Communications for Statistical Applications and Methods
/
v.17
no.6
/
pp.899-907
/
2010
Several non-response imputation methods are suggested, however, mainly cross-sectional imputations are studied and applied to this analysis. A simple and common imputation method for panel data is the cross-wave regression imputation or carry-over imputation as a special case of cross-wave regression imputation. This study suggests a multiple imputation method combined time series analysis and cross-sectional multiple imputation method. We compare this method and the cross-wave regression imputation method using MSE, MAE, and Bias. The 2008 monthly labor survey data is used for this study.
Imputation is a commonly used method to handle missing survey data. The performance of the imputation method is influenced by various factors, especially an outlier. The removal of the outlier in a data set is a simple and effective approach to reduce the effect of an outlier. In this paper in order to improve the precision of multiple imputation, we study a imputation method which reduces the effect of outlier using various weight adjustment methods that include the removal of an outlier method. The regression method in PROC/MI in SAS is used for multiple imputation and the obtained final adjusted weight is used as a weight variable to obtain the imputed values. Simulation studies compared the performance of various weight adjustment methods and Monthly Labor Statistic data is used for real data analysis.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2001.04a
/
pp.397-399
/
2001
IETF에서는 차세대 인터넷 기술인 MPLS를 도입한 망에서의 다중경로 라우팅 및 부하 분산 방식으로서 MPLS OMP(Optimized MultiPath)를 제안하였다. 그런데, MPLS OMP는 다중 경로 집합을 계산하고 이 집합에 속하는 경로들의 활용률이 동일해 지는 것을 목표로 부하를 골고루 분산하기 때문에 긴 경로와 짧은 경로가 동일하게 활용되어 대역폭을 낭비할 수 있다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 좀 더 MPLS 네트워크 자원을 효과적으로 사용하는 다중 경로 라우팅 방식을 제안하였다. 제안한 다중 경로 라우팅 방식은 최단경로의 활용률이 낮을때는 최단경로를 사용하고, 최단경로의 활용률이 높아지면 좀 더 길지만 활용률이 낮은 대체 경로 집합을 계산하여 대체 경로 집합의 경로들 중 흡수와 활용률을 반영해 무작위로 한 경로를 선택한다. 또한, 링크가 낭비되는 것을 막기 위해 링크의 활용률이 클수록 더 짧은 경로에 의해서만 사용되도록 제한한다. 그리고 계산한 대체 경로 집합의 활용률이 임계치 이상인 경우에는 대체 경로 집합의 크기를 늘린다. 시뮬레이션을 통하여 제한하는 방식과 단순한 최단 경로 방식을 비교한 결과, 제안하는 방식의 셀 손실률이 낮고, 연결 수락률이 높음을 볼 수 있었다.
The problem of missing value imputation for variables in surveys that include item missing becomes complicated if outliers and logical boundary conditions between other survey items cannot be ignored. If there are outliers and boundaries in a variable including missing values, imputed values based on previous regression-based imputation methods are likely to be biased and not meet boundary conditions. In this paper, we approach these difficulties in imputation by combining various robust regression models and multiple imputation methods. Through a simulation study on various scenarios of outliers and boundaries, we find and discuss the optimal combination of robust regression and multiple imputation method.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
v.16
no.6
/
pp.925-936
/
2009
There very many approaches to impute missing values in the iid. case. However, it is hardly found the imputation techniques in the Markov random field(MRF) case. In this paper, we show that the imputation under MRF is just to impute by fitting the normal mixture model(NMM) under several practical assumptions. Our multivariate normal mixture model based approaches under MRF is applied to impute the missing pixel values of 3-variate (R, G, B) color image, providing a technique to smooth the imputed values.
When analyzing repeated binary data, the generalized estimating equations(GEE) approach produces consistent estimates for regression parameters even if an incorrect working correlation matrix is used. However, time-varying covariates experience larger changes in coefficients than time-invariant covariates across various working correlation structures for finite samples. In addition, the GEE approach may give biased estimates under missing at random(MAR). Weighted estimating equations and multiple imputation methods have been proposed to reduce biases in parameter estimates under MAR. This article studies if the two methods produce robust estimates across various working correlation structures for longitudinal binary data with time-varying covariates under different missing mechanisms. Through simulation, we observe that time-varying covariates have greater differences in parameter estimates across different working correlation structures than time-invariant covariates. The multiple imputation method produces more robust estimates under any working correlation structure and smaller biases compared to the other two methods.
