• 제목/요약/키워드: 추정량

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임의중단모형에서 신뢰도의 비모수적 통합형 추정량

  • 이재만;차영준;장덕준
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제5권3호
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    • pp.685-694
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    • 1998
  • 임상실험이나 신뢰성공학 분야에서 임의 중단자료를 이용한 비모수적 신뢰도 추정량으로 Kaplan-Meier 추정량과 Nelson형 추정량이 많이 사용되고 있다. 그러나 Nelson형 추정량은 평균제곱오차의 관점에서 Kaplan-Meier 추정량보다 추정능력이 우수한 반면 편의는 신뢰도가 감소함에 따라 양의 방향으로 점증하는 소표본 특성을 갖는다. Nelson형 추정량의 이러한 특성 때문에 신뢰도의 함수로 표현되는 잔여수명 분위수함수 등의 추정시에는 평균제곱오차의 관점에서 Kaplan-Meier 추정량보다 추정능력이 떨어짐을 볼 수 있다. 이러한 점을 고려하여 이 두 추정량을 가중평균으로 통합한 새로운 비모수적 신뢰도 추정량을 제안하고 추정량의 특성을 비교 분석하였다.

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불균등확률 계통추출에서 분산추정

  • 홍태경;남궁 평
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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    • pp.155-160
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    • 2004
  • 불균등 확률 계통추출에서는 모집단 총합에 대한 Horvitz-Thompson 추정량의 대안적 분산 추정량들을 사용하게 된다. 이와 같은 모총합에 관한 분산 추정량들의 설계와 관련한 일반적인 방법은 균등 확률 계통추출에 대한 분산 추정량들에서 시작하고 비율 $y_i,/P_i$에 의한 추정량의 정의에서 $y_i$를 재배치하게 한다. 비선형 조사 통계학에서 추정량들 중의 하나로 테일러 급수 공식을 적용한다. 불균등 확률 계통추출에서의 분산은 8가지 방법으로 추정이 가능하므로 이를 이용한 분산추정량을 구해보고, 비복원 불균등 확률에서의 jackknife방법을 살펴보고자 한다. 또한 이들 분산추정량들에 대한 비교를 몇 가지 방법을 이용하여 알아보도록 한다.

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일반화혼합회귀 추정량과 베이지안 회귀추정량의 비교

  • 김주성;김영권
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제3권3호
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    • pp.1-9
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    • 1996
  • 본 논문에서는 일반화 회귀모형의 회귀모수${\beta}$에 대한 사전정보의 형태에 따른 각 추정량들에 대하여 연구하였다. 먼저 사전정보가 ${\beta}$에 대한 사전분포로 주어지는 경우에 해당하는 베이지안 회귀추정량을 제시하였고, 다른 하나는 ${\beta}$에 대한 사전정보모형으로 선형회귀모형식이 주어진 경우의 일반화 혼합회귀추정량에 대하여 연구하였다. 두가지 경우로부터 얻어진 각 추정량의 정도를 알아보기 위하여 각 추정량의 공분산행렬을 이 용하여 서로 비교하여 보았다. 각 추정량의 분산비들을 이용하여 일반적으로 일반화 혼합회귀추정량이 베이지안 회귀추정량들보다 비교적 작은 분산값을 가진다는 결론을 얻었다.

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네트? 샘플링에서 응답오차를 고려한 중복수 추정량

  • 김규성;이기재;박진우;김영원
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제3권1호
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    • pp.101-109
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    • 1996
  • 네트웍 샘플링은 회귀한 속성을 갖는 모집단에서 유용한 표본조사방법이다. 기존의 중복수 추정량(multiplicity estimator)은 네트웍 샘플링의 특징을 반영하는 추정량으로 응답오차를 고려하지 않은 경우에 이용되었다. 본 논문에서는 응답오차를 고려한 경우와 이용할 수 있는 수정된 중복수 추정량을 제안하였다. 그리고 제안된 추정량의 기대값과 근사기대분산(approximate expexted variance)을 유도하였으며, 제안된 추정량이 기존의 모총수 추정량보다 화과적임을 가상모집단을 통하여 보였다.

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불균형 일원랜덤효과모형에서 EQDGs를 이용한 MIVQUE 추정량 비교 (Comparison of MIVQUE Estimators Using EQDGs for the One-way Random Model with Unbalanced Data)

  • 정병철
    • 응용통계연구
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    • 제18권2호
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    • pp.411-420
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    • 2005
  • 본 논문에서는 불균형 일원랜덤효과모형에서 분산성분에 대한 MIVQUE 추정량들의 효율에 대하여 연구하였다. MIVQUE 추정량에 대한 초기 추정치로 3가지 추정치가 사용되었으며 이들을 이용하여 얻어지는 MIVQUE 추정량의 효율성을 척도화된 추정량의 경험적 분위수를 이용하는 EQDGs 플롯을 이용하여 비교하였다. 모의실험 결과 집단간 분산의 초기치를 0으로 하고 집단내 분산의 초기치를 1로 사용한 MIVQUE 추정량의 효율이 추정량의 안정성 관점에서 다른 초기치를 사용한 MIVQUE 추정량에 비하여 약간 효율적인 것으로 나타났다.

