A study on unequal probability sampling over two successive occasions in time series

시계열 계속 표본조사에서 불균등확률 추출법 연구

We review sampling schemes on successive occasions with partial replacement of units and propose a Rao-Hartley-Cochran(RHC) type's sampling scheme over two successive occasions with probability proportionate to observations on the previous occasion. For comparison of the reviewed and proposed sampling schemes, optimal estimator of population mean on second occasion and its variance are derived. The relative efficiency of the proposed sampling scheme is compared with other equal and unequal probability sampling scheme by theoretical and numerical simulation study. For simulation study, three artificial populations are generated by a time series model. It is observed that RHC type's sampling scheme has small variance and deviation in general.

본 논문에서는 반복적 계속 표본조사에서 일부의 표본을 교체하는 2회 계속조사의 표본 추 출법들을 요약하고 앞 조사시기의 관찰값을 확률측도로 이용한 RHC(Rao-Hartley-Cochran) 유형의 불균등 확률추출법을 제안하였다. 제안된 추출법과 기존의 확률추출법의 비교를 위 하여 둘째 조사시기의 모평균 추정량과 그의 분산을 유도하였으며, 제안된 추출법의 상대 효율은 이론적인 측면과 수치적 시뮬레이션 방법으로 비교 분석되었다. 시뮬레이션 비교를 위하여 한 특별한 시계열 모형을 가정하고 이를 사용하여 인위적인 모집단을 생성하였으며 이 모집단에서 각 추출법에 해당되는 표본을 컴퓨터로 추출하여 각각의 추정치를 계산하여 비교한 결과에서 RHC 유형의 새로 제안된 추출법의 분산과 편차가 일반적으로 적음을 보 였다.