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이중추출법에서 일반화 ratio-cum-product 방법을 이용한 이상점 가중치 보정법
An outlier weight adjustment using generalized ratio-cum-product method for two phase sampling 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.29 no.7, 2016년, pp.1185 - 1199  

오정택 (한국외국어대학교 통계학과) ,  신기일 (한국외국어대학교 통계학과)

초록
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이중추출법은 모집단 정보가 충분하지 않아 층화 추출법을 사용할 때 정확한 층화 정보가 없는 경우에 흔히 사용하는 표본추출법이다. 특히 최근에는 이중추출법을 위해 1차 조사에서 얻어진 보조 정보를 이용하여 추정의 정확성을 향상시키는 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 최근 제안된 일반화 ratio-cum-product 추정량에서 사용하는 가중치를 이상점 처리를 위한 가중치 보정에 맞도록 보정하여 추정의 정밀성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 방법과 기존의 이상점 가중치 보정법의 성능을 비교하였으며 사례 분석을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Two phase sampling (double sampling) is often used when there is inadequate population information for proper stratification. Many recent papers have been devoted to the estimation method to improve the precision of the estimator using first phase information. In this study we suggested outlier weig...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
이중추출법은 어떤 방법인가? 이중추출법은 모집단 정보가 충분하지 않아 층화 추출법을 사용할 때 정확한 층화 정보가 없는 경우에 흔히 사용하는 표본추출법이다. 특히 최근에는 이중추출법을 위해 1차 조사에서 얻어진 보조 정보를 이용하여 추정의 정확성을 향상시키는 방법들이 제안되었다.
이상점 탐지 방법의 선택이 매우 중요한 이유는? 이상점 탐지 방법의 선택은 매우 중요하다. 방법에 따라 탐지된 이상점 수가 달라지게 되고, 이상점이 아님에도 이상점이라 판단하게 되면 그 결과는 추정의 정밀성에 매우 큰 영향을 미치게 된다. 같은 이유로 이상점 판단 기준점도 이상점 탐지에 중요한 요인이 될 수 있다.
캘리브레이션 방법이란? Hidiroglou와 Sandal (1998)은 이중추출법에서 보조변수를 이용하여 추정량의 정확성을 높이는 방법으로 일반화최소제곱거리를 이용한 캘리브레이션 방법을 제안하였다. 이 캘리브레이션 방법은 얻어진 보조정보를 이용하여 가중치를 보정함으로써 추정의 정밀성을 향상시키는 방법이다. 이후 Wu와 Sitter (2001)는 완전 보조정보를 이용하여 일반화회귀모형(generalized regressive model)을 기반으로 한 캘리브레이션 방법에 관하여 연구하였다.
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참고문헌 (16)

  1. Chamber, R. L. and Ren, R. (2004). Outlier robust imputation of survey data, ASA Section on Survey Research Methods. 

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  4. Hidiroglou, M. A. (2001). Double sampling, Survey Methodology, 27, 143-154. 

  5. Hidiroglou, M. A. and Sandal, C. E. (1998). Use of auxiliary information for two-phase sampling, Survey Methodology, Amstat proceeding. 

  6. Kim, J.-Y. and Shin, K.-I. (2013). Multiple imputation reducing outlier effect using weight adjustment methods. 

  7. Kim, M.-K. and Shin, K.-I. (2014). A multiple imputation for reducing outlier effect, The Korean Journal of Applied statistics, 27, 1229-1241. 

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  16. Wu, C. and Sitter, R. R. (2001). A Model-calibration approach to using complete auxiliary information from survey data, Journal of the American Statistical Association, 96, 185-193. 

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