불균등 확률 계통추출에서는 모집단 총합에 대한 Horvitz-Thompson 추정량의 대안적 분산 추정량들을 사용하게 된다. 이와 같은 모총합에 관한 분산 추정량들의 설계와 관련한 일반적인 방법은 균등 확률 계통추출에 대한 분산 추정량들에서 시작하고 비율 $y_i,/P_i$에 의한 추정량의 정의에서 $y_i$를 재배치하게 한다. 비선형 조사 통계학에서 추정량들 중의 하나로 테일러 급수 공식을 적용한다. 불균등 확률 계통추출에서의 분산은 8가지 방법으로 추정이 가능하므로 이를 이용한 분산추정량을 구해보고, 비복원 불균등 확률에서의 jackknife방법을 살펴보고자 한다. 또한 이들 분산추정량들에 대한 비교를 몇 가지 방법을 이용하여 알아보도록 한다.
층화 다단계 샘플링에서 모총계 추정을 위하여 동질선형추정량을 고려하고. 이 추정량의 설계기반 분산추정법을 고찰하였다. 한 방법은 분산을 일단계 분산과 이단계 분산으로 구분하여 각 층에서 각각을 비편향 추정하는 방법이고, 또 다른 방법은 이단계 표본에서 선정한 부하표본을 이용하여 일단계 분산만을 추정하여 전체분산을 비편향 추정하는 방법이다. 전자는 이단계 분산이 추정 가능할 때 이용하기 좋으며 후자는 이단계 분산을 추정할 수 없을 때 용이하게 쓸 수 있다. 각각의 추정법에 대하여 동질선형추정량에 대한 비음 비편향 분산 추정량의 형태를 제안하였다. 향 후 실제 조사에서 본 논문에서 제안한 분산추정법이 효과적으로 사용될 수 있기를 기대한다.
층화 다단계 샘플링에서 모총계 추정을 위하여 동질선형추정량을 고려하고, 이 추정량의 설계기반분산추정법을 고찰하였다. 한 방법은 분산을 일단계 분산과 이단계 분산으로 구분하여 각 층에서 각각을 비편향 추정하는 방법이고, 또 다른 방법은 이단계 표본에서 선정한 부차표본을 이용하여 일단계 분산만을 추정하여 전체분산을 비편향 추정하는 방법이다. 전자는 이단계 분산이 추정 가능할 때 이용하기 좋으며 후자는 이단계 분산을 추정할 수 없을 때 용이하게 쓸 수 있다. 각각의 추정법에 대하여 동질선형추정량에 대한 비음 비편향 분산 추정량의 형태를 제안하였다. 향후 실제 조사에서 본 논문에서 제안한 분산추정법이 효과적으로 사용될 수 있기를 기대한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.623-632
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1998
이원혼합모형에서 고정효과의 추정가능한 함수에 대한 신뢰구간을 구하는 경우에 어떤 분산성분추정량을 선택하는 것이 가장 바람직한가를 모의실험을 통하여 살펴본다 혼합모형에서는 t-분포와 일반화최소제곱추정량을 사용하여 신뢰구간을 구할 수 있는데, 일반적으로 분산성분을 알 수 없기 때문에 분산성분을 반드시 추정하여야만 한다. 이 경우 분산성분의 추정량으로 가장 많이 사용되는 추정량들인 Henderson의 방법 III 추정량, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, MLE(최우추정량), REMLE(제한최우추정량)를 이용하여 분산행렬을 추정하고, 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 모의실험을 통하여 살펴본다. 모의실험의 결과는 4가지 추정량 모두 비슷한 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 갖는 것으로 판명되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권3호
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pp.611-616
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1997
불균형일원변량모형에서 분산성분비율의 점추정에 관한 문제가 고려되어진다. 분산성분비율에 대한 새로운 추정량이 제안되며, 분산성분비율에 대한 여러가지 점추정량과 제안된 추정량을 평균자승오차(MSE)의 관점에서 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 살펴본다. 결론적으로 제안된 추정량은 수준의 수가 크고 불균형정도가 매우 심한 경우를 제외하고 다른 추정량들보다 훨씬 MSE 효율성이 높아짐을 알 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권3호
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pp.591-601
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2005
지금까지 회귀모형에서 불연속점의 추정은 주로 평균함수에 대해 연구되어져 왔다. 분산함수는 평균함수와 더불어 회귀모형의 연구에 매우 중요한 함수이며 이 함수가 불연속일 때의 연구는 활발히 이루어지지 않았다. Delgado와 Hidalgo (2000)와 Perron(2001)은 시계열모형에서는 비모수적 추정법에 의해 분산함수의 추정을 연구하였다. Huh와 Kang (2004)은 Perron의 추정법을 회귀모형에 적용하여 분산함수의 불연속점의 추정에 대하여 연구하였고, Perron의 추정량보다 수렴속도가 개선된 불연속점 추정량을 제안하였다 이러한 분산함수의 추정들은 잔차의 제곱을 이용한 것으로 평균함수의 추정이 필수적이다. 결국, 전체적인 계산량이 늘어나게 되고, 늘어난 만큼 불연속점 추정의 정도가 벌어지게 될 것이다. 만약, 평균함수가 연속이고 분산함수만 불연속이라면 굳이 잔차를 이용하여 분산함수의 불연속점을 추정할 필요 없다. 분산함수만 불연속점을 가지므로 이차적률함수의 불연속점이 곧 분산함수의 불연속점이므로 이차함수의 불연속점을 추정하는 것으로 충분하다. 평균함수와 분산함수 모두 불연속이라면 불연속점의 위치가 같으므로 평균함수의 불연속점의 위치를 추정하면 분산함수의 불연속점의 위치를 추정하게 되는 것이다. 따라서 이 논문에서는 이차적률함수의 불연속점을 추정하는 방법을 제안하였고 이 제안된 추정량들의 수렴속도가 잔차를 이용한 Huh와 Kang의 분산함수의 불연속점 추정량의 수렴속도와 같음을 보였고, 모의실험 결과에서는 우수함을 보여주었다.
