• 응용통계연구
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• 제25권4호
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• pp.681-695
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• 2012

In this paper, a family of estimators for the finite population variance investigated by Srivastava and Jhajj (1980) is studied under two different situations of random non-response considered by Tracy and Osahan (1994). Asymptotic expressions for the biases and mean squared errors of members of the proposed family are obtained; in addition, an asymptotic optimum estimator(AOE) is also identified. Estimators suggested by Singh and Joarder (1998) are shown to be members of the proposed family. A correction to the Singh and Joarder (1998) results is also presented.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권2호
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• pp.165-181
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• 2010

This paper presents some chain ratio-type estimators for estimating finite population variance using two auxiliary variables in two phase sampling set up. The expressions for biases and mean squared errors of the suggested c1asses of estimators are given. Asymptotic optimum estimators(AOE's) in each class are identified with their approximate mean squared error formulae. The theoretical and empirical properties of the suggested classes of estimators are investigated. In the simulation study, we took a real dataset related to pulmonary disease available on the CD with the book by Rosner, (2005).

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2006년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.67-83
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• 2006

In successive sampling on two occasions the problem of estimating a finite population quantile has been considered. The theory developed aims at providing the optimum estimates by combining (i) three double sampling estimators viz. ratio-type, product-type and regression-type, from the matched portion of the sample and (ii) a simple quantile based on a random sample from the unmatched portion of the sample on the second occasion. The approximate variance formulae of the suggested estimators have been obtained. Optimal matching fraction is discussed. A simulation study is carried out in order to compare the three estimators and direct estimator. It is found that the performance of the regression-type estimator is the best among all the estimators discussed here.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제36권4호
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• pp.543-556
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• 2007

In successive sampling on two occasions the problem of estimating a finite population quantile has been considered. The theory developed aims at providing the optimum estimates by combining (i) three double sampling estimators viz. ratio-type, product-type and regression-type, from the matched portion of the sample and (ii) a simple quantile based on a random sample from the unmatched portion of the sample on the second occasion. The approximate variance formulae of the suggested estimators have been obtained. Optimal matching fraction is discussed. A simulation study is carried out in order to compare the three estimators and direct estimator. It is found that the performance of the regression-type estimator is the best among all the estimators discussed here.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.23-32
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• 2012

본 논문은 유한모집단에서 회귀계수추정량의 근사편향과 근사분산을 다루고 있다. 유한모집단에서 고정크기 포함확률비례표본을 추출하고 이 표본에서 조사된 데이터에 기초하여 회귀계수를 일반최소제곱추정량과 가중최소제곱추정량으로 추정할 때 두 추정량의 편향, 분산 그리고 평균제곱오차의 근사식을 유도하였다. 그리고 두 추정량의 효율을 비교하기 위하여 두 추정량의 분산을 비교하는 필요충분조건을 제시하였다. 또한 수치적인 비교를 위하여 간단한 예제를 소개하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제29권1호
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• pp.45-62
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• 2000

Rotation design is a sampling technique to reduce response burden and to estimate the population characteristics varying in time. Park and Kim(1999) discussed a generation of one-level rotation design which is called as {{{{r_1^m ~-r_2^m-1}}}} design has more applicable form than existing before. In the structure of {{{{r_1^m ~-r_2^m-1}}}} design, we derive the exact variances of generalized composite estimators for level, change and aggregate level characteristics of interest, and optimal coefficients minimizing their variances. Finally numerical examples are shown by the efficiency of alternative designs relative to widely used 4-8-4 rotation design. This is continuous work of Part Ⅰ studied by Park and Kim(1999).

