이 연구는 학교수학의 모평균과 모비율의 신뢰구간의 추정을 비교하면서 두 추정간에 일관성이 확보되고 있는지에 대해 고찰하였다. 이 결과를 토대로, 이 연구에서는 표본평균과 표본비율을 동일한 방식으로 취급하는 것, 모평균과 모비율의 신뢰구간의 예를 구성할 때 모표준편차 대신에 표본표준편차의 관측값을 대입하는 절차를 동일하게 적용하는 것, 표본비율 $\hat{P}$와 그에 대한 관측값 $\hat{p}$을 구별하는 것과 같은 일관성 확보 방안을 제안하였다.
다차원층화에서 선형계획법을 이용한 표본배정 방법은 Winkler(1990, 2001), Sitter와 Skinner(1994, 2002)가 제안하였다. 이 방법들은 표본크기가 층 개수보다 크지 않는 경우에 공통적으로 선형계획법을 이용하여 표본배정을 실시하였다. 반복 비율 적합방법(IPF), 일반화 반복 비율 적합(GIFP), SS 방법을 통해 셀 값을 결정하고 선형계획법을 이용하여 표본의 배정확률을 통해 표본배정을 실시한다. 이 3가지 방법들로 표본을 배정하고 평균 및 분산추정량을 비교한다.
본 연구는 Chen and Zhao(2006)에 의해 실증된 M/B비율과 부채비율 간의 역 U자형 관계가 시장, 기업규모 및 기술수준별로 어떠한 차이를 보이는지를 검정하여 보았다. 이를 위해 2001년도 1월 1일부터 2008년도 12월 31일까지 한국 유가증권시장과 코스닥시장에 계속 상장된 510개 기업, 4,080개의 관측수를 확보하였다. 각 표본별 관측수는 유가증권시장표본이 2,448개이며, 코스닥시장표본이 1,632개이다. 기업규모별로는 대기업표본이 1,816개, 중소기업표본이 2,264개이며, 기술수준별로는 중 및 저기술업종표본이 1,704개, 첨단 및 고기술업종표본이 2,376개이다. 주요 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 평균 M/B비율은 유가증권시장표본(대기업표본, 중 및 저기술업종표본)에 비해 코스닥시장표본(중소기업표본, 첨단 및 고기술업종표본)이 높았으며, 유상증자비율의 평균 역시 전자에 비해 후자가 높았다. 둘째, 코스닥시장표본(중소기업표본, 첨단 및 고기술업종표본)의 경우 M/B비율과 부채비율 간에 역 U자형 관계를 확인할 수 있었으나, 유가증권시장표본(대기업표본, 중 및 저기술업종표본)의 경우 이러한 관계를 찾아볼 수 없었다. 후자에 있어 역 U자형 관계가 나타나지 않는 것은 이들 기업의 낮은 M/B비율에 기인한 것으로 생각된다.
본 논문에서는 거시교통류 모니터링을 위한 세 가지 지표를 다루고 신뢰성 있는 지표산출에 필요한 적정 프로브차량 비율을 결정하기 위해 샘플링 기법을 이용하는 방법에 대하여 연구한다. 모니터링 세 가지 지표로는 Travel Time Index(TTI), Acceleration Noise(AN) 그리고 Two Fluid(TF)를 살펴보고, 적정 프로브 차량 비율의 결정방법으로는 절대오차를 이용한 표본크기의 결정방법과 상대오차를 이용한 표본크기의 결정방법에 대하여 고찰한다. 그리고 표본추출비율에 따른 지표 값 변동을 비교 검토하기 위해 서울시 강남지역의 대규모 자료를 이용하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험 결과 교통수요 단계(Demand Level)가 증가함에 따라 상대오차를 이용한 표본 추출비율이 줄어들며, 추출비율은 허용오차, 링크통과차량의 수와 반비례 관계이므로 추출비율을 증가시킬수록 허용오차를 줄일 수 있음을 알 수 있었다.
