¨
8.1 ¸ðµ¨ Á¤ÀÇ
8.2 GHM ¿¹Á¦
8.3 ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇØ
8.4 ¹Ýº¹¼±Çü GHM
8.5 ºÐ»ê¿ä¼Ò ÃßÁ¤
8.6 µ¿µîÇÑ Á¤±Ô¹æÁ¤½Ä
8.7 ¿¹Á¦
8.8 ¿¬½À¹®Á¦
8.9 °ø½Ä ¿ä¾à
9 Åë°èºÐ¼® 207
9.1 Ç¥ÁØÀÜÂ÷¿Í Studentized ÀÜÂ÷
9.2 GMM °¡¼³°ËÁ¤
9.3 ½Å·Ú±¸°£
9.4 ¥ö2-ºÐÆ÷, ºÐ»ê°ËÁ¤, F-ºÐÆ÷
9.4.1 ¥ö2-ºÐÆ÷
9.4.2 ºÐ»ê°ËÁ¤
9.4.3 F-ºÐÆ÷
9.5 ÃßÁ¤¹ÌÁö¼ö °¡¼³°ËÁ¤
9.6 ¹ÌÁö¼ö °³º° ¿ä¼Ò Á¡°Ë
9.7 GMM ´ÜÀÏ ÀÌ»ó°ª °ËÃâ
10 ¿¬½À¹®Á¦ ÇØ´ä
¡´Appendices¡µ
A À¯¿ëÇÑ Çà·Ä¿¬»ê°ú Ç×µî½Ä
B ¼±ÇüÈ
B.1 Å×ÀÏ·¯ Á¤¸®¿Í ±Þ¼ö(ÀϺ¯¼ö)
B.2 °íÂ÷Ç×À» »ý·«ÇÑ Å×ÀÏ·¯ ±Þ¼ö(´Ùº¯¼ö)
C Åë°èÇ¥
C.1 Ç¥ÁØ´©ÀûºÐÆ÷ ÇÔ¼ö°ª
C.2 t-ºÐÆ÷ ÀÓ°è°ª
C.3 ¥ö2-ºÐÆ÷ ÀÓ°è°ª
C.4 F-ºÐÆ÷ ÀÓ°è°ª
Âü°í ¹®Çå
ã¾Æº¸±â
ÀÌ Ã¥¿¡¼´Â ¿ÀÂ÷ ºÐ·ù, ºÐ»ê ôµµ, ºÐ»ê°ú °øºÐ»ê, ¿ÀÂ÷ÀüÆÄ, °üÃø¹æÁ¤½Ä°ú Á¤±Ô¹æÁ¤½Ä, ÀÜÂ÷ Ç¥Çö, ºÐ»ê¿ä¼Ò ÃßÁ¤, µ¥ÀÌÅÒ (datum) º¯¼ö, ¸Å°³º¯¼ö Á¶°Ç ¹æÁ¤½Ä, ¾Ë°í¸®Áò°ú ¿¹Á¦, Á¦¾àÁ¶°Ç Ãß°¡, Åë°è°ËÁ¤, ¿ÀÂ÷Ÿ¿ø µî ¿©·¯ ÁÖÁ¦¸¦ ´Ù·é´Ù.
1ÀåÀº Á¶Á¤°è»ê À̷п¡¼ Áß¿äÇÑ °³³äÀÎ °üÃø, ¸ðµ¨ ¹ÌÁö¼ö, È®·üº¯¼ö¿¡ °üÇÑ ³»¿ëÀ» Æ÷ÇÔÇϸç, ÇʼöÀûÀÎ ¼±Çü´ë¼öÇÐ À̷еµ »ìÆ캻´Ù.
2Àå¿¡¼´Â Á÷Á¢°üÃø½Ä ¸ðµ¨¿¡¼ ¹ÌÁö¼ö¸¦ ÃÖ¼ÒÁ¦°öÃßÁ¤À¸·Î ±¸ÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¼³¸íÇÑ´Ù. »ê¼úÆò±Õ°ú °¡ÁßÆò±Õ Â÷À̸¦ »ìÆ캸°í, °üÃø°ª °¡Áß °³³äÀ» ÃøÁöÇÐ ¿¹Á¦¸¦ ÅëÇØ ¼Ò°³ÇÑ´Ù.
3Àå¿¡¼´Â ¿©·¯ ¹ÌÁö¼ö¸¦ Æ÷ÇÔÇÏ´Â °¡¿ì½º-¸¶ÄÚÇÁ (Gauss-Markov) ¸ðµ¨À» ´Ù·ç¸ç, À̸¦ È®ÀåÇÏ¿© 5Àå¿¡¼ 7Àå±îÁö ¼³¸íÇÑ´Ù. °¡¿ì½º-¸¶ÄÚÇÁ ¸ðµ¨ ÃÖ¼Ò Á¦°ö ÃßÁ¤°ª, ÀÜÂ÷º¤ÅÍ¿Í ºÐ»ê¿ä¼Ò ÃßÁ¤°ª À¯µµ°úÁ¤À» ÀÚ¼¼È÷ ´Ù·é´Ù. µ¥ÀÌÅÒ °³³ä¿¡ ´ëÇؼ °£·«ÇÏ°Ô ±â¼úÇϸç, ´õ »ó¼¼ÇÑ ³»¿ëÀº ¡´°í±ÞÁ¶Á¤°è»ê¡µ¿¡¼ »ìÆ캻´Ù.
