• 제목/요약/키워드: BLUP 추정량

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K-F기법으로 실업자 수의 소지역추정 - 경제활동인구조사를 중심으로 -

  • 양영춘;이상은;신민웅
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.305-309
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    • 2002
  • 소지역에서 직접(direct) 시계열추정을 할 수 있다면, 소지역들 추정에서 최적선형 불편예측량(BLUP)을 일반화 시킬 수 있다. 특히 조사에서 얻어지는 관측 값의 오차가 시간상으로 상관관계가 있다면 Kalman-Filter(K-F)기법이 사용 될 수 있다. 이 연구는 소지역의 실업자 수 추정에서 K-F기법으로 경제활동인구수를 이용하여 현 시점의 소지역 실업자 수를 예측함수(BLUP)를 통해 추정하였다. 그리고 단순 회귀분석 추정치와 비교하였다.

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KALMAN FILTER기법을 이용한 실업자 수의 소지역 추정 (Small Area Estimation of Unemplyoment Using Kalman Filter Method)

  • 양영춘;이상은;신민웅
    • 응용통계연구
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    • 제16권2호
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    • pp.239-246
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    • 2003
  • 소지역에서 직접(direct) 시계열추정을 할 수 있다면, 소지역들 추정에서 최적선형 불편 예측량(BLUP)을 일반화 시킬 수 있다. 특히 조사에서 얻어지는 관측 값의 오차가 시간상으로 상관관계가 있다면 Kalman Filter(KF)기법이 사용 될 수 있다. 이 연구는 예측 값을 활용한 소지역의 실업자 수 추정에서 표본으로 추출되지 않은, 즉 관측되지 않은 값의 예측모형에 KF기법을 적용하였다. 이는 경제활동인구수를 이용하여 현 시점의 소지역 실업자 수를 예측함수(BLUP)를 통해 추정하게 된다. 그리고 이를 단순 회귀분석 추정치와 비교하였다.

순환표본의 결합을 위한 가중치 산출에 대한 연구 (A Study on the Construction of Weights for Combined Rolling Samples)

  • 송종호;박진우;변종석;박민규
    • 한국조사연구학회지:조사연구
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    • 제11권1호
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    • pp.19-41
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    • 2010
  • 순환표본조사를 시행할 경우 매 순환주기별로 적절한 통계적 신뢰도를 가진 전체 모집단 특성이 추정될 수 있는 반면에, 작은 표본크기로 인하여 통계적 신뢰도가 높은 소지역 추정량의 산출은 어렵다. 따라서 소지역 추정량은 일반적으로 일정 주기 후 혹은 전체조사가 마무리된 후 독립적인 순환표본들을 결합하여 얻어진 최종표본을 통해 산출된다. 본 연구에서 는 순환표본을 결합하여 추정량을 만들 때 필요한 가중치 산출의 문제를 고려하였다. 기존의 연구들이 각 조사에 따른 경험을 바탕으로 조사별로 가능한 순환표본 결합 가중치를 정의하였으나, 본 연구에서는 모든 가능한 관심변수에 적용 가능하도록 표본설계변수에만 의존하는 모형을 설정하고 주어진 모형하에서의 최량선형불편예측치(Best Linear Unbiased Predictor: BLUP)를 고려하였다. 모의실험을 통하여 각 모형 하에서 정의되는 여러 BLUP을 비교하여 모형변화에 강건한 추정량을 제안하고 그 결과를 제4기 국민건강영양조사에 적용하였다.

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절사표본 설계에서 비용함수를 고려한 복합추정량 (A Composite Estimator for Cut-off Sampling using Cost Function)

  • 심효선;신기일
    • 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.

절사층 총합추정을 위한 복합추정량 (An Alternative Composite Estimator for the Take-Nothing Stratum of the Cut-Off Sampling)

  • 황종민;신기일
    • 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.

