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베이지안 분위회귀모형을 이용한 지역인구에 영향을 미치는 요인분석
Factors affecting regional population of Korea using Bayesian quantile regression 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.34 no.5, 2021년, pp.823 - 835  

김민영 (이화여자대학교 통계학과) ,  오만숙 (이화여자대학교 통계학과)

초록
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지역별 인구의 분포에 영향을 미치는 요인의 파악은 국가의 사회, 경제, 문화적 발전 위한 정부의 인구정책 수립에 매우 중요하다. 본 연구에서는 2019년 인구주택 총조사 자료를 기반으로 대한민국 국토를 서울, 대도시, 기타지역의 세 지역으로 나누어 각 지역에서 소지역의 인구 크기에 영향을 미치는 요인들을 살펴 보았다. 인구 자료의 특징은 매우 비대칭적이며 이분산성을 가지므로 조건부 평균에 초점을 맞추는 일반적인 회귀모형 대신 분포에 대한 가정이 필요하지 않은 분위회귀모형을 사용하여 인구의 크기에 따라 변화하는 각 요인의 세부적인 영향을 살펴보았다. 분석결과 서울, 대도시, 기타지역에 따라 그리고 같은 지역 내에서도 세부 지역의 인구크기에 따라 요인의 영향이 매우 달라짐을 확인하였다. 이 결과들은 인구관련 변수들이 지역 마다 매우 이질적인 성질을 가지고 있으며 따라서 획일적인 인구정책이 아닌 지역 특성에 맞는 맞춤형 인구정책을 수립해야 할 필요성을 시사한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Identification of factors influencing regional population is critical for establishing government's population policies as well as for improving residents' social, economic and cultural well-being in the region. In this study we analysed the data from 2019 Population Housing Survey in Korea to ident...

주제어

표/그림 (10)

참고문헌 (12)

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  9. Oh MS (2019). Bayesian Data Analysis Using JAGS, Freedom Academy Press, Seoul, Korea. 

  10. Plummer M (2003). JAGS: A program for analysis of Bayesian graphical models using Gibbs sampling. In Proceedings of the 3rd International Workshop on Distributed Statistical Computing, Technische Universit, Wien, Austria, 125. 

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  12. Yi YJ and Choi MS (2018). Determinants of the elderly's spatio-temporal concentration - using big data of de facto population of Seoul, The Seoul Institute, 19, 149-168. 

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