• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.59-62
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• 2003

양곡소비량조사는 가구부문과 사업체부문에서 소비하는 주요식품의 소비량을 조사함과 동시에 주곡인 쌀의 재고량을 조사한다. 이 조사는 해마다 통계청에서 표본설계하여 실시하는 표본조사에 의존한다. 특히, 사업체 부문의 양곡소비량 조사는 응용절사법(Modified Cut-Off Sampling Method)에 의해 표본추출되어 매년 11월에 조사가 실시되고 있다. 2003년도 사업체 양곡소비량 및 재고량조사는 2001년 사업체기초통계조사와 광공업통계조사를 모집단으로 하여 22,320 대상업체 중에서 819업체를 전수조사하고 2,145 업체를 표본조사하여 전체를 추계한다.

• 응용통계연구
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• 제7권2호
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• pp.173-182
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• 1994

Han(1993)의 임의의 오차분포하에서 회귀모형에의 기울기 추정법을 응용하여 회귀분위선(regression quantile)에 의해 적당한 상.하위절사가 주어질 때 점근적으로 최량의 회귀모형에서의 기울기 추정량을 구성할 수 있음을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.111-120
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• 2001

하나의 업종에 대한 경영실태조사에서 모집단을 구성하는 기업체들의 규모가 큰 차이가 없다고 판단되면 계통추출법이나 층화확률추출법을 주로 적용할 수 있으나 일부기업체의 합계가 모총계의 상당히 큰 부분을 차지하는 경우에는 절사계통추출법이 효율적이다. 본고에서는 위 세 가지 추출법에 의한 모총계 추정량과 모총계 추정량의 분산의 추정법을 살펴보고, 세 가지 추출법을 비교하여 절사계통추출법의 효율성을 실제 자료인 벌목업 경영실태 조사자료를 통해서 입증하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1115-1128
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• 2011

절사표본 설계는 관심변수의 분포가 오른쪽으로 치우쳐진 경우에 모집단 일부를 표본조사에서 제외시켜 조사의 효율을 높이는 방법이다. 그러나 전체 모집단의 총합 추정을 위해서는 버려진 절사 층에 관한 추론이 필요하게 된다. 기존에 사용하고 있는 많은 방법들은 절사층에서 표본조사를 하지 않고 알려진 보조정보와 조사자료를 이용하여 절사층 총합을 추정하며 이를 이용하여 전체 모집단의 총합을 추정한다. 본 논문에서는 절사층을 완전히 표본 층에서 제거하지 않고 조사의 편리성 및 효율성을 고려하여 최소의 표본을 추출한 후 모집단 전체 총합을 추정하는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 추정법과 기존 방법의 우수성을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제9권2호
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• pp.161-169
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• 1996

표본크기 결정은 표본설계시 중요한 부분이며 정도(Precision)를 높이면서 비용, 시간 등을 고려하여 최적화(Optimal)된 표본의 크기를 구하려 할 때 모집단 분포가 심한 왜도(highly skewed)를 보이거나 소수의 모집단요소들이 모집단총계의 대부분을 차지하는 경우가 있다. 이에 대해 Neyman의 최적할당법과 절사법(cut-off method) 응용 방법의 효율성을 사례를 이용하여 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권6호
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• pp.883-897
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• 2008

2006년 통계청이 시행한 광업 제조업 통계조사 결과(2005년 실적치)를 모집단으로 사용하면 최근 동향을 반영한 표본설계가 가능하다. 본 논문은 기존의 12개 업종보다 세분화된 94개 세부업종에 분류에 따라 매월 부품 소재산업의 생산, 출하, 재고의 변동사항을 조사하여 부품 소재산업의 경기변동실태를 파악하고 부품 소재산업의 육성정책 및 기업경영의 기초자료를 제공할 수 있는 새로운 표본설계를 제안한다. 표본설계는 응용절사법과 주성분을 이용한 다변량 네이만 배정법을 이용하여 층별로 표본크기를 결정하여 배정하고 표본추출은 확률비례계통추출을 사용한다.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.501-512
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• 2014

상당수의 사업체 조사는 절사표본설계법을 사용하고 있다. 이는 절사표본설계법에서 얻은 전수층이 많은 정보를 포함하고 있어 전체 표본크기를 최소화 할 수 있는 장점이 있기 때문이다. 그러나 최근 전수층에 포함된 사업체들의 무응답률이 높아감에 따라 전수층이 가지고 있는 장점에 한계가 나타나고 있다. 이에 Lee (2011), Shin과 Lee (2013)는 표본설계 단계에서부터 주어진 허용오차를 만족하면서 전수층 규모를 최소화하는 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 주어진 허용오차를 만족하고 Hidiroglou (1986)가 제안한 방법으로 산출 된 표본크기를 고정한 상태에서 표본층 분산에 알려진 함수를 적합하여 전수층 크기를 최소화하는 새로운 최적 절사점을 제안하였다. 또한 Hidiroglou (1986)와 Shin과 Lee (2013)가 제안한 절단분포를 이용한 방법과 본 연구에서 제안한 방법을 모의실험과 사례연구를 통해 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제6권1호
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• pp.79-93
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• 1993

회귀모형에 있어서의 Ruppert와 Carroll의 절사 회귀 추정법을 확장하여 회귀 분위수에 의 한 두 개의 두분으로 관측치를 분할하여 각 부분마다 가중치를 달리 부여하는 방법으로 적 합된 L-추정법을 제안하였다. 이 제안된 L-추정법은 특히 비대칭인 오차분포하에서 좋은 효율을 가지고 있었다.

• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.43-59
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• 2014

왜도가 심한 사업체 조사에서는 모집단의 일부를 제외하고 표본을 추출하는 방법인 절사표본추출법이 자주 사용된다. 절사층의 경우 표본 관리가 어렵고 조사비용이 많이 들기 때문에 이를 제외한 조사를 실시함으로써 조사의 효율을 높일 수 있다. 그러나 전체 모집단 추정을 위해서는 절사층의 정확한 총합 추정이 매우 중요하다. 최근 Hwang과 Shin (2013)은 Lavallee와 Hidiroglou (1988)가 제안한 LH 알고리즘을 이용하여 표본층을 층화한 후 표본층에서 얻어진 정보와 절사층에서 얻어진 정보를 결합한 복합추정량을 제안하였다. 본 논문에서는 비용함수를 고려한 새로운 표본 설계를 제안하고, 이를 위한 새로운 복합추정량을 제안하였다. 모의실험과 실제 자료 분석을 통하여 본 논문에서 제안한 복합추정량의 우수성을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.43-56
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• 2005

본 연구에서는 AR(1) 과정을 따르는 시계열 모형에서 가산적 이상치(Additive Out-lier)가 존재하는 경우, 1차 자기상관계수에 대한 로버스트 추정방법으로 Rupport 와 Carroll (1980)에 의해 회귀모형에서 제안된 L-추정법 형태의 절사최소제곱추정 (PE 추정)방법을 제안하였다. 더불어 X축의 이상치에 대한 비중강하(down-weight)의 방법으로 Mallows의 가중함수를 고려한 유계영향 절사최소제곱 (bounded influence PE, BIPE)추정량을 제안하였으며 모의 실험을 통하여 각 추정량의 효율성을 비교하였다. 모의실험 결과, 다양한 자료의 오염률상에서 일반화 LAD추정치를 예비 추정치로 고려한 BIPE(LAD)-추정량의 효율이 좋은 것으로 나타났다.