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빅데이터 시대를 맞이하여 기존의 다양한 출처의 자료들을 통합시켜 자료의 다양성을 증대시키며 조사 수행에 발생하는 비용과 시간을 절약시키는 데이터 매칭(data matching) 방법이 활발히 연구되고 있다.
본 연구에서는 데이터 매칭 방법의 한 방법으로서 서로 다른 두 자료에 존재하는 공통변수를 이용하여 하나의 결합 자료를 생성하는 통계적 매칭(statistical matching) 방법의 정확성(accuracy)을 평가하기 위한 통계량을 새롭게 제안하였다.
또한, 모의실험에서 Kadane(1978) 방법과 Moriarity와 Scheuren(2001) 방법, Rässler(2003)의 베이지안 접근 매칭(...

빅데이터 시대를 맞이하여 기존의 다양한 출처의 자료들을 통합시켜 자료의 다양성을 증대시키며 조사 수행에 발생하는 비용과 시간을 절약시키는 데이터 매칭(data matching) 방법이 활발히 연구되고 있다.
본 연구에서는 데이터 매칭 방법의 한 방법으로서 서로 다른 두 자료에 존재하는 공통변수를 이용하여 하나의 결합 자료를 생성하는 통계적 매칭(statistical matching) 방법의 정확성(accuracy)을 평가하기 위한 통계량을 새롭게 제안하였다.
또한, 모의실험에서 Kadane(1978) 방법과 Moriarity와 Scheuren(2001) 방법, Rässler(2003)의 베이지안 접근 매칭(bayesian approach matching) 방법을 이용하여 통계적 매칭을 수행한 뒤 제안한 정확성 평가 통계량의 성능을 검증하였다.

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