• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.701-712
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• 2013

이러닝 (e-learning)산업통계는 이러닝산업 전반에 걸친 수요와 공급을 망라한 실태조사통계로 2004년 이후 정보통신산업진흥원에 의해 매년 발표되고 있다. 한국표준산업분류가 2008년 개정 (제9차)됨에 따라, 이러닝 수요부문의 사업체조사에 사용해온 표본설계 (종사자규모 산업분류별 층화추출)에 대한 개선이 필요하게 되었다. 본 논문은 사업체조사의 목표모집단을 개정된 한국표준산업분류에 따라 종사자규모 산업분류별로 층화하고, 각 층에 부여된 목표변동계수값을 만족시키는 멱배분법의 승수를 모의실험으로 찾아서 층화별로 표본의 크기를 결정하였다. 이와 더불어 본 연구에서 고려한 표본가중치 계산, 그리고 가중치를 반영한 모수추정량과 추정오차는 기존의 조사에서 사용된 기술 통계적 분석을 벗어나 업종별과 종사자 규모별 추정과 추정의 정도에 대한 평가를 가능하게 하였다.

• 응용통계연구
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• 제9권2호
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• pp.161-169
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• 1996

표본크기 결정은 표본설계시 중요한 부분이며 정도(Precision)를 높이면서 비용, 시간 등을 고려하여 최적화(Optimal)된 표본의 크기를 구하려 할 때 모집단 분포가 심한 왜도(highly skewed)를 보이거나 소수의 모집단요소들이 모집단총계의 대부분을 차지하는 경우가 있다. 이에 대해 Neyman의 최적할당법과 절사법(cut-off method) 응용 방법의 효율성을 사례를 이용하여 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제10권2호
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• pp.339-352
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• 1997

소표본으로부터 형성되는 2원 분할표에는 빈도가 작은 칸들이 적지 않기 때문에 대표본이론에 근거한 카이제곱 검증 등 기존 통계적 방법의 적용이 적절하지 않응 수가 있다. 이런 경우에 한 대안으로서 정확검증법(exact tests)이 개발되어 있으나 이것이 너무 많은 계산을 요구하므로 사용하기가 쉽지 않다. 본 연구는 소표본 2원 분할표에서, 단순한 몬테칼로 알로리즘에 의한 행 균일성 가설의 카이제곱 임의화 검증법(randomization test)을 제안하고 튜키(Tukey) 형의 행간 다중비교법을 제안한다. 아울러 열 범주가 순서형인 2원 분할표에 대하여도 유사한 방법론을 적용할 수 있음을 밝힌다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.207-224
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• 2000

모집단을 집략화하여 층화 2-단 표본 추출을 할 때에 일반적으로 집락의 크기는 정해져 있다. 그러나 집락이 아파트 단지 등과 같은 경우에 집락의 크기는 큰 차이를 보인다. 이 경우 집락을 합치거나 또는 분할할 필요가 생긴다. 대 표본조사(large sample survey)에서 행정상 또는 조사 편의상 동질의 원소들이 집락화 되어 있고 집락의 크기를 결정할 필요가 있을 경우가 고려되었으며 본 논문에서는 집락의 최적크기를 결정하는 문제를 다루었다. 또한 주어진 비용 하에서 최적의 일차 추출 단위 수와 최적의 이차 추출 단위 수를 구하였다.

• 응용통계연구
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• 제6권1호
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• pp.29-40
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• 1993

모델을 이용한 표본론에서는 오차에 대한 함수식이 불확실한 경우가 종종 발생되는데 이러 한 오차에 대한 지식이 결여 되었을 때 발생되는 잘못된 효과를 줄일 수 있는 방법이 연구 되었다. 제시된 표본방법론은 모든 가능한 오차함수식에 대한 비효율성에 대한 평균을 최소 화하는데 그 목적이 있다. 컴퓨터를 이용한 알고리즘이 제시되었고 회계감사에 관련된 특수 한 경우의 예를 들어 이러한 방법의 효율성을 알아 보았다.