초음파측정 활용 고급육형 한우개량을 위한 선발반응 Monte Carlo 모의실험 (Monte Carlo Simulations of Selection Responses for Improving High Meat Qualities Using Real Time Ultrasound in Korean Cattle)

  • 이득환
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제45권3호
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    • pp.343-354
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    • 2003
  • 고급육형 한우개량을 위하여 현행 실시하고 있는 한우 후대검정에서 조사되는 배장근단면적, 등지방두께 및 근내지방도 등에 대한 유전적 개량량과 초음파 측정장치를 이용한 해당 형질들의 육질판정자료에 의한 간접선발시 유전적 개량량을 모의실험을 통하여 추정하고 상호 그 효율성을 비교하였다. 본 연구에 적용된 Monte Carlo 모의실험은 각 설정 모형별, 표현형 선발 및 다형질 BLUP 추정방법에 의한 육종가 추정치에 의한 선발을 적용하여 각각 10반복씩 반복 실험하였다. 각 모형별 모의실험방법은 종축집단의 크기 및 세대 수 그리고 설정모형을 동일하게 설계하였으며 수컷 100두와 암컷 2,000두의 기초집단으로부터 매 세대 수컷 20두와 암컷 1,000두를 3가지 형질에 동일한 가중치를 두어 10세대 동안 선발하였다. 최종 생성된 자료를 이용하여 유전적 개량량을 추정하였고 이를 각 모형별, 선발방법별로 비교, 분석하였다. 분석결과 현행 실시하고 있는 한우 후대검정과 유사한 모의실험에서의 각 형질별 육종가 추정치에 의한 선발시 유전적 개량량과 비교한 결과, 초음파 측정치와 도축 실측치 간의 유전상관을 0.81-0.97으로 가정하고 암, 수 모두 초음파 측정자료를 조사한다는 가정으로 초음파 측정치의 육종가에 의한 선발을 실시할 때, 1.66${\sim}$2.44 배의 개량 효율성이 있는 것으로 추정되었으며 이들 상관을 0.63${\sim}$0.68으로 가정한 모의실험에서는 1.18${\sim}$2.08 배의 개량 효율성이 있는 것으로 추정되었다. 따라서 고급육형 한우개량을 위한 초음파 측정치를 이용한 검정방법을 활용하고 이를 이용한 종축선발을 실시할 때 개량효율을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 사료되었다. 반면에 각 형질별 개량효율성을 살펴보면 개량효율성이 가장 낮은 형질은 근내지방도로써 이는 표현형 변이가 상대적으로 낮은 형질에 선발의 가중치를 동일하게 가정한 것에 기인된 것으로 사료되며 따라서 근내지방도의 변이를 크게 할 수 있는 자료조사방법의 변경, 또는 선발의 가중치를 높이는 방법에 대한 연구가 필요할 것으로 사료되었다.

한우의 유전체 육종가의 정확도 추정 (Estimation of the Accuracy of Genomic Breeding Value in Hanwoo (Korean Cattle))

  • 이승수;이승환;최태정;최연호;조광현;최유림;조용민;김내수;이중재
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제55권1호
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    • pp.13-18
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    • 2013
  • 본 연구는 농협 한우개량사업소 후대검정우 552두의 도체중, 배최장근단면적, 등지방두께 및 근내지방도를 측정한 후 고밀도 SNP 패널(777K)을 사용하여 유전체 혈연 행렬(Genetic Relationship Matrix, GRM)을 추정하고 GBLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) 방법으로 GEBV (Genomic Estimated Breeding Value)를 구하여 교차 검증(Cross-validation) 방법으로 그 정확도를 추정함으로써 유전체 선발 기법을 한우 유전평가 체계에 적용하기 위한 기초자료로 이용하고자 수행하였다. 교차 검증 방법으로 각 형질별로 추정된 유전체 육종가의 정확도는 0.915~0.957로 상당히 높게 추정되었다. 대립유전자의 빈도로 계산된 유전체 혈연 행렬을 이용하여 GBLUP 방법으로 추정된 육종가 정확도의 최대 차이는 후대검정우 534두에 대하여 도체중, 배최장근단면적, 등지방 두께 및 근내지방도 순으로 각각 9.56%, 5.78%, 5.78% 및 4.18% 정도의 수준으로 상승했고, 혈통 기록상의 모든 개체 3,674두에 대해서는 형질 별로 최대 13.54%, 6.50%, 6.50% 및 4.31% 정도의 수준으로 증가한 결과가 추정되었다. 이는 한우 보증씨수소의 선발 시스템에서 아직 표현형 자료를 생산할 수 없는 당대검정 후보축 대한 집단을 조성할 때 유전체 정보를 이용한 사전 선발을 활용하면 기존의 상대적으로 낮았던 육종가의 정확도의 상승 효과와 세대 간격의 단축으로 인하여 유전적 개량량을 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서 genomic breeding value 추정을 위하여 조성된 집단의 경우는 후대 검정우 집단으로서 개체들 간의 혈연관계가 높으며, 이미 전통적인 BLUP 방법으로도 상당히 높은 정확도를 가진 집단을 이용하였다. 그러나, 현재 한우 집단에 대한 유전체 자료 구축 시 이용할 수 있는 정확한 자료는 후대검정우 집단 외에는 참조 집단을 조성할 수 있는 대안이 없으므로, 지속적인 유전체 검정을 위해서는 다양한 유전적 조성이 구축된 참조 집단을 구축해야 할 것으로 사료된다. 또한 유전체 검정을 통한 정확도 상승효과를 기대하기 위해서 지속적으로 참조 집단의 크기를 늘릴 필요성이 있다.

