, ∈ (2-3)
는 확률적으로
에 기하급수적으로 수렴하게 되며(Dembo andZeitouni, 1993)
는 참값인
으로 기하급수적으로수렴하게 된다. 또한 가 크다면, 표본의 값들은 상대적 집중도에 대 해 분명한 추정치를 제공할 수 있다.
2. 지역 편중도 분석 결과
분석 결과, 도출된 주요 친환경 농산물 생산에 대한 D-index는
<표 2-8> 과 같이 도출되었다. 주요 친환경 농산물 생산에 대한 D-index는 유의수준 1%에서 모두 유의하며 0보다 큰 양수를 가진다.
D-index가 0보다는 크다는 결과는 주요 친환경 농산물 생산의 공간 분포가 일반 농산물 생산의 공간 분포와 동일하지 않다는 것으로 해석 할 수 있다.
품목 d-index
친환경 농산물 가운데 가장 높은 값을 보인다. 이를 통해 일반 양파
: 전체지역에 대한 일반 농산물 의 재배면적
: 지역의 일반 농산물 의 재배면적
: 무작위로 추출된 친환경 농산물 의 재배면적 비중이 지역에 분포 될 확률
: 무작위로 추출된 관행 농산물 의 재배면적 비중이 지역에 분포 될 확률
이를 바탕으로 산출된 친환경 농산물 생산의 상대적 집적지를 지 도화 한 결과는 <그림 1> ˞ <그림 20>과 같다.14) 또한 상대적 집 적도 상위 5개 지역은 <표 2-9> ˞ <표2-12>에 나타나 있으며, 일 반 농산물 생산을 기준으로 한 친환경 농산물 생산의 상대적 집적 도가 높게 나타난 지역은 전라도를 임을 알 수 있었다.
14) 친환경 농산물 생산의 상대적 집적지는 부록에 첨부했으며, 일반 농산물 생산 의 분포 확률과 친환경 농산물 분포 확률의 비교가 용이하도록, , 의 지 도도 함께 나타냈다.
감자 고추 고구마 단감 딸기
배추 복숭아 사과 수박 쌀
제 3 장 주요 친환경 농산물 생산의
연구에서는 Moran's I 와 LISA(Local Indicator of Spatial Association)를 활용하고자 한다. 특히 국지적 공간 분포 양상을 분석 Multiplier(LM) 검정, Geary's c coefficient 등이 있으며(이성우 외, 2006), 본 연 구에서는 Moran's I (Moran, 1948) 검정을 실시할 것이다.16) Spatial Contiguity Matrix는 지리적인 인접 여부에 따라 4가지 방법으로 공간 가중치를 부여한다.(이성우 외, 2006)
기반으로 만들어지는 공간가중치 행렬을 이용하고자 한다. 공간 거 리를 기준으로 하는 공간가중치행렬을 작성하는 방법에는 실제 거 리의 역수를 이용한 거리 역수 방법과 일정한 거리를 정해 그 거리 에 포함되는 지역에 1을 부여하는 임계거리방법, 가장 가까운 거리 에 포함된 지역 n개에 1을 부여하는 최근린방법이 있다(손정렬, 2011; 윤성은, 2013). 본 연구에서는 실제 거리의 역수를 이용한 공 간가중치행렬을 적용하기로 한다. 또한 공간가중치행렬의 개별값들 을 ∑
와 같이 행표준화한다. 행표준화 가중치행렬의 적용은 모 란 지수 추정 식 (3-1) 을 간단하게 하며, 서로 다른 공간의 실체 들 간의 공간 자기 상관 정도 비교를 가능하게 한다는 장점이 있다 (손정렬, 2011).
1. Linear Contiguity 방법: i 지역의 경계선을 j 지역이 완전히 공유하는 경우
=1 이며, 아닐 경우는
=0을 부여하는 방법.2. Rook Contiguity 방법: i 지역과 j 지역의 경계선이 공유 되있는경우,
=1을부여하는 방법
3. Bishop Contiguity 방법: i 지역과 j 이 모서리를 공유하면