• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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• pp.181-187
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• 2006

대규모 표본조사와 관련해서 관심변수와 보조변수간의 약한 상관관계를 고려한 Amahia et al.(1989)의 대체추정방법을 Rao-Hartley-Cocharn 추출방법에 적용해서 Rao추정량과 효율성을 비교 하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제34권1호
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• pp.73-83
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• 2005

Thompson's (1990) adaptive cluster sampling is a promising sampling technique to ensure effective representation of rare or localized population units in the sample. We consider the problem of simultaneous estimation of the numbers of earners through a number of rural unorganized industries of which some are concentrated in specific geographic locations and demonstrate how the performance of a conventional Rao-Hartley-Cochran (RHC, 1962) estimator can be improved upon by using auxiliary information in the form of generalized regression (greg) estimators and then how further improvements are also possible to achieve by adopting adaptive cluster sampling.

• 응용통계연구
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• 제6권1호
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• pp.145-162
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• 1993

본 논문에서는 반복적 계속 표본조사에서 일부의 표본을 교체하는 2회 계속조사의 표본 추 출법들을 요약하고 앞 조사시기의 관찰값을 확률측도로 이용한 RHC(Rao-Hartley-Cochran) 유형의 불균등 확률추출법을 제안하였다. 제안된 추출법과 기존의 확률추출법의 비교를 위 하여 둘째 조사시기의 모평균 추정량과 그의 분산을 유도하였으며, 제안된 추출법의 상대 효율은 이론적인 측면과 수치적 시뮬레이션 방법으로 비교 분석되었다. 시뮬레이션 비교를 위하여 한 특별한 시계열 모형을 가정하고 이를 사용하여 인위적인 모집단을 생성하였으며 이 모집단에서 각 추출법에 해당되는 표본을 컴퓨터로 추출하여 각각의 추정치를 계산하여 비교한 결과에서 RHC 유형의 새로 제안된 추출법의 분산과 편차가 일반적으로 적음을 보 였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.61-64
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• 2004

대규모 표본조사와 관련해서 관심변수와 보조변수간의 약한 상관관계를 고려한 Amahia et at.(1989)의 대체추정방법을 RHC(Rao, Hartley and Cochran)추출방법에 적용해서 Rao추정량과 효율성을 비교하였다.