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공간통계량을 활용한 베이지안 자기 포아송 모형을 이용한 소지역 통계
Small Area Estimation Using Bayesian Auto Poisson Model with Spatial Statistics 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.19 no.3, 2006년, pp.421 - 430  

이상은 (경기대학교 응용정보통계학)

초록
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표본조사에서는 일반적으로 지형학적 범위가 넓거나 흔히 우리가 알고 있는 지형적 범위 즉시 또는 도 단위로 표본설계가 이루어진다. 그러므로 지형학적 범위가 작은 소지역은 충분한 표본의 확보가 불가능하며 따라서 정확한 소지역 통계를 얻는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제로 정확한 소지역 통계를 얻기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 신기일과 이상은(2003)은 공간통계 모형을 이용한 소지역 추정을 연구하였다. 본 논문은 신기일과 이상은(2003)의 공간자기회귀(Spatial Autoregressive: SAR) 모형을 확장한 모형인 베이지안 자기 포아송 모형 (Bayesian Auto-Poisson Model: BAPM)을 이용한 소지역 추정에 관하여 연구하였다. 분석에 사용된 자료는 호주의 1998년 장애인 통계 (Survey of Disability, Aging and Cares:SDAC)이 며 MSE, MB 그러고 회귀 분석을 이용한 편의 분석기법이 비교에 사용되었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In sample survey sample designs are performed by geographically-based domain such as countries, states and metropolitan areas. However mostly statistics of interests are smaller domain than sample designed domain. Then sample sizes are typically small or even zero within the domain of interest. Shin...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 2의 행정자료 외에 공간통계가 사용될 수 있다. 따라서 공간통계의 활용을 가능한가를 살펴 보기 위해 공간상관관계를 보기로 흐}자.

가설 설정

  • 또한 김재두 등(2004)에서와 같이 공간시계열 모형을 적용하기에는 5년에 한 번씩 이루어지는 자료로 단지 두 번의 조사가 이루어진 상태여서 공간시계열 분석의 적용은 적절치 않았다. 그러므로 충분한 설명 변수가 존재하지 않고, 조사 결과인 장애 인 수는 각 소지역 별로 매우 적은 수로 얻어졌기 때문에, 분석은 장애인 수가 포아송 분포를 따른다는 가정 하에서 공간 통계분석을 이용하는 것이 타당할 것이다. 따라서 본 논문에서는 각 소지역 의 장애 인수를 지역 당 흔치 않은 사건의 수에 적합한 분포 인 포아송 모형 에 적 용하였으며 이때 각 소지 역에서 얻어질 수 있는 표본오차를 랜덤 효과로 적용한 일반선형모형을 포아송 분포의 모수에 사전함수로 적용하였다.
  • 그러나 이러한 자료는 포아송 분포를 따르는 것으로 알려져 있기 때문에 포아송 분포를 이용한 분석 이 더욱 타당할 것이다. 이에 본 논문에서는 포아송 분포를 가정한 공간통계모형을 소지역 추정에 이용하였다. 연구에 이용된 자료는 호주 통계청(ABS)에서 1998년 전국 조사로 행해진 호주 장애 인 통계조사이며, 전국 기준 조사를 이용하여 각 주(state) 단위의 장애 인수를 추정하고 그 추정치를 각 주 단위의 복지예산 편성의 기초자료로 이용하려고 하였다.
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참고문헌 (6)

  1. 김재두, 이상은, 신기일 (2004). Small Area Estimation Using STAR model, 2004 년 춘계 학술발표회논문집, 285-289 

  2. 신기일, 이상은 (2003). Model -Data Based Small Area Estimation, The Korean Communications in Statistics, 10. No, 3. 637-645 

  3. Brown, G., Chambers, R., Heady, P., and Heasman, D. (2001). Evaluation of Small Area Estimation Methods-Application to Unemployment estimations form UK LFS, Proceedings of Statistics Canada Symposium 2001 

  4. Cressie, N. (1993). Statistics for Spatial Data, John Wiley and Sons, INC 

  5. Freeman, M. F and Tukey, J. W. (1950). Transformation Related to the Angular and the Square Root, Annals of Mathematical Statistics, 21. 607-611 

  6. Australia Bureau of Statistics (2003). Small Area Estimation Models for Disability Methodology Advisory Committee 21, November 2003 

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