4Àå ÁÖÁ¦ÀÎ Á¶°Ç¹æÁ¤½ÄÀº ¸ðµ¨¿¡ ¹ÌÁö¼ö¸¦ Ãß°¡ÇÏÁö ¾Ê°í °üÃø°ªÀ» Á¶Á¤ÇÒ ¶§ À¯¿ëÇÏ´Ù.
5Àå°ú 6ÀåÀº °¡¿ì½º-¸¶ÄÚÇÁ ¸ðµ¨À» È®ÀåÇؼ ¹ÌÁö¼ö¿¡ Á¦¾àÁ¶°ÇÀ» Àû¿ëÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¼³¸íÇÑ´Ù. 5Àå¿¡¼´Â °íÁ¤Á¦¾àÁ¶°ÇÀ» ´Ù·ç°í, 6Àå¿¡¼´Â ¹ÌÁö¼ö¿¡ È®·ü Á¦¾àÁ¶°ÇÀ» ºÎ¿©ÇÏ´Â ³»¿ëÀ» ±â¼úÇÑ´Ù.
7ÀåÀº ¼øÂ÷Á¶Á¤°è»ê ¹æ¹ýÀ» ´Ù·ç´Âµ¥, ½Ç½Ã°£ ÀÀ¿ë¾÷¹« ¶Ç´Â ÀÌÀü Á¶Á¤°è»ê °á°ú¿Í »õ·Î¿î µ¥ÀÌÅ͸¦ °áÇÕÇÒ ¶§ ¸Å¿ì Áß¿äÇÏ´Ù. ÀÌ´Â Ä®¸¸ÇÊÅÍ (Kalman filtering)¿Í À¯»çÇϸç ÀÚ¼¼ÇÑ ³»¿ëÀº ¡´°í±ÞÁ¶Á¤°è»ê¡µ ¿¡¼ ´Ù·é´Ù.
8ÀåÀº °¡¿ì½º-Çï¸ÓÆ®(Gauss-Helmert) ¸ðµ¨À» À¯µµÇϴµ¥, ÀϺΠ¹®Á¦´Â ¾Õ¿¡¼ Á¦½ÃÇÑ ¸ðµ¨º¸´Ù È¿À²ÀûÀ¸·Î ÇØ°áÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. À̸¦ ÀÌ¿ëÇؼ Á÷±³È¸±Í (orthogonal regression) ¶Ç´Â ÀüÃÖ¼ÒÁ¦°ö (total least-squares) Çظ¦ °è»êÇÒ ¼öµµ ÀÖ´Ù.
9ÀåÀº ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇظ¦ Åë°èÀûÀ¸·Î ºÐ¼®ÇÏ´Â µ¥ ÃÊÁ¡À» ¸ÂÃá´Ù. ±×Áß¿¡¼µµ ÃßÁ¤¹ÌÁö¼ö °¡¼³°ËÁ¤°ú °üÃø°ª¿¡¼ ÀÌ»ó°ªÀ» °ËÃâÇÏ´Â °³³ä°ú ¼ö½ÄÀ» ¼³¸íÇÑ´Ù.
ºÎ·Ï¿¡´Â ÀÌ Ã¥¿¡¼ »ç¿ëÇÏ´Â ¿©·¯ °¡Áö Çà·Ä Ư¼º°ú Ç×µî½ÄÀ» Æ÷ÇÔÇؼ Åë°èÇ¥, Âü°í¹®Çå, °ü·Ã ¿ë¾î ¸ñ·ÏÀÌ Á¤¸®µÇ¾î ÀÖ´Ù.
1ÀåÀº Á¶Á¤°è»ê À̷п¡¼ Áß¿äÇÑ °³³äÀÎ °üÃø, ¸ðµ¨ ¹ÌÁö¼ö, È®·üº¯¼ö¿¡ °üÇÑ ³»¿ëÀ» Æ÷ÇÔÇϸç, ÇʼöÀûÀÎ ¼±Çü´ë¼öÇÐ À̷еµ »ìÆ캻´Ù.
2Àå¿¡¼´Â Á÷Á¢°üÃø½Ä ¸ðµ¨¿¡¼ ¹ÌÁö¼ö¸¦ ÃÖ¼ÒÁ¦°öÃßÁ¤À¸·Î ±¸ÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¼³¸íÇÑ´Ù. »ê¼úÆò±Õ°ú °¡ÁßÆò±Õ Â÷À̸¦ »ìÆ캸°í, °üÃø°ª °¡Áß °³³äÀ» ÃøÁöÇÐ ¿¹Á¦¸¦ ÅëÇØ ¼Ò°³ÇÑ´Ù.