As society develops, the dissemination of microdata has increased to respond to diverse analytical needs of users. Analysis of microdata for policy making, academic purposes, etc. is highly desirable in terms of value creation. However, the provision of microdata, whose usefulness is guaranteed, has a risk of exposure of personal information. Several methods have been considered to ensure the protection of personal information while ensuring the usefulness of the data. One of these methods has been studied to generate and utilize synthetic data. This paper aims to understand the synthetic data by exploring methodologies and precautions related to synthetic data. To this end, we first explain muptiple imputation, Bayesian predictive model, and Bayesian bootstrap, which are basic foundations for synthetic data. And then, we link these concepts to the construction of fully/partially synthetic data. To understand the creation of synthetic data, we review a real longitudinal synthetic data example which is based on sequential regression multivariate imputation.
In the analysis of competing risks data, some of covariates may not be fully observed for some subjects. In such cases, excluding subjects with missing covariate values from the analysis may result in biased estimates and loss of efficiency. In this paper, we studied multiple imputation and the augmented inverse probability weighting method for regression parameter estimation in the cause-specific proportional hazards model with missing covariates. The performance of estimators obtained from multiple imputation and the augmented inverse probability weighting method is evaluated by simulation studies, which show that those methods perform well. Multiple imputation and the augmented inverse probability weighting method were applied to investigate significant risk factors for the risk of death from breast cancer and from other causes for breast cancer data with missing values for tumor size obtained from the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian Cancer Screen Trial Study. Under the cause-specific proportional hazards model, the methods show that race, marital status, stage, grade, and tumor size are significant risk factors for breast cancer mortality, and stage has the greatest effect on increasing the risk of breast cancer death. Age at diagnosis and tumor size have significant effects on increasing the risk of other-cause death.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
/
v.10
no.1
/
pp.603-608
/
2024
Nonresponse and missing values are caused by sample dropouts and avoidance of answers to surveys. In this case, problems with the possibility of information loss and biased reasoning arise, and a replacement of missing values with appropriate values is required. In this paper, as an alternative to missing values imputation, we compare several replacement methods, which use mean, linear regression, random forest, K-nearest neighbor, autoencoder and denoising autoencoder based on deep learning. These methods of imputing missing values are explained, and each method is compared by using continuous simulation data and real data. The comparison results confirm that in most cases, the performance of the random forest imputation method and the denoising autoencoder imputation method are better than the others.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2015.05a
/
pp.119-119
/
2015
스마트워터그리드의 목적은 기존 용수부족 문제의 근본적인 해결을 위해 새로운 취수원을 개발하고, 지역 내의 수자원을 효율적으로 활용하는 방안을 강구하는 시스템을 구축하는데 있다. 따라서 운영비용을 최소화하면서 수요처에 적정한 수량과 수질의 용수를 공급할 수 있도록 해야한다. 스마트워터그리드 구축 시 설비 비용에 대한 부담으로 보급 확산에 어려움을 겪을 가능성이 높으므로, 비용 효과적(Cost-effective)인 측면에서 스마트워터그리드의 경제성을 검토할 필요성이 있다. 본 연구에서는 자료의 한계로 인해 기존의 다중수원에 대한 경제성분석 사례를 인용하여 상수도 생산원가 절감액, 댐 건설과 관련된 비용의 감소, 물 오염 감소 등으로 편익을 간접적으로 계산하고, 기술적으로 물량이 충분하다는 가정하에 다중수원들간의 비용효과분석 수행하였다. 분석결과, 현재 공급하고 있는 상수도 시스템이 다른 다중취수원에 비해 비용효과적 우위에 있는 것으로 나타났다. 지하수, 해수담수화 등 새로운 수원을 찾는 노력이 필요하며 지하수는 가장 쉽게 활용할 수 있는 대체 수원이지만, 관정개발에 많은 비용이 들고 대량으로 수원을 공급하기 어렵다는 단점이 있다. 해수담수화는 대체수자원으로서 중요성이 더욱 강조될 것으로 보이지만, 시설의 설치 및 운영에 드는 높은 비용과 함께 육지에서 물을 대량으로 연안에서 멀리 떨어져 있거나 고도가 높은 지역은 해수담수화 기술의 적용이 어려울 것으로 여겨진다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.