흑색한국재래닭, 한국화이트레그혼 집단의 산육 및 산란 형질 유전모수 추정 (Estimation of Genetic Parameters for Growth and Egg Production Traits in Black Korean Native Chicken and Korean White Leghorn Populations)

  • 차재범;김기곤;추효준;권일;박병호
    • 한국가금학회지
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    • 제47권4호
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    • pp.267-274
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    • 2020
  • 본 연구에서는 국립축산과학원 가금연구소에서 보유하고 있는 흑색 재래종토종닭 L계통, 한국화이트레그혼 F, K계통의 150일령 및 270일령 체중, 시산일령, 시산 및 270일령 난중, 270일령 산란수 총 6가지 경제형질에 대한 유전모수를추정하였다. 기초통계량에서 150일령 및 270일령 체중은 L계통이 각각 1,714 g, 2,032 g으로 F, K계통에 비해 무겁게 나타났으며, 시산일령은 L, F, K계통에서 153, 140, 143일로 나타났으며, L계통의 시산난중 및 270일령 난중은 각각 37 g, 54 g으로 F, K계통에 비해 가벼웠으며, 270일령까지 산란수는 76개로 F, K계통의 산란수인 100, 99개에 비해 적은 경향을 나타냈다. 재래종토종닭과 화이트레그혼의 품종 간 경제형질 능력의 차이를 보였으며, 화이트레그혼 품종 내 F, K계통 간 경제형질 능력의 유의적인 차이는 없는 것으로 나타났다. L, F, K계통에서 150일령 체중의 유전력은 0.48~0.52로 고도의 유전력으로 나타났으며, 270일령 체중은 0.56~0.57로 고도의 유전력, 270일령 난중은 0.55~0.59로 고도의 유전력, 시산일령은 0.31~0.45로 중도에서 고도의 유전력, 270일령 산란수는 0.20~0.22로 중도의 유전력, 마지막으로 시산난중은 0.15~0.16으로 저도의 유전력을 보였다. 시산일령과 270일령까지 산란수의 유전 및 표현형 상관계수는 각각 -0.73~-0.63, -0.48~-0.42로 부의 상관관계가 나타났다. 시산일령과 체중의 유전 상관은 0.05~0.17로 정의 상관관계를 보였으나, 표현형 상관은 -0.04~0.10으로 대체적으로 부의 상관관계를 나타냈다. 또한, 270일령까지 산란수와 150일령, 270일령 체중 및 270일령 난중의 유전상관은 각각 -0.16~0.01, -0.14~-0.03, -0.45~-0.24로 나타났고, 표현형 상관은 각각 -0.08~0.07, -0.13~0.04, -0.15~-0.11로 나타나 전반적으로 부의 상관을 보였다. 270일령 난중과 150, 270일령 체중은 0.36~0.49의 유전 상관과 0.29~0.37의 표현형 상관을 나타냈으며, 모두 정의 상관을 나타냈다. 270일령 난중과 시산난중은 0.50~0.73의 유전 상관과 0.21~0.32의 표현형 상관을 나타냈으며, 모둔 정의 상관을 나타냈고, 유전 상관이 표현형 상관보다 높게 나타났다. 시산난중과 체중의 상관 관계는 0.22~0.39로 정의 유전 상관과 0.07~0.16의 정의 표현형 상관을 보였으며, 시산난중과 시산일령은 0.48~0.67로 높은 정의 유전 상관과 0.27~0.39 정의 표현형 상관을 보였다. 그리고 150일과 270일 체중 간 유전 상관 0.90~0.91, 표현형 상관 0.68~0.80으로 상당히 높은 상관 관계가 있는 것으로 나타났다.