교체표본조사에서는 모든 표본단위를 복수 개(=G)의 교체그룹으로 나누고 일정 횟수만큼 조사한 후 표본단위 의 교체를 하는 경우와 조사기 간 동안 동일한 표본단위를 조사한 후 교체그룹 자체를 교체하는 두 가지 경우가 있다. 본 연구는 후자의 경우를 일반화하는 것으로, 매 조사월에서 하나의 교체그룹이 조사되고 이 교체그룹에 속한 모든 표본단위는 최근 l개월 동안의 정보를 제공하는 l-수준 교체표본설계이다. 표본단위 교체가 오직 교체그룹의 총 개수인 G와 회상 개월 수인 l에 의해 결정되므로 이를 l/G 교체표본설계로 일반화하였으며 일반화복합추정량의 분산과 두 가지 형태의 편향(bias)하에서 MSE를 구하고 절충 GCE(compromise GCE)의 계수를 유도하였다. 또한 GCE의 분산과 MSE를 상관계수, 편향, 표본조사단위의 분산의 형태, 그리고 설계간격(design gap)의 형태에 따라 분석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1349-1357
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2013
임상시험에서 적당한 크기의 표본 수 결정은 통계적으로 유의한 연구결과의 도출과 연구수행의 효율적인 비용을 산출하기 위해서 중요한 사항 중의 하나이다. 기존의 비열등성 시험에서 표본 수 계산방법에는 t 검정법을 이용한 모수적 방법이 있고, Wilcoxon 순위합 검정을 이용하여 Wang 등 (2003)이 제안한 표본 수 계산방법을 Kim과 Kim (2007)이 비열등성 시험에 확장시켜 적용하여 제시한 비모수적 방법이 있다. 본 논문에서는 Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 선형위치통계량의 검정법에 Kim (1994)이 계산한 검정력의 결과를 이용한 표본 수 계산 방법을 제안하고, 그에 따른 표본 수 계산결과를 기존에 제시된 표본 수 계산 결과와 비교하였다. 그 결과 기존의 방법들보다 본 논문에서 제안하는 방법으로 계산한 경우의 표본 수가 가장 작게 나왔다. 따라서 모집단에 대해서 구체적인 분포함수를 가정하기 힘든 경우 모수적 방법을 이용하게 되면 검정력이 떨어지거나 유의수준을 제어하지 못하는 문제점을 보완하고, 모수적 방법에 비해 표본 수가 크게 나와 시간이나 비용 면에서 효율적이지 않았던 Wilcoxon 순위합 검정을 이용한 방법의 단점을 보완할 수 있는 방법으로 본 논문에서 제시한 위치 (placement)를 이용한 표본 수 계산이 이용될 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권6호
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pp.707-716
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2011
분위수와 분위(또는 타점위치)는 학계에서나 산업계에서 널리 사용되고 있다. 그런데 통계 소프트웨어에 구현되어 있는 표본 분위수 계산방법들과 표본 분위 계산방법들은 각각 적어도 일곱 가지가 있다. 분위수들이나 분위들을 정의하는 방법들 간의 사소해 보이는 차이가 그 값을 토대로 이루어지는 결정의 큰 차이를 가져올 수 있다. 이 논문에서는 경험적 누적확률을 사용한 기본 타점위치 방법과 Blom (1958)의 제안을 토대로 파생된 여섯 가지 타점위치 방법의 특징과 차이점을 논의하였다. 또 통계소프트웨어에 구현되어 있는 일곱 가지 표본분위수 계산방법들의 특징과 차이점들을 논의한 후 이들을 망라하는 하나의 일반식을 제시하였다. 이 논문에서는 이 일반식으로부터 얻어지는 통찰을 토대로 표본분위수에 대응되는 표본분위를 구하는 방법을 제안하였고, 이 제안을 각 표본분위수 방법에 적용하여 대응되는 표본분위 방법을 도출하였다. 이런 대응관계는 표본분위수와 표본분위에 대한 종합적 이해와 적용에 도움을 줄 수 있을 것이다.
통계청에서 매월 실시하는 주요 가구부문 경상조사에는 경제활동인구조사와 가계조사가 있다. 이 두 조사의 표본은 인구주택총조사 자료를 표본틀로 하여 5년마다 개편되고 있다. 이 논문에서는 2000년 인구주택총조사를 바탕으로 2002년에 실행한 표본개편에 관한 내용을 수록하였다. 이번 표본개편의 주요 개선사항으로는 연동표본(Rotation Sampling)의 도입, 도시가계조사를 전국가계조사로의 확대, 고용통계의 소지역통계 생산을 위한 기반마련이다. 또한 조사구 내의 표본가구수를 24가구에서 20가구로 축소하고, 표본 조사구수를 증가시킴으로써 정도 높은 자료를 생산할 수 있는 기반을 마련하였다. 대표성 있는 표본조사구 추출을 위한 분류지표 선정 과정에서는 지역별로 대표성이 높은 분류지표를 선정하여 대표성 있는 표본을 추출하는 데 기여하였다.
평면 대 평면 간 기하 변환에 기반을 두는 기존 영상처리 기술들은 구면 파노라마 영상에서의 픽셀 좌표에는 적용될 수 없다. 본 논문에서는 평면 영상을 전제로 개발된 표본 기반 영상 인페인팅 기술을 구면 파노라마 영상에 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 구면 영상에서 위도에 따라 다른 표본을 추출하는 방법을 이용하여 평면 영상에서의 표본 기반 인페인팅을 구면 파노라마 영상에서도 동일하게 사용할 수 있도록 하는 것이 본 논문에서 제안하는 방법의 목적이다. 기존의 표본 기반 영상 인페인팅은 정사각형 표본을 그대로 사용하기 때문에 좌표계가 다른 구면 파노라마 영상에서는 사용할 수 없다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상의 위도에 따른 각기 다른 모양의 표본을 취득한 후 이를 정사각형으로 균일화하는 방법을 사용한다. 이후 균일화된 표본을 이용하여 표본 기반 영상 인페인팅을 수행하는 방법으로 영상을 복원한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법은 구면 파노라마 영상에서 표본 기반 영상 인페인팅을 성공적으로 수행함을 확인하였다.
