• 응용통계연구
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• 제25권3호
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• pp.457-464
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• 2012

Small area estimation is a statistical inference method to overcome the large variance due to the small sample size allocated in a small area. Recently some nonparametric estimators have been applied to small area estimation. In this study, we suggest a nonparametric mixed effect small area estimator using kernel smoothing and compare the small area estimators using labor statistics.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제23권5호
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• pp.891-908
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• 2010

근래 소지역 추정(small area estimation)에 관한 연구는 비교적 활발하게 이루어진 편인데 비해, 우리나라의 국가통계 작성에 실제 활용된 사례는 거의 없는 실정이다. 이는 소지역 추정이 갖는 많은 장점에도 불구하고 공식통계 활용 여부를 판단하기가 그만큼 어렵기 때문이다. 본 연구는 소지역 추정방법에 의해 우리나라 시군구 실업자 통계를 생산하는 방법을 모색하고자 한다. 시군구 실업자수 추정은 로지스틱 선형혼합모형에 의한 EBLUP 타입(EBLUP-type) 추정량을 사용하였다. 실제자료분석과 모의실험 결과에 대해 다양한 평가 방법을 적용하고, 추정량의 특성을 비교 분석하였다. 그 결과 본 연구에서 적용한 로지스틱 선형혼합모형 기반 EBLUP 타입 추정량은 우리나라 시군구 실업자수 추정에 활용 가능성이 높은 것으로 평가되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.531-538
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• 2016

In this paper we deal with the small area estimation for the case that the response variables take binary values. The mixed effects models have been extensively studied for the small area estimation, which treats the spatial effects as random effects. However, when the spatial information of each area is given specifically as coordinates it is popular to use the geographically weighted logistic regression to incorporate the spatial information by assuming that the regression parameters vary spatially across areas. In this paper, relaxing the linearity assumption and propose a geographically weighted kernel logistic regression for estimating small area proportions by using basic principle of kernel machine. Numerical studies have been carried out to compare the performance of proposed method with other methods in estimating small area proportion.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.749-756
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• 2012

소지역 추정을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나는 선형혼합효과모형이다. 그러나 종속변수와 독립변수 사이의 관계가 비선형일 때 이 모형은 소지역 관련 모수에 대해 편의된 추정값을 초래한다. 본 논문에서는 M-분위수 커널회귀를 사용하여 소지역의 평균을 추정하는 방법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 서포트벡터분위수회귀와 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.403-414
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• 2009

국내외적으로 지역통계에 관한 관심이 높아지고 있으며 이와 관련하여 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 소지역 추정에 사용되는 추정량의 대부분은 MSE(moan squared error)를 최소화하여 얻어진다 (Rao, 2003). 최근 황희진과 신기일 (2008)은 MSPE(mean squared percentage error)를 최소화하는 추정량을 사용한 소지역 추정법을 제안하였다. 본 논문에서는 노동통계 중 지청별 일인당 평균 임금총액 추정에 황희진과 신기일 (2008)이 제안한 방법을 적용하여 보았으며 2007년 매월 노동통계 자료를 이용하여 기존의 MSE를 최소화 하여 얻어진 여러 추정량과 우수성을 비교해 보았다. 또한 노동통계를 위 한 소지역 추정의 실제 사용 가능성을 살펴보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권1호
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• pp.111-126
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• 2000

지방자치제 실시에 따라 우리나라에서도 전국 또는 도 단위의 통계뿐만 아니라 시 군 구 등의 소지역 통계에 대한 수요가 증대되고 있다. 하지만 정부통계 생산을 위해 실시되는 표본조사의 경우 시(특별시, 광역시) 및 도별 통계생산을 목적으로 하기 때문에 신뢰성 있는 소지역 통계를 산출하는 것이 불가능하고, 따라서 이런 소지역 통계생산을 위해 간접 추정 기법을 적극적으로 활용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 정부통계 생산을 위한 소지역 통계 기법의 도입 및 활용 가능성을 검토해 보기 위해 인천광역시 숙박 및 음식점업의 총매출에 대한 구별 소지역 통계를 산출할 수 있는 여러 가지 간접 추정 방법을 제시하고, 아울러 도소매업 총조사 자료를 이용하여 제시된 간접추정량들의 효율성을 비교 분석해 보고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권1호
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• pp.77-87
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• 2009

최근 들어 소지역 추정 문제를 해결하는데 베이지안 방법이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 고객집단별 보험금에 대한 실제 자료를 MCMC 기법을 통한 계층적 베이지안 모형과 일원분류, GLM-Normal, GLM-Gamma 모형으로 분석하여 그 결과를 비교하였다. 결론적으로 소지역 추정에 의하여 얻어진 보험금 추정량이 다른 방법으로부터 얻어진 추정량들과 비교하여 가장 합리적이고 좋은 추정량임을 보일 수 있었다. 특히, 표본 수가 적은 집단에 대하여 소지역 추정의 정확성이 현저하게 높음을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제12권2호
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• pp.47-55
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• 2001

직접(direct) 추정법, 합성(synthetic) 추정법, 복합(composite) 추정법, 베이즈(Bayes) 추정법 등 소지역 추정법들의 효율성을 비교, 분석하고자 '98 경제활동 인구조사에서 경기도의 실제 자료를 이용하여 각 시부지역의 실업자수 추정값의 편의(bias)와 평균제곱 오차(MSE)를 모의실험을 통해 계산하였다.

• 응용통계연구
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• 제22권1호
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• pp.153-161
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• 2009

We consider a logistic model with random effects as the superpopulation for estimating the small area pro-portions. The best linear unbiased predictor under linear mired model is popular in small area estimation. We use this type of estimator under logistic mixed motel for the small area proportions, on which the estimation of mean squared error is also discussed. Two kinds of estimation methods, the parametric bootstrap and the linear approximation will be compared through a Monte Carlo study in the respects of the normality assumption on the random effects distribution and also the magnitude of sample sizes on the approximation.