• Title/Summary/Keyword: 대체 법

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Comparisons of Imputation Methods for Wave Nonresponse in Panel Surveys (패널조사 웨이브 무응답의 대체방법 비교)

  • Kim, Kyu-Seong;Park, In-Ho
    • Survey Research
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    • v.11 no.1
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    • pp.1-18
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    • 2010
  • We compare various imputation methods for compensating wave nonresponse that are commonly adopted in many panel surveys. Unlike the cross-sectional survey, the panel survey is involved a time-effect in nonresponse in a sense that nonresponse may happen for some but not all waves. Thus, responses in neighboring waves can be used as powerful predictors for imputing wave nonresponse such as in longitudinal regression imputation, carry-over imputation, nearest neighborhood regression imputation and row-column imputation method. For comparison, we carry out a simulation study on a few income data from the Korean Welfare Panel Study based on two performance criteria: predictive accuracy and estimation accuracy. Our simulation shows that the ratio and row-column imputation methods are much more effective in terms of both criteria. Regression, longitudinal regression and carry-over imputation methods performed better in predictive accuracy, but less in estimation accuracy. On the other hand, nearest neighborhood, nearest neighbor regression and hot-deck imputation show higher performance in estimation accuracy but lower predictive accuracy. Finally, the mean imputation shows much lower performance in both criteria.

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Non-Response Imputation for Panel Data (패널자료의 무응답 대체법)

  • Pak, Gi-Deok;Shin, Key-Il
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.17 no.6
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    • pp.899-907
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    • 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 for Binary or Ordered Categorical Traits Based on the Bayesian Threshold Model (베이지안 분계점 모형에 의한 순서 범주형 변수의 대체)

  • Lee Seung-Chun
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.18 no.3
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    • pp.597-606
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    • 2005
  • The nonresponse in sample survey causes a problem when it comes time to analyze dataset in public-use files where the user has only complete-data methods available and has limited information about the reasons for nonresponse. Recently imputation for nonresponse is becoming a standard approach for handling nonresponse and various imputation methods have been devised . However, most imputation methods concern with continuous traits while many interesting features are measured by binary or ordered categorical scales in sample survey. In this note. an imputation method for ignorable nonresponse in binary or ordered categorical traits is considered.

Estimating Benefit of Water Quality Improvement with Replacement Cost Method (대체비용법을 이용한 수질개선편익 산정)

  • Jo, Eun-Hui;Yeo, Kyu-Dong;Kim, Gil-Ho;Lee, Sang-Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.800-800
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    • 2012
  • 수자원사업에 따른 수질개선편익은 사업으로 인해 저감되는 오염원의 양을 예측하고, 그에 따른 수질개선효과를 계량화한 값이며, 이는 곧 해당사업의 가치로써 정의된다. 이러한 수질개선편익을 산정하기 위한 방법에는 개인의 지불의사를 추정하여 가치를 추정하는 조건부가치측정법(CVM)과 해당 사업에 따른 효과를 기술적 방식으로 대체할 때 소요되는 비용을 시행사업의 가치로 평가하는 방식인 대체비용법을 들 수 있다. 현재 조건부가치측정법은 다양한 분야의 사업에 대한 가치추정법으로 널리 쓰이고 있으나, 해당사업의 가치에 대한 공학적이고 직관적인 해답을 줄 수 있는 대체비용법의 적용성은 아직까지 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 수질개선편익을 중심으로 대체비용법의 분석절차와 적용성을 확인하고자 하였고, 이에 대한 사례연구로서 댐증고사업을 대상으로 하였다. 수질개선편익과 같이 환경적 질을 높이는 사업은 대상사업의 가치를 추정하는 데 많은 어려움이 있으며, 기존에 주로 사용된 조건부가치측정법과 더불어 대체비용법을 이용한 검토는 보다 객관적인 의사결정을 지원하는 데 도움을 줄 것으로 판단된다.

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A Multiple Imputation for Reducing Outlier Effect (이상점 영향력 축소를 통한 무응답 대체법)

  • Kim, Man-Gyeom;Shin, Key-Il
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.27 no.7
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    • pp.1229-1241
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    • 2014
  • Most of sampling surveys have outliers and non-response missing values simultaneously. In that case, due to the effect of outliers, the result of imputation is not good enough to meet a given precision. To overcome this situation, outlier treatment should be conducted before imputation. In this paper in order for reducing the effect of outlier, we study outlier imputation methods and outlier weight adjustment methods. For the outlier detection, the method suggested by She and Owen (2011) is used. A small simulation study is conducted and for real data analysis, Monthly Labor Statistic and Briquette Consumption Survey Data are used.

A Comparison of BLS Non-Response Adjustment and Cross-Wave Regression Imputation Methods (BLS 무응답 보정법을 이용한 대체법과 이월대체법에 관한 연구)

  • Lee, Sang-Eun;Shin, Key-Il
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.23 no.5
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    • pp.909-921
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    • 2010
  • Cross-wave regression imputation and carry-over imputation method are generally used in the analysis of panel data with missing values. Recently it is known that the BLS non-response adjust method has good statistical properties. In this paper we show that the BLS method can be considered as an imputation method with a similar formula of a ratio-estimator. In addition, we show that the carry-over imputation and BLS imputation are approximately the same under the assumption that data follow a non-stationary process with drift. Small simulation studies and real data analysis are performed. For the real data analysis, a monthly labor statistic (2007) is used.

Doubly Robust Imputation Using Auxiliary Information (보조 정보에 의한 이중적 로버스트 대체법)

  • Park, Hyeon-Ah;Jeon, Jong-Woo;Na, Seong-Ryong
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.18 no.1
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    • pp.47-55
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    • 2011
  • Ratio and regression imputations depend on the model of a survey variable and the relation between the survey variable and auxiliary variables. If the model is not true, the unbiasedness of the estimator using the ratio or regression imputation cannot be guaranteed. In this paper, we develop the doubly robust imputation, which satisfies the approximate unbiasedness of the estimator, whether the model assumption is valid or not. The proposed imputation increases the efficiency of estimation by using the population information of the auxiliary variables. The simulation study establishes the theoretical results of this paper.

A Study for the Institutionalization of Alternative Medicine (대체의학의 제도화를 위한 연구 - 법률정보와 공인화 중심으로 -)

  • Kang, Kyung-Su
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2013.07a
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    • pp.155-158
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    • 2013
  • 사회 전반에 의료의 다원화 혹은 다변화를 요구하는 열망이 높아져 가고 있다. 이는 '대체의학'의 도입과 직결된 문제라 할 수 있다. 본 연구에서는, 최근 법률정보에 따르면 헌법재판소의 의료법에 대한 합헌결정으로 불거진 대체의학의 제도화 움직임을 시작으로 향후 대체의학의 제도화 모델을 결론으로 그 내용을 담았다. 이는 대체의학을 '왜' 도입하여야 하는 가의 논의단계를 지나 '어떻게' 대체의학을 도입할 것인가의 문제로 논의의 방향성을 제시함과 동시에 선행연구들을 면밀히 분석하여 재조명하므로 써 지금까지 축적되어온 연구 자료들을 충분히 고찰 하고자 하였다. 헌법재판소 판결 및 대법원 판례를 바탕으로 대체의학으로 야기되는 법적 쟁점 사항을 분석하고 대체의료행위가 제도화 되기 위한 선결요건을 도출하였다. 또한 무분별하게 사용되고 있는 대체의학에 관한 용어 사용을 재정립하고 향후 대체의학을 공인화 한다면 그 방법은 어떻게 되어야 하는지 그 방안을 제시, 방안 별 장단점을 분석하였다.

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