국립생물자원관 표본관(KB)에 소장된 관속식물 33종(94점)의 기준표본 정보에 대한 자료를 정리하고, 타 기관 또는 대학에서 국립생물자원관으로 기증된 기준표본 정보를 제공하고자 한다. 정기준표본(holotype) 15점, 동기준표본(isotype) 57점, 종기준표본(paratype) 22점이 국립생물자원관에 소장되어 있으며, 서울대학교(SNU), 아주대학교(AJOU), 전북대학교(JNU), 충북대학교(CBU), 한국식물연구원(KPRI), 한림대학교(HHU)의 일부 기준표본이 국립생물자원관으로 새로이 이전되었다. 소장된 기준표본의 종조성은 양치식물 7분류군, 쌍자엽식물 22분류군, 단자엽식물 4분류군으로 확인되었으며, 대표적인 속으로는 제주고사리삼속(한반도 고유속), 현호색속(7분류군)과 물부추속(4분류군) 등이 있다. 소장된 기준표본의 대표적인 명명자로는 김영동 교수, 박종욱 교수, 선병윤 교수, 오병운 교수, 최홍근 교수, 현진오 박사 등이 확인되었다. 국가별로는 28분류군이 한반도산이며, 미얀마와 캄보디아가 각각 2분류군, 라오스산이 1분류군으로 조사되었고, 이중 27분류군이 한반도 고유종으로 평가되었다.
본 연구에서는 주식배당 예고제도가 도입된 1990년부터 1994년까지의 기간동안에 주식배당 지급을 공시한 기업 중에서 표본의 선정기준에 따라 295건의 표본을 선정하여 주식배당의 공시효과를 실증 분석하는 한편 주식배당의 공시효과를 설명하는 제 가설 중에서 유보이익가설과 주의환기가설을 검증하였다. 실증분석의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로 전체표본(259건)을 대상으로 공시일 전후의 비정상수익률을 분석한 검증결과에 의하면 공시기간(0일, +1일)에서 통계적으로 유의적인 0.847%의 비정상수익률이 관찰되어 주식배당 공시가 주주들의 부에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째로 정(+)의 주식배당 효과를 설명하는 하나의 가설로서 유보이익가설을 검증하기 위하여 전체 표본을 EPS의 증감 및 주식배당률의 크기에 따라 하위표본으로 분류하여 공시기간의 비정상수익률을 검토한 결과 충분하지는 않지만 유보이익가설을 지지하는 실증적 증거를 발견할 수 있었다. 셋째로 또 다른 하나의 가설로서 주의환기가설을 검증하기 위하여 표본을 상대적 평균 PER의 크기 및 자본금의 크기에 따라 분류한 모든 하위표본에서 일관되게 주의환기가설을 지지하는 실증적 증거를 발견할 수 있었다.
본 연구는 한 개의 표본에서 농업 基本統計와 家畜統計 조사를 다같이 실시하는 多目的 표본설계에 관한 연구를 목적으로 한다. 본 연구의 특징은 첫째 全國 및 道別 추정오차를 작게 하는 동시에 市郡별 추정오차를 균등하게 유지하도록 시도하였고, 둘째 任意標本과 有意標本을 결합하여 표본의 효율을 높이는 방법을 제안하였다. 유의표본은 農家 유의표본과 調査區 유의표본으로 구분하였고, 이들 유의표본 선정에 있어서 추정치의 精度를 높일 수 있는 선정 기준에 관하여 고찰하였다.
우리는 모분산 ${\sigma}^2$에 대한 추정량으로서 표본분산 $S^2=\frac{{\Sigma}^n_{i=1}(X_i-\={X})^2}{n-1}$을 주로 사용한다. 그러나, 제 7차 교육과정에 따른 고등학교 수학 교과서(10-가, 수학 I과 실용수학)에서는 표본분산의 정의를 $S^2_n=\frac{{\Sigma}^n_{i=1}(X_i-\={X})^2}{n}$로 사용하고 있다. 이 두 표본분산들의 관계를 알아보고, 시뮬레이션을 통하여 확인하여 본다. 또한, 이 두 표본분산들을 포함하여 일반적으로 정의할 수 있는 표본분산을 제안한다.
본 연구는 우리나라의 수치지형도에서 수치고도모형(DEM)을 개발하고자 할 때 고려해야 할 요인들을 분석하였다. 특히 DEM의 정확도에 결정적으로 영향을 미치는 내삽법의 과정을 지형적 유형(평지.계곡.산지)과 공간적 표본추출법(체계적추출법.군집형무작위추출법.복합점진적표본추출법)에 따라 구분하여 살펴 보았다. RMSE의 측정을 통해 크리깅 내삽법이 지형의 기복에 산관없이 정확도를 유지함녀서 DEM을 생성할 수 있는 방법으로 평가되었다. 그리고 표본추출법에 따라 공간적 표본 밀도를 달리한 낮은 표본을 대상으로 한 경우에 비해 낮게 나타났다. 또한 본 연구에서 제안한 복합 점진적 표본추출법을 적용한 DEM의 정확도는 다른 표본추출법을 적용한 경우보다 그 정확도가 향상됨을 확인하였고, 반면에 계산상의 효율성이 다른 방법에 비해 떨어지는 단점을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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