이 글은 1990년부터 진행된 미국의 인구센서스의 변화와 향후의 전망에 대해서 2000년의 경험과 2010년의 계획을 중심으로 논의한다. 먼저, 2000년 센서스의 준비과정에서 미국 과학원학술평의회 국가통계위원회가 작성한 2000년 센서스 개선안의 내용을 통계적 추정방법 도입, 응답률 개선방안, long form 개선방안, 소수민족 집계누락, 인구센서스 대체방안, 센서스 비실시 연도 소지역통계 확보방안, 센서스 프레임 정비 등으로 살펴보고, 1998년 대법원 판결 이후 2000년 센서스에서 통계적 추정방법을 이용한 미국판 One Number Census를 추진하지 못하게 된 경위를 검토한다. 다음은 2010년 인구센서스의 핵심적 특성의 하나인 long form과 short form의 분리, 곧 short form은 전통적 센서스, 곧 전수조사와 현장실사의 원칙을 준수하는 방식으로 그대로 두고, long form을 대체하여 순환센서스로 진행되는 American Community Survey에 대해서는 그 과정과 주요 특성을 검토한다. MAF/TIGER는 인구센서스의 집계과정에서 정확성을 향상 하고자 하는 또 하나의 특성으로, 이것은 2010년 센서스에서 모바일 컴퓨터를 도입하는 하이테크 센서스를 목표로 기획된 것이었다. 이 글은 미국 센서스에서 short form과 long form의 분리가 대법원 판결로 우연히 일어난 것이 아니라는 점을 강조하기는 하지만, 미국 센서스는 2008년 현재, 인구조사국의 모바일컴퓨터 개발실패로 60만 비정규직 조사원의 고용을 불가피하게 할 것으로 예상되며, 이로 말미암아 2010년 미국 센서스의 정확성에 대한 우려감이 증대하고 있음을 지적한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.755-762
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2015
One of the main objectives of the U.S. Census Bureau is the proper estimation of median household income for small areas. These estimates have an important role in the formulation of various governmental decisions and policies. Since direct survey estimates are available annually for each state or county, it is desirable to exploit the longitudinal trend in income observations in the estimation procedure. In this study, we consider Fay-Herriot type small area models which include time-specific random effect to accommodate any unspecified time varying income pattern. Analysis is carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. We have evaluated our estimates by comparing those with the corresponding census estimates of 1999 using some commonly used comparison measures. It turns out that among three types of time-specific random effects the small area model with a time series random walk component provides estimates which are superior to both direct estimates and the Census Bureau estimates.
Rao와 Yu(1994)는 소지역 추정(small area estimation) 문제를 해결하기 위한 방법으로 추정 시점과 인접지역 정보 등 보조정보와 과걱의 표본조사 결과를 모두 이용하는 모형과 그 모형으로 부터 경험적최량선형비편향추정량(Empirical Best Unbiased Predictor)을 제안하였다. 본 논문에서는 Rao와 Yu의 모형에서 미지의 모수에 대한 사전확률분포를 가정한 계층적 베이즈 추정량을 제안하고, 이를 미국의 주별 4인가족 소득추정문제에 적용하여 그 효율을 미국의 Census Bureau에서 사용하고 있는 경험적 베이즈추정량 및 이전에 제안된 다른 추정량들과 비교하였다.
After every decennial census in the U.S., national surveys such as the Consumer Expenditures surveys are redesigned. The redesigned samples will be multi-stage systematic samples. Many sampling schemes have been proposed for comparison which requires the estimation and variance estiamtion formula. This paper deals with the surveys redesign research which concerns the sample design within the Primary Sampling Unit (PSU). In constructing the estimators it deals with the problem of which first stage inflation factor to use. The expected value of the proposed estimators is also derived.
미국 통계국(Bureau of Census)에서 실시하고 있는 소매동태조사(Monthly Retail Trade Survey)를 중심으로 3개의 교체그룹을 갖는 2수준 교체표본설계를 설명하고, 특성치의 추정을 위한 복합추정량을 다루었다. 설계 간격 (design gap)이 존재하는 2수준 교체표본설계에서의 일반화복합추정량(generalized composite estimator)과 순환복합 추정량(recursive composite estimator)을 제시하였고, 각 추정량의 분산식을 유도하였다. 또한 공분산구조와 관련된 응답변동(response variability)과 반복응답으로 부터 연유되는 상관관계를 고려하여 복합추정량 사이의 효율을 비교하였다.