3Àå¿¡¼´Â ¿©·¯ ¹ÌÁö¼ö¸¦ Æ÷ÇÔÇÏ´Â °¡¿ì½º-¸¶ÄÚÇÁ (Gauss-Markov) ¸ðµ¨À» ´Ù·ç¸ç, À̸¦ È®ÀåÇÏ¿© 5Àå¿¡¼ 7Àå±îÁö ¼³¸íÇÑ´Ù. °¡¿ì½º-¸¶ÄÚÇÁ ¸ðµ¨ ÃÖ¼Ò Á¦°ö ÃßÁ¤°ª, ÀÜÂ÷º¤ÅÍ¿Í ºÐ»ê¿ä¼Ò ÃßÁ¤°ª À¯µµ°úÁ¤À» ÀÚ¼¼È÷ ´Ù·é´Ù. µ¥ÀÌÅÒ °³³ä¿¡ ´ëÇؼ °£·«ÇÏ°Ô ±â¼úÇϸç, ´õ »ó¼¼ÇÑ ³»¿ëÀº ¡´°í±ÞÁ¶Á¤°è»ê¡µ¿¡¼ »ìÆ캻´Ù.
4Àå ÁÖÁ¦ÀÎ Á¶°Ç¹æÁ¤½ÄÀº ¸ðµ¨¿¡ ¹ÌÁö¼ö¸¦ Ãß°¡ÇÏÁö ¾Ê°í °üÃø°ªÀ» Á¶Á¤ÇÒ ¶§ À¯¿ëÇÏ´Ù.
5Àå°ú 6ÀåÀº °¡¿ì½º-¸¶ÄÚÇÁ ¸ðµ¨À» È®ÀåÇؼ ¹ÌÁö¼ö¿¡ Á¦¾àÁ¶°ÇÀ» Àû¿ëÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¼³¸íÇÑ´Ù. 5Àå¿¡¼´Â °íÁ¤Á¦¾àÁ¶°ÇÀ» ´Ù·ç°í, 6Àå¿¡¼´Â ¹ÌÁö¼ö¿¡ È®·ü Á¦¾àÁ¶°ÇÀ» ºÎ¿©ÇÏ´Â ³»¿ëÀ» ±â¼úÇÑ´Ù.
7ÀåÀº ¼øÂ÷Á¶Á¤°è»ê ¹æ¹ýÀ» ´Ù·ç´Âµ¥, ½Ç½Ã°£ ÀÀ¿ë¾÷¹« ¶Ç´Â ÀÌÀü Á¶Á¤°è»ê °á°ú¿Í »õ·Î¿î µ¥ÀÌÅ͸¦ °áÇÕÇÒ ¶§ ¸Å¿ì Áß¿äÇÏ´Ù. ÀÌ´Â Ä®¸¸ÇÊÅÍ (Kalman filtering)¿Í À¯»çÇϸç ÀÚ¼¼ÇÑ ³»¿ëÀº ¡´°í±ÞÁ¶Á¤°è»ê¡µ ¿¡¼ ´Ù·é´Ù.
8ÀåÀº °¡¿ì½º-Çï¸ÓÆ®(Gauss-Helmert) ¸ðµ¨À» À¯µµÇϴµ¥, ÀϺΠ¹®Á¦´Â ¾Õ¿¡¼ Á¦½ÃÇÑ ¸ðµ¨º¸´Ù È¿À²ÀûÀ¸·Î ÇØ°áÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. À̸¦ ÀÌ¿ëÇؼ Á÷±³È¸±Í (orthogonal regression) ¶Ç´Â ÀüÃÖ¼ÒÁ¦°ö (total least-squares) Çظ¦ °è»êÇÒ ¼öµµ ÀÖ´Ù.
9ÀåÀº ÃÖ¼ÒÁ¦°öÇظ¦ Åë°èÀûÀ¸·Î ºÐ¼®ÇÏ´Â µ¥ ÃÊÁ¡À» ¸ÂÃá´Ù. ±×Áß¿¡¼µµ ÃßÁ¤¹ÌÁö¼ö °¡¼³°ËÁ¤°ú °üÃø°ª¿¡¼ ÀÌ»ó°ªÀ» °ËÃâÇÏ´Â °³³ä°ú ¼ö½ÄÀ» ¼³¸íÇÑ´Ù.
ºÎ·Ï¿¡´Â ÀÌ Ã¥¿¡¼ »ç¿ëÇÏ´Â ¿©·¯ °¡Áö Çà·Ä Ư¼º°ú Ç×µî½ÄÀ» Æ÷ÇÔÇؼ Åë°èÇ¥, Âü°í¹®Çå, °ü·Ã ¿ë¾î ¸ñ·ÏÀÌ Á¤¸®µÇ¾î ÀÖ´Ù.