Semiparametric and nonparametric small area estimations have been studied to overcome a large variance due to a small sample size allocated in a small area. In this study, we investigate semiparametric and nonparametric mixed effect small area estimators using penalized spline and kernel smoothing methods respectively and compare their performances using labor statistics.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.5
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pp.1433-1441
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2016
Small area model provides reliable and accurate estimations when the sample size is not sufficient. Our dataset has an inherent nonlinear pattern which signicantly affects our inference. In this case, we could consider semiparametric models such as truncated polynomial basis function and radial basis function. In this paper, we study four Bayesian semiparametric models for small areas to handle this point. Four small area models are based on two kinds of basis function and different knots positions. To evaluate the different estimates, four comparison measurements have been employed as criteria. In these comparison measurements, the truncated polynomial basis function with equal quantile knots has shown the best result. In Bayesian calculation, we use Gibbs sampler to solve the numerical problems.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.1
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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.
Objectives : This study was performed to compare the standardized mortality ratios among different small areas and to explore the usefulness of standardized mortality ratios in South Korea. Methods : To calculate the standardized mortality ratio (SMR), we obtained the national deaths certificate data (2004-2006) and national registration population data (2003-2006), and these were provided by the National Statistical Office. The small areas (Eup.Myoun.Dong) were based on the subdivisions of counties. Among the 3,580 small areas classified by the National Statistical Office, 3,571 areas were included in this study. The basic statistics and decile distributions of the SMRs for all the regional levels were calculated, and the small area maps were also produced for some selected regions. To evaluate the precision of SMR, we calculated the 95% confidence intervals of the SMR in selected small areas. Results : The mean and the standard deviation of the SMRs among all small areas were 100.8 and 17.0, respectively. The range was 30.6-211.7 and the inter-quartile range was 20.7. Seoul metropolitan city displayed the lowest mean SMR among 16 regions in South Korea, and 34.6 percent of the small area SMRs belonged to the first decile(the lowest group). On the contrary, the mean SMR of Gyeongsangnam province was highest, and 26.1 percent of the small area SMRs belonged to the tenth decile(the highest group). In some areas, the precision of the SMR, which was calculated by the 95% confidence intervals, remained questionable, yet it was quite stable for almost areas. Conclusions : The standardized mortality ratios can be useful for allocating health resources at the small area level in Korea.
The dietary intake of nutritional elements by Koreans as determined by the Ministry of Health and Welfare's National Nutrition Survey have been reported for $1969{\sim}1993$. But these data were based on not dish but food. Therefore, the purpose of this study was to compare dish sources of energy and macronutrients (carbohydrate, fat, protein) in the diets of three area (large city, small city and rural). Dish sources were evaluated from two-day record obtained in the secondary analysis of the 1993 Korean National Nutrition Survey. The result, large city and small city had higher fat and protein intake than did rural. Otherwise, carbohydrate intake among rural was higher than those among large and small city (p<0.05). The primary dish source of energy and macronutrients was cooked rice for all area. The percentage of cooked rice in daily carbohydrate intake was 52.64% for nationwide, 48.40% for large city, 50.52% for small city, 61.79% for rural. The cumulative percent of top 10 dish sources to carbohydrate for large city, small city, rural were 78.02%, 81.16%, 85.69%, respectively. These was higher than cumulative percent of other macronutrients. The milk as good protein source ranked 3 for large city, 6 for small city, 22 for rural. The major dish sources to fat were cooked rice and pork that prepared by various cooking way. These results show that the major dish sources of energy and macronutrients were cooked rice based of Korea traditional consumption pattern. The most of nutrient intake consumed some dishes for all area. The dish consumption pattern was generally similar between large and small city. But rural was different from other area. Threfore, nutrition educations and interventions should be targeted to each area and should be attended with studies that comparision of dish sources to nutritional elements by specific age-sex groups.
This study intends to examine the behavioral pattern and small area variations of health service utilization within Wonju city. We selected three small areas in Wonju city as the study site: Haksung-dong(central area of the city), Moonmak-myun (industrial area which is located 25km away from the center of the city), and Gure-myun (agricultural area which is located 32km away from the center). The data were collected by administering questionnaire interviews with 526 people in three areas. The questionnaire include the items on health service utilization behaviors, sociodemographic characteristics, health status, and perceptions. The statistical methods used for the analysis were ANOVA and hierarchical logistic regression. From the analysis, it was found that there was a variation of health service utilization by areas. Compared to those of other areas, the respondents from agricultural area showed a high probability of using health services. When respondents' personal characteristics were taken into account, the effect of dummy variables representing areas disappeared. Instead, the perceived health status became the prime factor of health service utilization. This result showed that the small area variations of health service utilization is due to the demand factor rather than the supply factor.
In this study, we suggest the method of small area estimation based on the Economically Active Population Survey (EAPS) data in producing unemployment statistics for the local self-government areas (LSGAs) within large areas. The small area estimators considered are design-based indirect estimators such as the synthetic and composite estimators. The jackknife mean square error was used as a measure of accuracy of such small area estimators. The total unemployed and jackknife mean square errors of the 10 LSGAs within the large area of ChoongBuk region are derived from the estimation procedure suggested in this study, using EAPS data of December 2000. The reliability of small area estimators was assessed using the relative bias values and relative root mean square errors of these estimators. We find that under the current Korean EAPS system, the composite estimator turns out to be much more stable than other estimators.
Many small area estimation methods have been suggested. Also for the comparison of the estimation methods, model diagnostic checking techniques have been studied. Almost all of the small area estimators were developed by minimizing MSE(Mean square error) and so the MSE is the well-known comparison criterion for superiority. In this paper we suggested a new small area estimator based on minimizing MSPE(Mean square percentage error) which is recently re-highlighted. Also we compared the new suggested estimator with the estimators explained in Shin et al. (2007) using MSE, MSPE and other diagnostic checking criteria.
Yongbeom Pyeon;Jinho Chae;Wooseok Oh;Doo Jin Hwang;Kyounghoon Lee
Fisheries and Aquatic Sciences
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v.27
no.1
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pp.1-6
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2024
In this study, the swimming behavior of a small box jellyfish (Carybdea brevipedalia), which consists of inhaling external seawater and expelling it through its mouth to generate forward thrust, was characterized using particle image velocimetry (PIV). The flow rate and structure during the suction and discharge process were quantitatively analyzed. During swimming, there was a change in the ratio of the internal area during inhalation and expulsion. Specifically, there was a 1.10-fold difference between the maximum area after inhalation and the minimum area after discharge. The maximum distance traveled after discharge was inversely proportional to the size of the inner area, with a 2.48-fold difference in the minimum distance traveled after suction. Depending on the propulsion stage, the inner area decreased and then increased in proportion to the moving distance and speed. The moving distance of the small box jellyfish was measured for each period. The speed for each swimming stage increased and then decreased at intervals of 0.15 to 0.2 seconds, and the suction and discharge cycle period was measured at approximately 0.5 seconds. Collectively, our findings provide a methodological basis for studying the swimming behavior of small and highly active trailing jet jellyfish, as well as the biological mechanisms that determine this behavior.
Almost all small area estimations are obtained by minimizing the mean squared error. Recently relative error prediction methods have been developed and adapted to small area estimation. Usually the estimators obtained by using relative error prediction is called a shrinkage estimator. Especially when data set consists of large range values, the shrinkage estimator is known as having good statistical properties and an easy interpretation. In this paper we study the shrinkage estimators based on logistic regression type estimators for small area estimation. Some simulation studies are performed and the Economically Active Population Survey data of 2005 is used for comparison.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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