본 논문에서는 분산형 환경에 적합한 새로운 의사결정나무 알고리즘을 제안하고 그 실용성을 확인하기 위해 분산형 데이터마이닝 시스템을 구현하였다. 그리고 본 논문에서 구현한 시스템을 평가하기 위해 데이터의 신뢰성이 높은 방대한 양의 미국의 인구통계 데이터(Census bureau database)를 사용하였다. 본 논문에서 구현한 시스템을 이용하여 신뢰성을 테스트하였고 그 결과가 다른 시스템의 알고리즘과 유사한 신뢰성을 나타내었다.
공간데이터자원이 많아 질수록 그들끼리 불일치가 일어날 확률은 높아지고 있다. 이러한 불일치는 같은 지역을 커버하는 같은 종류의 공간데이터사이에서도 일어날 수 있다. 그러므로, 이런 공간데이터를 효율적으로 연결시켜 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌 새로운 공간데이터를 생성시키는 일의 중요성은 증가 할 것이다. 이러한 공간데이터중의 하나로서 미국 인구통계국의 TIGER파일을 예로 들 수 있다. 현재 인구통계국 지도들은 지방정부의 지도 레이어들과 공간적으로 일치 하지 않기 때문에 인구적, 경제적인 많은 유용한 정보가 지방정부의 레이어들과 연계되어 공간적으로 충분히 활용되어지고 있지 않고 있다. 그러므로, 인구통계국 지도의 위치정보는 좀 더 정확한 위치정보를 가지고 있는 지방정부의 레이어들과 융합되어 Geometry 및 Topology측면에서 새로운 정보로 대체되어져야 한다. 이 논문은 참고맵을 이용하여 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌지도를 만들기 위한 개념적인 프레임과 두가지 맵모델을 제시한다. 첫번째 모델은 셀 모델인데 맵은 0셀, 1셀, 그리고 2셀로 구성되어진다. 두번째 모델은 수학적으로 다른 원형을 가진 물체는 지도 일반화후에도 유사성을 가지고 있다는 것이다. 새롭게 제시된 계층적인 맵 융합은 물리적, 수학적, 논리적 경계에 바탕을 두고 있고 복잡성과 계산적인 부담을 감소시킬 수 있다. 반복성을 가진 맵 융합 원리는 인구통계지도를 예로하여 형성되었다. 이것들은 속성 매치, 의미있는 노드발견, 지도학적인 0-cell 매치. 지도학적인 1-cell 매치, 그리고 맵 변형으로 구성된다.
본 논문은 미국노인과 한국노인들을 대상으로 그들의 정신 및 심리적 건강을 비교 분석한 것이다. 이 분석을 위해 종속변수로서는 생의 만족도, 내외적 통제도와 죽음불안도를 선정하였으며, 독립변수로는 노인들의 배경변수인 성별, 연령, 국적, 직업유무, 교육수준, 건강상태, 가족과의 관계, 생활수준, 결혼여부 등을 채택하였다. 본 논문의 목적은 삶의 만족도, 내외적 통제도, 죽음불안도의 3가지 종속변수와 14개의 독립변수와의 상관관계를 분석하고, 이들 세가지종속변수에 가장 큰 영향을 주는 독립변수들을 찾아내어 그 결과에 따라 한국과 미국노인들간의 정신 및 심리적 건강의 차이점 (공통점)을 밝혀 내려는데 있다.
계절변동조정에 대한 전문적인 지식이 없는 통계작성(이용)자가 계절변동조정통계를 정교히 작성하기 위해서는 계절변동조정작업을 전산화하여 체계화할 필요가 있다. 본고에서는 X-12-ARIMA에 바탕은 둔 BOK-X-12-ARIMA프로그램의 개발 내역을 설명하고 향후 개선방향을 정리하였다.
2012년중 미국 상무부 센서스국에서 X-12-ARIMA와 TRAMO-SEATS를 동시에 이용할 수 있는 계절조정 프로그램인 X-13ARIMA-SEATS을 공개하였다. 미국을 포함한 각국통계작성기관은 X-12-ARIMA에서 X-13ARIMA-SEATS로 계절조정방법을 전환하여 계절조정통계를 작성해가고 있다. 따라서 우리나라에서도 X-12-ARIMA로부터 X-13ARIMA-SEATS로 계절조정방법을 전환하는 방안을 마련할 필요가 있다. 이 논문에서는 국민소득, 국제수지, 통화통계에 대해 X-13ARIMA-SEATS 프로그램을 통해 계절조정통계를 필터를 달리하여 작성한 후 이를 X-12-ARIMA에 의한 계절조정통계와 비교하였다. 비교 결과 X11필터를 적용한 X-13ARIMA-SEATS에 의한 계절조정은 X-12-ARIMA에 의한 계절조정과 차이가 작게 나타나 X-12-ARIMA로부터 X-13ARIMA-SEATS로의 빠른 전환이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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