본 연구에서는 선형추세를 갖는 모집단에 대한 효율적인 표본추출방법과 모평균 추정법을 제안하였다. 이 방법은 계통추출을 확장한 중심균형계통추출을 써서 표본을 뽑은 뒤 표본평균보다 수정된 추정량을 써서 모평균을 추정하는 것이다. 수정된 추정량을 정하는 데에 보간법의 개념을 사용하였다. 제안된 추정량과 기존의 방법에 으한 추정량들의 효율을 Cochran(1946)의 무한초모집단모형에 근거를 둔 기대평균제곱오차를 기준으로 하여 비교하였다. 제안된 방법은 표본크기 n($\geq$5)이 홀수이고 추출률의 역수인 $textsc{k}$가 짝수인 경우에 사용하기 위한 것이다. 모의실험을 이용한 예어서도 역시 좋은 결과가 얻어졌다.
본 논문은 표본조사론의 주된 연구 대상인 유한 모집단에서의 모수 추정 문제중에서 비추정 문제를 베이지안 방법으로 다루었다. 크기 N의 유한 모집단을 초모집단에서 뽑은 크기 N의 확률 표본으로 간주하고, 초 모집단 모수들의 사전분포를 비정보적인 것으로 가정하여 비(ratio)의 정확한(exact) 사후분포를 유도하였으며, 이를 바탕으로 비의 정확한 신뢰구간을 구해 특별한 조건 아래에서 제안된 Fieller의 방법등 기존의 방법들과 비교하여 보았다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.13-22
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2012
절사표본 추출법은 절사층, 표본층, 전수층으로 모집단을 분리한 후 표본층과 전수층의 조사결과를 이용하여 전체 모집단의 총합을 추정하는 방법이다. 이 방법은 왜도가 심한 사업체조사에서 흔히 사용하는 방법이다. 절사층의 총합 추정은 전체 모집단 총합 추정에 영향을 미치므로 절사층 총합의 정확한 추정은 매우 중요하다. 최근 김지학과 신기일 (2011)은 절사층에서 소수의 표본을 추출하여 얻은 결과와 기존의 추정량에서 얻은 결과를 선형결합하는 복합추정법을 제안하였다. 본 논문에서는 최량선형불편예측(best linear unbias predictor; BLUP)을 이용한 새로운 복합추정량을 제안하였으며 모의실험을 통하여 기존의 방법과 새로운 복합 추정량의 우수성을 비교하였다.
본 논문에서는 단일 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정하는 광원추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 변형된 회색계 가정(modified gray world assumption)을 이용하여 부분적으로 광원의 영향을 배제한 후 밝으면서도 무채색에 가까운 최대 무채색 영역을 찾아 그 영역의 표면 분광 반사율을 구한다. 이때 최대 무채색 영역의 표면 분광 반사율은 1269개의 Munsell 색 표본에 대하여 주성분 분석 방법을 이용하여 추정하였다. 둘째, 주어진 Munsell 색 표본과 대표 광원의 조합으로 반사광의 모집단을 만들었다. 다음 최대 무채색 영역의 각 화소와 반사광 모집단과의 색차를 비교하여 최대 무채색 영역과 색차가 가장 적은 반사광 표본을 선택하고 이를 최대 무채색 영역에 대한 반사광의 분광분포로 정의한다. 최종적으로 최저 무채색 영역의 반사광 분광분포를 해당하는 표면 분광반사율로 나누어줌으로써 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정한다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 유색 광원에 조명된 영상에 대한 광원 추정 실험을 하였으며 기존의 방법과 추정된 광원의 분광 분포 비교 및 색차 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다.
기업경기실사지수는 기업의 지난 실적과 기업가의 계획이나 판단 등을 기초로 하여 만들어지는 대표적인 경기 전망 지수이다. 이 지수는 경제 현장에서 널리 사용됨에도 불구하고 아직까지 규명된 통계적 성질은 많지 않다. 본 논문에서는 기업경기실사지수에 대한 통계적 성질을 고찰한다. 유한모집단에서 모집단 기업경기실사지수를 정의하고 단순확률표집을 가정한 후 모집단 기업경기실사지수 추정량을 구하며, 기업경기실사지수의 기댓값, 분산, 비편향 분산 추정량, 신뢰구간, 상대표준오차를 구한다. 그리고 기업경기실사지수의 평가지표로서 상대표준오차보다는 신뢰구간이 더 합리적임을 언급한다.
게임산업의 경쟁력을 강화하고 부가가치를 높이기 위하여 수요자가 요구하는 높은 만족도를 갖는 게임을 개발할 수 있도록 만족도를 정량적으로 평가하여 만족도 기준을 제시할 수 있는 연구 및 근거가 필요하다. 특히 만족도 요소들의 점수화와 모집단 분포의 추정은 중요한 과제로서 이를 통하여 어떤 게임이 다른 게임에 비하여 만족도가 높은지 낮은지를 알 수 있으며 만족도를 제고시키기 위하여 보완해야 할 요소들과 기술력을 예측할 수 있다. 본 연구에서는 게임 만족도 요소들의 접수분포를 정규화 하는 방법을 제 안하고 시뮬레이션을 통한 모수적 밀도함수 추정방법을 이용하여 모집단 분포를 추정하였다.
상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라 주요기관의 표본조사에서 폭넓게 활용되고 있는 패널조사에서는 시간의 경과에 따른 모집단의 변동을 추정과정에 적절히 반영하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 층화추출에 의한 패널조사에서 모집단에 층간변동이 발생하는 경우 이를 추정과정에 반영하지 않으면 심각한 편의가 발생한다는 사실을 밝히고, 층별 가중값을 조정하여 이런 편의를 제거할 수 있는 보정된 불편추정량들을 제시하였다. 또한 제시된 추정량에 대한 분산의 식을 유도하고 이에 대한 추정방법을 제안하였다. 아울러 모의실험을 통하여 제시한 추정량과 이에 따른 분산 추정방법이 매우 효율적이라는 사실을 보였다.
모집단의 변화를 효과적으로 추정하기 위한 반복조사 방법으로 겨체표본조사를 고려할 수 있다. 교체표본조사는 크게 일수준교체표본조사와 다수준교체표본조사로 나누어지며 모집단의 특성, 특성의 변화를 추정하기 위하여 복합추정량을 사용하고 있다. 본 논문에서는 다수준교체표본조사의 경우 교체그룹내 표본개체들의 상관관계를 고려한 일반화복합추정량과 추정량의 분산을 최소화시키는 최적계수를제시하였다. 또한 수치예에서는 교체그룹내 표본개체의 수, 교체그룹내 상관정도의 변화에 따라 표본개체들의 상관관계를 고려한 일반화 복합추정량의 효율성을 제시하였다.
관찰 단위들간 특정한 공간 종속관계를 지닌 공간모집단에서 사각형의 칸들로 분할한 후 각 칸마다 하나의 표본점을 임의추출하여 관심 변수의 모수를 추정할 때 탐색 관찰조건을 만족하는 인접한 표본단위만을 추가 관찰하여 모수를 추정하는 적합탐색 추정 방법을 층화 공간표본설계에 적용시켜 보았다. 모의자료를 설정한 가상의 2차원 공간모집단을 층화 공간표본설계에 의해 층화시킨 후 적합 탐색 추정방법을 적용시켜 본 결과, 단순히 공간모집단을 분할하는 전통적인 공간표본설계보다 적은 수의 표본이 관찰되었으며, 효율성이 크게 감소하지 않는 결과를 얻음으로써 층화효과와 적합탐색 관찰효과가 동시에 존재하는 적절한 추정 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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