• 응용통계연구
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• 제16권1호
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• pp.117-128
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• 2003

새로운 약의 치료 효과가 기존의 약의 치료 효과보다 못하지 않음을 보이는 것이 목적인 실험을 noninferiority 실험이라고 한다. 본 논문에서는 이표본에서 모비율의 noninferiority 실험에서 무조건부 정확검정에 사용되는 세 가지 분산 추정방법을 비교하였다. 가능한 모든 경우를 조사하는 방법을 이용하여 세 가지 분산 추정방법에 따라 소표본에서 크기와 검정력을 비교하였다

• 재무관리연구
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• 제9권2호
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• pp.271-293
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• 1992

연구에서는 해외기업 인수의 생존전략가설(生存戰略假說)(Shapiro,1989)을 $1986{\sim}1991$년까지 해외기업을 인수한 30개 국내 인수기업의 주식수익률 자료를 이용하여 검증하였다. 해외기업 인수에 관한 정보의 공시가, 전체표본(全體標本)의 경우, 국내 인수기업의 주식가격에 중립적이거나 혹은 부정적인 효과를 가져다 주었다. 또한, 국내 인수기업중에서 외국기업을 인수해야 할 긴박성의 정도에 따라 전체표본을 성장기업(成長企業)과 한계기업(限界企業)으로 분리하여 각 표본을 대상으로 인수에 관한 정보의 공시가 주가(株價)에 미치는 효과를 분석하였다. 소표본의 분석 결과에 따르면, 성장기업의 경우는 초과수익률이 통계적으로 0에 가까운 중립적인 반응을 보였으며, 한계기업의 경우는 통계적으로 유의한 마이너스 초과수익률을 나타내어 생존전략 가설을 확인시켜 주었다. 따라서, 국내기업에 의한 해외기업 인수는 국제화를 통해 초과수익을 추구하기 위한 전략이라기 보다는, 국내 및 국제시장에서 살아남기 위한 생존전략의 한 방안으로 추진된다고 결론지을 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.43-59
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• 2014

왜도가 심한 사업체 조사에서는 모집단의 일부를 제외하고 표본을 추출하는 방법인 절사표본추출법이 자주 사용된다. 절사층의 경우 표본 관리가 어렵고 조사비용이 많이 들기 때문에 이를 제외한 조사를 실시함으로써 조사의 효율을 높일 수 있다. 그러나 전체 모집단 추정을 위해서는 절사층의 정확한 총합 추정이 매우 중요하다. 최근 Hwang과 Shin (2013)은 Lavallee와 Hidiroglou (1988)가 제안한 LH 알고리즘을 이용하여 표본층을 층화한 후 표본층에서 얻어진 정보와 절사층에서 얻어진 정보를 결합한 복합추정량을 제안하였다. 본 논문에서는 비용함수를 고려한 새로운 표본 설계를 제안하고, 이를 위한 새로운 복합추정량을 제안하였다. 모의실험과 실제 자료 분석을 통하여 본 논문에서 제안한 복합추정량의 우수성을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.501-512
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• 2014

상당수의 사업체 조사는 절사표본설계법을 사용하고 있다. 이는 절사표본설계법에서 얻은 전수층이 많은 정보를 포함하고 있어 전체 표본크기를 최소화 할 수 있는 장점이 있기 때문이다. 그러나 최근 전수층에 포함된 사업체들의 무응답률이 높아감에 따라 전수층이 가지고 있는 장점에 한계가 나타나고 있다. 이에 Lee (2011), Shin과 Lee (2013)는 표본설계 단계에서부터 주어진 허용오차를 만족하면서 전수층 규모를 최소화하는 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 주어진 허용오차를 만족하고 Hidiroglou (1986)가 제안한 방법으로 산출 된 표본크기를 고정한 상태에서 표본층 분산에 알려진 함수를 적합하여 전수층 크기를 최소화하는 새로운 최적 절사점을 제안하였다. 또한 Hidiroglou (1986)와 Shin과 Lee (2013)가 제안한 절단분포를 이용한 방법과 본 연구에서 제안한 방법을 모의실험과 사례연구를 통해 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.38-38
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• 2015

최근 다변량 확률모형을 이용한 빈도해석이 여러 수문분야에 걸쳐 연구되고 있다. 기존 일변량 빈도해석에 비해 변수활용에 대한 자유도와 물리적 현상을 정확하게 표현할 수 있다는 장점이 있으나, 표본자료의 부족, 매개변수 추정 및 적합도 검정 등의 어려움으로 실제 분야에 사용되기 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 copula 모형에 대하여 Cramer-von Mises(CVM) 적합도 검정 시 표본자료의 적정 크기를 결정하기 위하여 Peaks-Over-Threshold(POT) 방법을 이용하였다. 서울지점의 기상청 시강우 자료를 이용하여 빈도해석을 수행하였으며, Gumbel copula 모형에 대하여 매개변수 추정은 maximum pseudolikelihood method(MPL) 방법을 이용하였다. 50년의 기록 자료에 대하여 표본크기를 50개부터 2500개까지 조절하여 CVM 통계값과 p-value를 기준으로 적정 표본크기를 산정하였다.