• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.257-266
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• 2007

모비율에 대한 신뢰구간의 구축에 있어 정규근사에 의한 Wald 신뢰구간이 표준으로 인식되어 왔으나, 최근 여러 학자들에 의해 Wald 신뢰구간은 근사성에서 심각한 문제가 있다는 것이 밝혀지고 있어 Agresti와 Coull(1998)에 의해 제안된 방법이 새로운 표준이 되어 가고 있다. Agresti-Coull 방법은 간편하면서도 근사성 문제를 획기적으로 개선하였으나 모비율에 대한 여러 가지 문제에서 보수적인 신뢰구간을 제시하고 있다. 본 연구에서는 베이지안 접근 방법에 의해 Agresti-Coull 방법의 보수성을 개선한 모비율 선형 함수의 신뢰구간을 제시한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권4호
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• pp.445-455
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• 2011

표본추출에서 오분류된 이진자료는 흔히 발생될 수 있는 현실적인 문제이지만 통계적 방법론은 상대적으로 제한적이라고 할 수 있다. 특히, 모비율의 구간추정 문제는 고전적인 Wald 방법에 의존하고 있었다. 그러나 최근 이승천과 최병수 (2009)에서 Agresti-Coull 방법을 적용하고 새로운 구간추정 방법을 제시하였으며, 수치적인 방법에 의해 Agresti-Coull 신뢰구간의 효율성을 주장하였다. 본 연구에서는 오분류된 이진자료에 대한 베이지안 모형을 다루었으며, 베이지안 모형이 Agresti-Coull 신뢰구간의 이론적 배경이 될 수 있는지 살펴 보았다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제36권2호
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• pp.275-284
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• 2007

Confidence intervals for the population proportion in a double sampling scheme subject to false-positive misclassification are considered. The confidence intervals are obtained by applying Agresti and Coull's approach, so-called "adding two-failures and two successes". They are compared in terms of coverage probabilities and expected widths with the Wald interval and the confidence interval given by Boese et al. (2006). The latter one is a test-based confidence interval and is known to have good properties. It is shown that the Agresti and Coull's approach provides a relatively simple but effective confidence interval.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.607-615
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• 2005

최근 여러 학자들에 의해 이항 비율의 구간 추정에 많이 사용되고 있는 Wald 신뢰구 간의 문제점이 재조명되고 있고, 이에 대한 대안으로 이항 비율의 새로운 신뢰구간들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 가중 Polya posterior를 이용한 베이지안 구간추정을 구하였다. 이 구간추정은 이항분포의 공액분포인 베타 사전분포에서 구한 전통적인 베이지안 구간추정과 같으나 추정의 편의를 위하여 정규근사에 의한 신뢰구간을 구할 때, 표본크기가 크면 실제적으로 Argresti와 Coull (1998)의 신뢰구간과도 일치하였다. 또 새로운 신뢰구간은 표본크기가 작은 경우와 비율이 극히 작은 경우에도 매우 유용한 신뢰구간이 된다는 것을 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1289-1300
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• 2009

표본추출 비용의 절감을 위해 흔히 사용되는 이중표본추출방법은 대부분의 표본들이 2종류의 오류에 의해 오염이 되어 있어 통계적 분석이 상대적으로 용이하지 않다. 특히, 비율의 추론을 위한 중요한 분석 도구인 구간추정은 현재까지 우도추정량의 정규근사에 의존하는 Wald 방법만이 알려져 있으나 Wald 신뢰구간은 포함확률의 근사성 등에서 많은 문제가 있다는 것이 여러 연구에서 확인되고 있다. 본 연구에서는 이중표본추출에서 Wald 신뢰구간의 문제점을 파악하고 이에 대한 대안으로 Agresti-Coull 유형의 신뢰구간을 제시한다.