이중추출에서 모평균 추정 (Mean Estimation in Two-phase Sampling)

  • 김규성;김진석;이선순
    • 응용통계연구
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    • 제14권1호
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    • pp.13-24
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    • 2001
  • 이중추출에서 모평균 추정방법을 고찰하였다. 전통적으로 널리 쓰이는 비추정량과 회귀추정량 그리고 비례배분 및 Rao 배분을 한 후의 층화평균에 대하여 주어진 기대 비용에서 최적의 표본수, 최소분산 및 분산추정량을 살펴보았다. 또한 비추정 및 층화의 효과를 모두 내포하는 결합비 추정량을 제안하고 주어진 기대 비용에서 최적의 표본수 및 최소분산을 유도하였고 분산추정량을 구하였다. 그리고 제한된 모의실험을 통하여 비추정량, 층화평균 및 결합비 추정량의 효율을 비교하였다. 모의실험 결과 비추정량과 층화평균은 경우에 따라 효율이 다르게 나타난 반면, 결합비 추정량은 대체로 두 방법보다 효율이 우수하게 나타나 결합비 추정량이 이중추출에 유용하게 쓰일 수 있음을 보였다.

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불균형일원변량모형에서 분산성분비율의 추정

  • 이장택
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제4권3호
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    • pp.611-616
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    • 1997
  • 불균형일원변량모형에서 분산성분비율의 점추정에 관한 문제가 고려되어진다. 분산성분비율에 대한 새로운 추정량이 제안되며, 분산성분비율에 대한 여러가지 점추정량과 제안된 추정량을 평균자승오차(MSE)의 관점에서 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 살펴본다. 결론적으로 제안된 추정량은 수준의 수가 크고 불균형정도가 매우 심한 경우를 제외하고 다른 추정량들보다 훨씬 MSE 효율성이 높아짐을 알 수 있다.

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적응집락추출에서 표본크기 결정과 추정량의 효율 비교 (Determination of Sample Size and Comparison of Efficiency in Adaptive Cluster Sampling)

  • 낭궁평;원혜경;최재혁
    • 응용통계연구
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    • 제20권3호
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    • pp.605-618
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    • 2007
  • 모집단 단위들이 희박하게 존재하고 접근하기 어려운 경우에 적용하는 적응추출설계에서의 추출과정은 관심변수의 관측값에 의존한다. 동일한 표본크기에서 적응집락추출의 추정량은 단순임의추출의 추정량에 비해 효율이 더 좋다 적응추출에서 Rao-blackwell의 정리를 적용하여 Murthy의 추정량의 형태로 수정한 한센-휴비_(HH) 추정량과 호르비_-톰슨 (HT) 추정량은 기존의 추정량에 비해 작은 분산을 가진다. 본 연구는 초기표본을 바꿔가면서 기대표본크기와 적응추출의 표본크기 하의 단순임의추출의 추정량과 적응추출의 추정량의 효율을 비교하였다.

층화 추출에서 보정추정량에 대한 붓스트랩 분산 추정 (Bootstrap Variance Estimation for Calibration Estimators in Stratified Sampling)

  • 염준근;정영미
    • 한국조사연구학회:학술대회논문집
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    • 한국조사연구학회 2001년도 추계학술대회 발표논문집
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    • pp.77-85
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    • 2001
  • 무응답 상황하에서 보정 추정량에 대해 관심변수와 강한 상관계수를 가진 보조정보의 수준에 따라 모집단 총합에 대한 추정량과 분산추정량을 붓스트랩 방법을 이용해서 구했다. 이때 존재하는 보조정보의 수준이 표본인 경우와 모집단인 경우로 나누어 모집단 총합에 대한 보정 추정량(calibration estimator)을 구하고, 그에 따른 붓스트랩 분산 추정량을 도출하였다. 또한 테일러 분산 추정량, 잭나이프 분산 추정량과 붓스트램 분산 추정량의 효율성을 모의 실험을 통해 비교해 보았다.

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오차분산의 추정에 대한 고찰

  • 김종태;고정환
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 1999년도 춘계학술대회 발표논문집
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    • pp.185-190
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    • 1999
  • 비모수 회귀모형에 있어서의 오차분산을 추정하는 방법들 중 차분에 기저한 방법(difference-based methods)을 이용한 기존의 추정량들을 비교 분석하는데 목적이 있다. 특히 점근적인 최적 이차차분에 기저한 Hall과 Kay, Titterington(1990)의 HKT 추정량에 대한 그들의 추정량에 대한 문제점들을 제시하고, HKT추정량과, GSJS 추정량, Rice 추정량에 대하여 모의실험을 이용하여 모수에 대한 수렴속도를 비교 분석하였다. 또한 GSJS 추정량에 대한 일치성과 수렴 속도를 보였다.

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