• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권3호
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• pp.667-677
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• 2007

In this paper, we propose a method for estimating the mean of a population which has a linear trend, when both n, the sample size, and k, the reciprocal of the sampling fraction, are odd numbers. The proposed method, not having the drawbacks of centered systematic sampling, centered modified sampling and centered balanced sampling, consists of selecting a sample by balanced systematic sampling and estimating the population mean by using interpolation. We compare the efficiency of the proposed method and existing methods under the criterion of the expected mean square error based on the infinite superpopulation model.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제29권4호
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• pp.455-471
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• 2000

A new method is developed for estimating the mean of a population which has a linear trend. The proposed estimator is based on the balanced systematic sampling method and the concept of interpolation. The efficiency of the proposed method is compared with that of existing methods.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제11권1호
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• pp.1-12
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• 2004

In this paper, Yates' end corrections method is centralized to estimate the mean of a population which has a linear trend in the case of k (the reciprocal of the sampling fraction) even. The efficiency of the resultant method is compared with that of existing methods.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제13권2호
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• pp.365-379
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• 2002

We apply the techniques of interpolation and extrapolation to derive a new estimator based on centered modified systematic sampling for the mean of a population which has a linear trend. The efficiency of the proposed estimation method is compared with that of various existing methods. An illustrative numerical example is given.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권1호
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• pp.175-185
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• 2002

A method is proposed for efficiently estimating the mean of a population which has a linear trend. The proposed estimator is based on the centered modified systematic sampling method and the concept of interpolation. Using the expected mean square error criterion, it is shown that the proposed method is more efficient than conventional methods in most real cases.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권1호
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• pp.91-102
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• 1999

A new method is developed for estimating the mean of a population which has a linear trend. The suggested estimator is based on the balanced systematic sampling method and the concept of interpolation and extrapolation. The efficiency of the proposed method is compared with that of conventional methods.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2001년도 추계학술대회
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• pp.17-24
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• 2001

A method is proposed for efficiently estimating the mean of a population which has a linear trend. The proposed estimator is based on the centered modified systematic sampling method and the concept or interpolation. Using the expected mean square error criterion, it is shown that the proposed method is more efficient than conventional methods in most real cases.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.457-476
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• 2000

본 연구에서는 선형추세를 갖는 모집단에 대한 효율적인 표본추출방법과 모평균 추정법을 제안하였다. 이 방법은 계통추출을 확장한 중심균형계통추출을 써서 표본을 뽑은 뒤 표본평균보다 수정된 추정량을 써서 모평균을 추정하는 것이다. 수정된 추정량을 정하는 데에 보간법의 개념을 사용하였다. 제안된 추정량과 기존의 방법에 으한 추정량들의 효율을 Cochran(1946)의 무한초모집단모형에 근거를 둔 기대평균제곱오차를 기준으로 하여 비교하였다. 제안된 방법은 표본크기 n($\geq$5)이 홀수이고 추출률의 역수인 $textsc{k}$가 짝수인 경우에 사용하기 위한 것이다. 모의실험을 이용한 예어서도 역시 좋은 결과가 얻어졌다.

• 응용통계연구
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• 제17권1호
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• pp.105-117
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• 2004

본 논문에서는 선형추세를 갖는 모집단의 평균을 추정하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 이 방법은 변형계통추출에 의하여 표본을 뽑은 뒤 표본의 단순평균이 아니라 조정된 추정량을 사용하여 모평균을 추정하는 방법이다. 조정된 추정량을 정하는 데에 최소제곱법을 사용하였다. 제시된 방법은 선형 추세가 강할수록 효율적이라는 것이 밝혀졌으며, 무한초모집단 모형의 랜덤오차항의 분산인 $\sigma$$^2$이 매우 크지만 않다면 전통적인 방법들에 비해 상대적으로 효율적인 것으로 나타났다.