무응답 상황하에서 보정 추정량에 대해 관심변수와 강한 상관계수를 가진 보조정보의 수준에 따라 모집단 총합에 대한 추정량과 분산추정량을 붓스트랩 방법을 이용해서 구했다. 이때 존재하는 보조정보의 수준이 표본인 경우와 모집단인 경우로 나누어 모집단 총합에 대한 보정 추정량(calibration estimator)을 구하고, 그에 따른 붓스트랩 분산 추정량을 도출하였다. 또한 테일러 분산 추정량, 잭나이프 분산 추정량과 붓스트램 분산 추정량의 효율성을 모의 실험을 통해 비교해 보았다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.87-95
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2014
분산함수가 불연속인 경우 Kang과 Huh (2006)는 잔차제곱을 이용한 Nadaraya-Watson 추정량으로 분산함수를 추정하였다. 음의 실수 값도 가질 수 있는 로그분산함수를 추정 대상으로 하여, 오차제곱의 분포를 ${\chi}^2$-분포로 가정하고 국소선형적합을 이용한 불연속 로그분산함수의 추정이 Huh(2013)에 의해 연구되었다. Chen 등 (2009)은 연속인 로그분산함수를 로그잔차제곱을 이용한 국소선형적합으로 추정하였다. 본 연구는 Chen 등의 추정법을 이용하여 불연속인 로그분산함수의 추정량을 제시하였다. 기존의 제안된 불연속인 로그분산함수의 추정량들과 제안된 추정량을 모의실험을 통하여 비교연구하고자 한다. 한편, 로그분산함수가 연속이지만 그 미분된 함수가 불연속일 경우, Huh (2013)의 방법과 제안된 방법으로 적합된 국소선형의 기울기를 이용하여 불연속인 미분된 로그 분산함수의 추정량을 제시하고자 한다. 이들 추정량의 비교 연구 또한 모의실험을 통하여 제시하고자 한다.
분산함수가 불연속점을 가지는 경우, 대부분의 비모수적 함수 추정 연구에서 분산함수가 음수 값을 갖지 않기에 잔차제곱을 이용한 Nadaraya-Watson 추정량인 국소상수항추정량을 이용하였다. 한편, Huh (2014, 2016a)는 Chen 등 (2009)과 Yu와 Jones (2004)의 연구를 바탕으로 불연속 분산함수를 로그 변환한 로그분산함수를 추정 대상으로 삼아 잔차제곱이나 로그잔차제곱으로 경계점 문제를 가지지 않는 국소선형추정량을 이용하여 비모수적으로 추정하였다. Huh (2016b)는 불연속점에서 점프크기추정량을 활용하여 잔차제곱을 분산함수가 연속인 회귀모형에서 얻어진 잔차제곱인 것처럼 수정한 후 이들을 이용하여 불연속 분산함수의 추정을 연구하였다. 본 연구에서는 불연속 로그분산함수의 점프크기추정량을 이용하여 로그잔차제곱을 수정하고 불연속 로그분산함수를 국소선형추정량을 이용하여 추정하고자 한다. 제안된 추정량의 우수성을 모의실험을 통하여 Chen 등 (2009)의 로그분산함수 추정량을 이용한 Huh (2014)의 불연속 로그분산함수 추정량과 비교하고 실제자료에 적용하고자 한다.
사회.경제조사에서 흔히 발생하는 무응답에 대한 통계적 대처 방안을 고찰하였다. 항목 무응답이 발생했을 때 무응답 데이터를 포함하지 않는 완전 데이터를 만드는 방법으로 무응답 대체 방법이 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 대체 방법을 소개하고 각 방법의 장.단점을 비교.설명하였다. 또한 대체된 데이터를 응답 데이터인 것처럼 활용했을 때 발생하는 문제점들을 지적하였다. 무응답을 대체하면 대체된 값들 때문에 대체 후 추정량의 분산은 대체 분산만큼 증가하는 반면, 대체된 데이터에 기초한 통상적인 분산추정량은 대체 분산을 추정하지 못하므로 결과적으로 대체 후 추정량의 분산을 과소추정하게 된다. 이러한 분산의 과소추정의 원인을 이론적으로 고찰하였고, 모의실험을 통하여 그 결과의 심각성을 설명하였다. 마지막으로 분산의 과소 추정 문제를 해결하는 몇 가지 수정된 분산추정 방법을 소개하고 토의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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