한국정보통신산업협회에서는 지난 1995년부터 정부 정보통신부문 공식 통계 승인기관으로 정보통신부문 산업통계조사를 지속해 왔다. 본 실태조사는 2001년 3월 1일까지 교육인적자원부에 등록된 4년제 대학 186개교 중 2001년 4월 6일부터 5월 16일까지 정보통신기술인력의 기초 현황조사에 응한 정보통신부문 대학을 포함하는 143개 대학교를 대상으로 한 ‘정보통신기술인력 실태 조사’ 결과이다. 단, 무응답(non response)대학은 Sequetial Hot-Deck Imputation방법을 통해서 보정하였다.
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 weight adjustment methods to improve estimation precision based on the weight of the generalized ratio-cum-product estimator. Small simulation studies are conducted to compare the suggested methods and the usual method. Real data analysis is also performed.
A new type of second-order digital peaking filters for professional-quality digital audio system is proposed whose frequency response can be elaborately controlled throughout the composite structure of a standard band-pass filter and a 0-dB bypass gain. The proposed method for designing the peaking filter uses the Q-compensation technique to prevent the Q-distortion caused by the variation of the gain factor and is reduced into a compact form which is proper to the real-time implementation. Methods are examined for computing its coefficients, which are exact and very straightforward to compute with small amount of the system resources.
In this thesis, studied the method to minimize the changes in frequency response and level due to the variation of the distance from the source to the microphone. selecting three microphones (omni directional, cardioid, super cardioid) which are being used generally, frequency responses were measured in accordance with the distance changes. Gotten the difference from the reference as the result of measurement, changed responses for each frequency range were compensated in comparison of the original human vocal source. In low frequency range, the low frequency boost caused by the proximity effect and decrease in accordance with the distance were compensated. The variation in mid-frequency range is comparatively small, however since the mid-range is the most important part of the human vocal signal, were compensated the mid-frequency range in comparison of the reference. The human vocal signal variation in high frequency range is extremely small and the high frequency is compensated close to the original source without difficulty. Understanding the microphone characteristics and compensations, this study showed that the response can be maintain among the change of the distance from the source to the microphone.
In generally, we use a method of the survey to forecast the economic demands and non-economic demands for a market trend. But we have a difficult problem to estimate the demand for the marketplace objectively because the survey with the non-response and the inadequate understanding on questionnaires did not provided the strong and uniform forecast. Here, we proposed a method compounded of survey and a statistical model to estimate the demand for the marketplace and discussed the mixture model applied to the service demand on an agency.
Park, Min-Gue;Lee, Kyeong-Sang;Park, Hyun-Soo;Kang, Hyun-Cheol
Survey Research
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v.12
no.3
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pp.173-186
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2011
We introduced the methodologies used to construct the longitudinal weights and cross-sectional weight that are required for the analysis of Korea Youth Panel Survey. To analyze the longitudinal dynamic change of the population, we derived the longitudinal weight through nonresponse adjustment based on logistic regression and post-stratification. Cross-sectional weights that are necessary to produce an asymptotically unbiased estimator of the population parameter were constructed through simple nonresponse adjustment based on overall response rate and post-stratification.
Stratified random sampling is a powerful sampling strategy to reduce variance of the estimators by incorporating useful auxiliary information to stratify the population. Sample allocation is the one of the important decisions in selecting a stratified random sample. There are two common methods, the proportional allocation and Neyman allocation if we could assume data collection cost for different observation units equal. Theoretically, Neyman allocation considering the size and standard deviation of each stratum, is known to be more effective than proportional allocation which incorporates only stratum size information. However, if the information on the standard deviation is inaccurate, the performance of Neyman allocation is in doubt. It has been pointed out that Neyman allocation is not suitable for multi-purpose sample survey that requires the estimation of several characteristics. In addition to sampling error, non-response error is another factor to evaluate sampling strategy that affects the statistical precision of the estimator. We propose new sample allocation methods using the available information about stratum response rates at the designing stage to improve stratified random sampling. The proposed methods are efficient when response rates differ considerably among strata. In particular, the method using population sizes and response rates improves the Neyman allocation in multi-purpose sample survey.
Procedures, such as sampling technique, survey method, and questionnaire preparation, are required in order to obtain sample data in accordance with the purpose of a survey. An important procedure is the decision of the sample size formula. The sample size formula is determined by setting the target error and total cost according to the sampling method. In this paper, we propose a sample size formula using population changes over time, estimation error of the previous time and response rate of past data when the target error and the expected response rate are given in the simple random sampling. In actual research, we use estimators that apply complex weights in addition to design-based weights. Therefore, we induce a sample size formula for estimators using design-based weights and nonresponse adjustment coefficients, that can be a formula that reflects differences in response rates when survey methods are changed over time. In addition, we use simulations to compare the proposed formula with the existing sample size formula.
In sample design, it is usually planned by purpose and the range of the announcing statistics from the survey. After survey, getting a proper and decent statistics, applying the proper weights on the results of survey is very important and necessary. Therefore in this study, three estimation methods which are raking, BLS and general linear regression method are compared with MSE, Coverage, CV, LE and NC.
Research on the application of informative sampling technique has been conducted in order to reduce the influence of non-response. Chung and Shin (Korean Journal of Applied Statistics, 30, 993-1004, 2017) showed that the estimation accuracy improved when using exponential response rate information for the parameter estimation if the distribution of errors included in the super population model follows normal distribution. However this method divides the stratum into equally spaced substrata to obtain the sample weight of the informative sampling technique and shows that the accuracy of the estimation improves as the number of substrata increases. In this study, with the given number of total sample size, the optimal substratum boundary points are calculated using equal space, quantile, and LH algorithm; consequently, the results using those methods are compared through simulation. We also studied the criteria to determine the number of substrata and substratum boundaries that can be used in practice with various types of auxiliary variable distributions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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