Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권2호
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pp.407-416
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2001
Sample surveys are usually designed and analyzed to produce estimates for a large area or populations. Therefore, for the small area estimations, sample sizes are often not large enough to give adequate precision. Several small area estimation methods were proposed in recent years concerning with sample sizes. Here, we will compare simple Bayesian approach with Bayesian prediction for small area estimation based on linear regression model. The performance of the proposed method was evaluated through unemployment population data form Economic Active Population(EAP) Survey.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권1호
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pp.73-85
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2001
The spatial population existing in a plane ares, such as an animal or aerial population, have certain relationships among regions which are located within a fixed distance from one selected region. We consider with the adaptive searching estimation in spatial sampling for a spatial population. The adaptive searching estimation depends on values of sample points during the survey and on the nature of the surfaces under investigation. In this paper we study the estimation by the adaptive searching in a spatial sampling for the purpose of estimating the area possessing a particular characteristic in a spatial population. From the viewpoint of adaptive searching, we empirically compare systematic sampling with stratified sampling in spatial sampling through the simulation data.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권1호
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pp.1-10
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2004
In the Korean Economically Active Population Survey(EAPS), the sample sizes for small areas are typically too small to provide reliable estimators because the EAPS has been designed to produce unemployment statistics for large areas such as Metropolitan Cities and Province. In this study, we consider the synthetic and composite estimators for the unemployment rate of small areas, and apply them to real data on Choongbook province which is from the Korean EAPS of December 2000. The mean square errors of these estimators were estimated by the Jackknife method, and the efficiencies of small area estimators were evaluated in terms of the relative standard errors and the relative root mean square errors. As a result, the composite estimator is much more efficient than other estimators and it turns out that the composite estimator can produce the reliable estimates of the unemployment rate of small areas under the current EAPS system.
This article is to estimate the fishing frequency function in Korean recreational fishery with respect to socio-economic characteristics of anglers. First, the study described the characteristics of the entire angler population on the view points of 9 socio-economic variables. And then, the study divided the total angler population into three groups of in-land, sea, and mixed angler populations in order to investigate the differences in their characteristics. The study could confirm the existence of differences in regions, size of regions, and educational levels between the in - land and the sea angler populations by testing heterogeneity in the frequency table. The fishing frequency function is estimated using Poisson regression model in order to accomodate the count data(non-negative discrete random variable) aspects of the fishing frequency. However, the model specification error is found due to overdispersion of data. The model exhibits the lack of goodness of fit. The negative binomial regression model is adopted to cure the overdispersion of the data as an alternative estimation methodology. Finally, the study can confirm overdispersion does not exist in the model any more and the goodness of fit improved significantly to the reasonable level. The results of estimation of fishing frequency population modeled by the negative binomial regression models are following. The three variables of region, sex, and education have effects on the decision making process of fishing frequency in the case of in-land recreation fishery. On the other hand, the three variables of sex, age, and marriage status do the same job in the case of sea angler population. Among the left-over variables, both income and use of Internet variables now affect on the process in mixed angler population. Finally, the results of whole angler population show that all of the previous variables are proven to be statistically significant due to the summation of data with all three sub-groups of angler population.
본 연구에서는 다양한 입지분석에서 이용되고 있는 인구추정의 정확도와 신뢰성의 향상을 기하고자, GIS와 국가인구통계자료를 이용하여 정밀한 인구통계지도를 구축할 수 있는 방법을 제시하였다. 제시한 방법은 다음과 같다. 주거지, 상업 및 업무지의 토지이용이 인구와 상관성이 높다는 것을 분석 도출하여, 세부 토지이용(비오톱) 유형별로 다중회귀분석을 실시하였다. 그런 후 인구거주 밀도 별로 가중치를 부여하여 인구를 동별 토지이용 유형별로 재분배하는 방법으로 정밀한 인구통구통계 지도를 구축하였다. 본 연구의 방법은 그간 다양한 입지분석에서 이용되었던 인구추정 방법보다 정확도와 신뢰성의 향상을 가져올 것으로 기대된다.