이 논문에서는 두 독립인 이항 확률의 비교에서 이항 확률 중 하나 또는 모두가 0.05보다 작을 경우의 두 확률의 비교에 대한 표본수 계산의 문제를 다루었다. Whitte-more(1981)는 여러 공변량에 근거한 로지스틱 회귀를 이용하여 극소 확률의 경우에 대한 수정 표본수 공식을 제안하였다. 이를 독립된 비율의 비교에 적용하여 이로부터 계산한 표본수는 일반적으로 많이 사용하는 근사 정규 방법, 특히 극소 비율의 비교에 대한 방법이 아닌 근사 정규 방법의 표본수 보다도 훨씬 큰 표본수를 제시하고 있다. 그러므로, 응용분야의 통계인들은 극소 반응 확률에 근거한 임상 시험을 계획할 경우 계획의 단계에서 의도하는 검정력을 확보하기 위해 교과서에 제시된 표본수 공식이나 부표에 의존한다면 위험할 수 있음을 이 논문의 결과가 말해 주고 있다.
1995년 가축통계 총조사자료에 기초하여 1998년부터의 향후 5년간의 표본설계를 하였다. 먼저 본 설계에서는 시도별 변이계수가 목표인 점을 고려하여 농가별 사육마리수를 전체사육마리수로 나눈 사육비율을 구한 다음 이를 전수기준과 총화에 이용하였다. 전수농가기준은 전수농가를 제외 한 후 조사구의 축종별 사육비율의 분산이 일정하게 하는 기준을 정하였고, 층화는 네축종중 최 대사육비율이 비슷한 조사구를 complete linkage 방법에 의해 층화하였다. 충의 개수는 층화에 따른 표본개수를 최소화하는 충의 수를 선정하였다. 또한 표본설계과정상의 해결하기 힘들었던 문제점을 열거하였다.
표본조사에서 추정하고자 하는 모비율이 낮으면 많은 표본을 추출해야 한다. 이 때 단위표본의 비용이 높아 추출할 수 있는 표본의 크기가 제한된다면 추정량의 분산을 줄일 수 있는 방법을 신중히 고려해야 할 것이다. 본 논문에서는 모집단에 대한 사전 정보가 있어 이를 이용하여 층화추출하는 경우에 층의 표본크기의 새로운 배분방법을 제안하고 기존의 배분방법들과 비교해 본다.
수산물 비계통 생산량 조사는 수산물 생산량 조사 중 어가부분에서 비계통 출하된 양에 대한 표본조사이다. 본연구는 1995년 어업 총조사 자료에 근거하여 새로운 표본 설계를 제안하는 것을 목적으로 한다. 표본은 층화 2단 집락 추출방식에 의해 추출되었으며 층화변수로는 어업조사구 내의 일반어류 어가 비율을 사용하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제1권1호
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pp.157-164
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1994
본 연구에서는 확률화응답기법을 이용하여 모집단내의 민감집단의 비율을 추정함에 있어 조사의 효율성을 높이기 위한 층화표본의 최적할당방법을 제안한다. 확률화응답기법은 Warner(1965)에 의하여 제안된 방법으로 민감한 사안에 대한 조사시 무응답이나 거짓응답으로 인한 비표본오차를 줄일수 있는 기법으로 간접질문에 의한 조사방법이다. 여기에서 최적할당이란 베이즈위험을 최소로 하는 할당법을 의미하며, 이 과정에서 민감집단의 모비율에 대한 사전분포로는 베타분포를 취하였다.
도시가구의 지출 중 집세가 차지하는 비율이 높으며 그 변동에 따라 도시가구의 생활에 미치는 영향도 커서 중요한 통계자료로 인식되고 있다. 집세 계약기간이 통상 2년 단위이기 때문에 집세변동의 발생빈도가 적어서 이러한 소표본 군의 통계단위로 일반적인 집세지수를 작성하는데는 많은 어려움이 따른다. 그렇다고 해서 소표본 군의 표본을 확대하는 것도 어렵기 때문에 이러한 산술적인 표본확대가 어려운 소표본 군의 문제점을 해결하기 위해 소지역 추정법을 도입하였다. 이러한 소표본 통계단위에서의 집세 변동률 추정방법을 경기도 지역의 6개 도시에서의 집세변동을 추정하는데 적용하였으며 검토해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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