• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.249-254
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• 2003

붓스트랩 기법에 의한 k 인자 허용구간방법을 95/95 확률 및 신뢰도를 갖는 허용구간에 활용하기 위하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과 소표본 및 적당한 크기의 표본에서 추정된 신뢰도값은 실제 신뢰도값 95와 약 6${\sim}$21% 정도의 차이를 나타냈고, 이 차이는 표본크기가 커질수록 점점 줄어들었다. 더불어 기존방법에 보간법 등을 가미한 방법들을 제안하여 이들에 의한 결과를 기존결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.149-154
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• 2004

이 논문에서는 표본조사에서 자주 사용되는 표본의 대표성, 비편향성, 그리고 효율성에 개넘에 대하여 고찰하였다. 표본의 대표성은 조사단위의 포함확률로 표현되며 조사모집단의 포함범위와 연관이 있는 반면, 비편향성과 효율성은 표집설계와 추정량에 관련된 개념이다. 비편향성과 효율성은 표본의 대표성을 전제로 하며 가중치 부여로 나타난다

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.6
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• pp.1289-1300
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• 2009

The double sampling scheme is effective in reducing the sampling cost. However, the doubly sampled data is contaminated by two types of error, namely false-positive and false-negative errors. These would make the statistical analysis more difficult, and it would require more sophisticate analysis tools. For instance, the Wald method for the interval estimation of a proportion would not work well. In fact, it is well known that the Wald confidence interval behaves very poorly in many sampling schemes. In this note, the property of the Wald interval is investigated in terms of the coverage probability and the expected width. An alternative confidence interval based on the Agresti-Coull's approach is recommended.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.593-603
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• 1999

표본의 크기의 제1종오류의 확률 $\alpha$, 실용적으로 차이가 있다고 판독되어서 검출하고자하는 요인효과의 오차에 대한 상대적인 크기, 그 값에서의 제2종오류의 확률 $\beta$에 따라서 결정된다. 이 논문에서, 우리는 고정요인과 랜덤요인이 포함된 실험계획에서 표본의 크기를 결정하는 방법을 간단한 MATLAB 프로그램을 사용하여 고려한다. 분할법과 지분요인배치법의 예제를 들어 유의수준 $\alpha$와 최소 표준과 검출효과 $\Delta^*$에서 검정력이 적어도 $1-\beta$를 갖도록 표본의 크기를 결정한다

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.227-230
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• 2002

표본의 크기가 작을 경우에 이항분포의 모수에 대한 신뢰구간을 구하는 대표적인 방법으로는 Clopper-Pearson 방법과 Blyth-Still 방법이 있다. Clopper-Pearson 방법에 의한 신뢰구간은 이항 모수가 포함되는 커버리지 확률이 목표로 하는 신뢰수준보다 상대적으로 크다는 문제점이 있다. Blyth-Still 방법은 이러한 문제점을 개선시켰다. 그러나, Blyth-Still에 의해서 표로 보고된 신뢰구간을 적용할 경우 표본의 크기와 이항 모수의 값에 따라서 커버리지 확률이 목표하는 신뢰수준보다 작은 경우가 발생한다. 그러나, 이는 Blyth-Still 방법 자체의 문제점이 아니며 단지 보고된 표의 유의한 소수점 자릿수와 관계가 있다. 본 논문은 Blyth-Still 방법에 의한 좀 더 정확한 신뢰구간을 제시한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.2
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• pp.333-343
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• 1997

선형회귀분석에서 변수의 선택문제는 최적의 모형을 찾는데 아주 중요한 부분을 차지한다. George와 McCulloch(1993)는 계층적 베이즈 모형과 깁스표본법을 이용하여 선형회귀모형에서 변수를 선택하는 문제를 고려하였다. 이 논문에서는 George와 McCulloch의 모형을 바탕으로 각각의 설명변수가 모형에 포함될 사전확률을 객관적인 기준에 의하여 결정하는 문제를 고려하여 보았다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.19 no.1
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• pp.23-32
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• 2012

This paper deals with the bias and variance of regression coefficient estimators in a finite population. We derive approximate formulas for the bias, variance and mean square error of two estimators when we select a fixed-size inclusion probability proportional to the size sample and then estimate regression coefficients by the ordinary least square estimator as well as the weighted least square estimator based on the selected sample data. Necessary and sufficient conditions for the comparison of the two estimators in terms of variance and mean square error are suggested. In addition, a simple example is introduced to numerically compare the variance and mean square error of the two estimators.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.4
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• pp.737-745
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• 2010

In this paper, various methods for finding confidence intervals for the p of binomial parameter are reviewed. We compare the performance of several confidence interval estimates in terms of actual coverage probability by small sample Monte Carlo simulation.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.6
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• pp.1175-1182
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• 2011

In this paper, properties of exact confidence interval and some approximate confidence intervals of hyper-geometric parameter, that is the probability of success p in the population is discussed. Usually, binomial distribution is a well known discrete distribution with abundant usage. Hypergeometric distribution frequently replaces a binomial distribution when it is desirable to make allowance for the finiteness of the population size. For example, an application of the hypergeometric distribution arises in describing a probability model for the number of children attacked by an infectious disease, when a fixed number of them are exposed to it. Exact confidence interval estimation of hypergeometric parameter is reviewed. We consider the approximation of hypergeometirc distribution to the binomial and normal distribution respectively. Approximate confidence intervals based on these approximation are also adequately discussed. The performance of exact confidence interval estimates and approximate confidence intervals of hypergeometric parameter is compared in terms of actual coverage probability by small sample Monte Carlo simulation.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.6
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• pp.1109-1115
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• 2010

In this paper, exact confidence interval of hyper-geometric parameter, that is the probability of success p in the population is discussed. Usually, binomial distribution is a well known discrete distribution with abundant usage. Hypergeometric distribution frequently replaces a binomial distribution when it is desirable to make allowance for the finiteness of the population size. For example, an application of the hypergeometric distribution arises in describing a probability model for the number of children attacked by an infectious disease, when a fixed number of them are exposed to it. Exact confidence interval estimation of hypergeometric parameter is reviewed. We consider the performance of exact confidence interval estimates of hypergeometric parameter in terms of actual coverage probability by small sample Monte Carlo simulation.