IM 모형(Isolation-with-Migration model; IM model)은 현존하는 집단들의 크기, 그 집단들이 공통 조상 집단으로부터 분리 된 분화 시간, 그리고 현존 집단 간의 이주율을 추정하는 데 널리 사용되는 진화 모형이다. IM 모형과 같은 진화 모형은 그 진화 모형 내 현존 집단으로부터 추출 된 DNA 염기서열을 분석하여 추정할 수 있다. 참인 진화 모형이 데이터가 추출되지 않은 미표본 집단(unsampled population) 혹은 소위 ghost라 불리는 집단을 포함할 때, 종종 이 미표본 집단을 제외한 진화 모델이 추론된다. 본 논문에서는 미표본 집단이 표본집단의 크기 추정에 미치는 영향을 조사하기 위해 모의실험을 수행하였다. 표본집단과 미표본집단 사이에 이주 사건들이 존재하는 경우, 표본집단의 크기의 추정량은 편향되었다. 그러나 미표본집단을 포함한 진화 모델이 추정되면 표본집단의 크기의 추정량은 많은 경우 개선되었다.
본 연구는 서울시 노원구 지역을 대상으로 차량 급조폭발물(IED)을 이용한 테러 발생 시 잠재피해인구를 추정하는 방법을 제시하였다. 정사영상을 바탕으로 객체기반 건물추출법을 활용하여 아파트의 면적을 구하였고, 고도자료를 바탕으로 건물의 높이와 층수를 추정하였다. 연면적기반 건물인구 추정법을 이용하여 각 아파트에 대한 거주인구를 추정한 후, 시나리오 분석법을 통해 연구지역 내 인구밀집지역인 지하철역을 중심으로 테러 발생 시 잠재적 피해인구를 추정하였다. 차량 급조폭발물(IED)을 이용한 테러 피해는 적재 가능한 폭약 량에 큰 영향을 받는 바, 테러에 이용 될 수 있는 차량의 종류에 따라 테러 발생 시 잠재적인 피해인구를 산출하였다. 분석결과, 노원구 마들역 주변에서 테러발생 시 가장 큰 잠재피해인구가 발생할 것으로 추정되었다. 본 연구에서 사용한 방법은 차후 연구에서 대단위 지역의 인구분포 추정 및 재난 피해 분석에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to develop rural population model adapting cohort survival method with sift-share effects. Administrative district in this study is below Myun: about 2,000 population. Population data of rural area in 1990, 1995, and 2000 by age cohort were selected for applying developed model. Damping coefficient from population data was calculated as 7% and results applying this coefficient in rural population data below the error from 12% to 1.06%. In detail, most of cohorts fitted with developed model except from 15 to 29 age groups. Application result of small population area; DaesulMyun revealed that main factor of population change is not natural change but migration.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1103-1118
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2009
유한모집단의 평균 또는 합계를 추정하고자 하는 경우 모집단 단위들의 배열순서는 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 표집률의 역수가 짝수이고 표본 크기가 홀수인 경우 선형추세를 갖는 모집단의 평균 또는 합계를 추정하기 위한 두 가지의 방법을 제시하였다. 첫째 방법은 Singh 등(1968)의 변형계통표집을 일반화한 방법으로 표본을 뽑은 뒤, 추정량을 정하는 과정에서 보간법을 사용한 것이며, 둘째 방법은 변형계통표집으로 표본을 뽑은 뒤, 회귀추정법으로 모수를 추정하는 것이다. Cochran (1946)의 무한초모집단 모형에 근거를 둔 기대평균제곱오차를 기준으로 하여 기존의 방법들과 제시된 방법들을 비교하였으며, 제시된 두 방법 간의 상호 비교도 시행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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