• 검색어에 아래의 연산자를 사용하시면 더 정확한 검색결과를 얻을 수 있습니다.
  • 검색연산자
검색연산자 기능 검색시 예
() 우선순위가 가장 높은 연산자 예1) (나노 (기계 | machine))
공백 두 개의 검색어(식)을 모두 포함하고 있는 문서 검색 예1) (나노 기계)
예2) 나노 장영실
| 두 개의 검색어(식) 중 하나 이상 포함하고 있는 문서 검색 예1) (줄기세포 | 면역)
예2) 줄기세포 | 장영실
! NOT 이후에 있는 검색어가 포함된 문서는 제외 예1) (황금 !백금)
예2) !image
* 검색어의 *란에 0개 이상의 임의의 문자가 포함된 문서 검색 예) semi*
"" 따옴표 내의 구문과 완전히 일치하는 문서만 검색 예) "Transform and Quantization"
쳇봇 이모티콘
ScienceON 챗봇입니다.
궁금한 것은 저에게 물어봐주세요.

논문 상세정보


Outliers in survey are a perennial problem for applied survey statisticians to estimate the total or mean of population. The influence of outliers is more increasing as they have large weights in survey sampling. Many techniques have been studied to lower the impact of outliers on sample survey estimates. Outliers can be downweighted by winsorization or reducing the weight of outliers. The weight reduction is more reasonable than replacing one outlier by one value of non-outliers, because it has at least one unit. In this paper, we suggest the square root transformation of weight as the weight reduction method. We show this method is efficient with real data, and it's also easy to apply in practical affairs.

참고문헌 (7)

  1. Cook, R.D. (1979). Influential observations in linear regression. Journal of Applied Statistics, Vol. 74, 169-174 
  2. Gwet, J.P. and Rivest, L.P. (1992). Outlier resistant alternatives to the ratio estimator. Journal of Applied Statistics, Vol. 87, 1174-1182 
  3. Hidiroglou, M.A. and Srinath, K.P. (1981). Some estimators of a population total from simple random samples containing large units. Journal of Applied Statistics, Vol. 76, 690-695 
  4. Smith, T.M.F. (1987). Influential observations in survey sampling. Journal of Applied Statistics, Vol. 14, 143-152 
  5. Tukey, J.W. (1977). Exploratory Data Analysis, Addison-Wesley 
  6. Lee, H. (1995). Outliers in business surveys. Business Survey Methods. Chap. 26. 503-526 
  7. Chambers, R.L. (1986). Outliers robust finite population estimation. Journal of Applied Statistics, Vol. 81, 1063-1069 

이 논문을 인용한 문헌 (1)

  1. Kim, Jin-Young ; Shin, Key-Il 2013. "Multiple Imputation Reducing Outlier Effect using Weight Adjustment Methods" 응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, 26(4): 635~647 


원문 PDF 다운로드

  • ScienceON :

원문 URL 링크

원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다. (원문복사서비스 안내 바로 가기)

상세조회 0건 원문조회 0건

이 논문과 연관된 기능

DOI 인용 스타일