• 대한산업공학회지
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• 제29권2호
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• pp.114-125
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• 2003

This paper proposes multivariate process capability indices (PCIs) for skewed populations using $T^2$rand modified process region approaches. The proposed methods are based on the multivariate version of a weighted standard deviation method which adjusts the variance-covariance matrix of quality characteristics and approximates the probability density function using several multivariate Journal distributions with the adjusted variance-covariance matrix. Performance of the proposed PCIs is investigated using Monte Carlo simulation, and finite sample properties of the estimators are studied by means of relative bias and mean square error.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.281-290
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• 2007

유한 모집단에서 총계 추정에는 표본의 각 관측값으로 만들어지는 선형 추정량이 사용되는데 이때 사용되는 가중치는 표본 추출 확률의 역수를 사용한 기본 가중치를 모집단 전체에서 얻어지는 보조 정보를 이용하여 보정한 형태로 종종 사용된다. 이렇게 보정된 가중치를 사용한 추정량은 그렇지 않은 추정량보다 효율이 더 좋아질 수 있는 장점이 있으나 이러한 경우 분산 추정은 더 어려워지게 된다. 본 연구에서는 보정된 가중치를 사용한 추정량의 분산 추정을 다룬다. 가중치 보정의 일반적인 형태를 밝히고 이 경우 가중치 보정항은 유한개의 장애 모수(nuisance parameter)의 함수로 나타낼 수 있으므로 이 장애 모수에 대한 테일러 전개를 사용한 분산 추정식을 구한다. 이렇게 구현된 분산 추정식은 기존의 가중치 보정 추정량뿐만 아니라 보다 일반적인 경우에서도 적용될 수 있다는 장점이 있다. 몇가지 응용 사례와 모의 실험 결과를 소개한다.

• 응용통계연구
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• 제23권2호
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• pp.263-274
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• 2010

기업경기실사지수는 기업의 지난 실적과 기업가의 계획이나 판단 등을 기초로 하여 만들어지는 대표적인 경기 전망 지수이다. 이 지수는 경제 현장에서 널리 사용됨에도 불구하고 아직까지 규명된 통계적 성질은 많지 않다. 본 논문에서는 기업경기실사지수에 대한 통계적 성질을 고찰한다. 유한모집단에서 모집단 기업경기실사지수를 정의하고 단순확률표집을 가정한 후 모집단 기업경기실사지수 추정량을 구하며, 기업경기실사지수의 기댓값, 분산, 비편향 분산 추정량, 신뢰구간, 상대표준오차를 구한다. 그리고 기업경기실사지수의 평가지표로서 상대표준오차보다는 신뢰구간이 더 합리적임을 언급한다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제12권3호
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• pp.49-62
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• 2011

본 논문에서는 패널회귀모형에서 회귀계수 추정량으로 일반최소제곱추정량과 가중최소 제곱추정량의 설계기반 성질을 고찰한다. 회귀계수의 최소제곱추정량을 선형화하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산, 그리고 근사평균제곱오차의 수식과, 가중최소제곱추정량의 근사분산 수식을 유도한 후, 모의실험을 통하여 두 추정량의 근사분산 및 근사평균 제곱오차의 크기를 수치적으로 비교한다. 모의실험에서는 한국복지패널 3개년 데이터를 모집단으로 간주하고, 가구소득 변수를 관심변수로 하며 가구와 가구주 관련 7개 변수를 설명변수로 하는 유한모집단 회귀계수를 고려한다. 두 추정량의 설계기반 성질을 비교하기 위하여 표본수를 50에서 1,000까지 50 간격으로 설정하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산 그리고 가중최소제곱추정량의 근사분산을 계산한다. 모의실험을 통하여 다음과 같은 경향을 확인하였다. 첫째, 표본의 크기가 커지면 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차가 가중최소제곱추정량의 분산보다 커진다. 둘째, 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차를 가중최소제곱추정량의 분산으로 나눈비(ratio)는 설명변수에 따라 크기가 다르게 나타나고, 일반최소제곱추정량의 편향이 클수록 큰 값을 보인다. 셋째, 분산만 비교하면 일반최소제곱추정량의 분산이 가중최소제곱추정량의 분산보다 대부분의 경우에 더 작게 나타난다.