• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.755-762
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• 2015

One of the main objectives of the U.S. Census Bureau is the proper estimation of median household income for small areas. These estimates have an important role in the formulation of various governmental decisions and policies. Since direct survey estimates are available annually for each state or county, it is desirable to exploit the longitudinal trend in income observations in the estimation procedure. In this study, we consider Fay-Herriot type small area models which include time-specific random effect to accommodate any unspecified time varying income pattern. Analysis is carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. We have evaluated our estimates by comparing those with the corresponding census estimates of 1999 using some commonly used comparison measures. It turns out that among three types of time-specific random effects the small area model with a time series random walk component provides estimates which are superior to both direct estimates and the Census Bureau estimates.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.327-337
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• 2017

조사를 통한 자료생성은 시간과 경제적인 제약이 많고, 조사 방법 및 특성에 따라 자료의 질이 결정되며, 수집된 조사정보를 통계정보로 활용하기까지 오랜 시간이 소요된다. 이와 같은 어려움을 줄이고자 조사 표본설계 단위 보다 작은 지역 또는 다른 영역에 대한 자료를 기존에 조사된 자료 및 행정자료를 이용하여 추정하는 소지역추정 통계방법 활용 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 소지역추정기법을 이용하여 인간이 기본적인 삶을 영위하는데 반드시 필요한 필수재이며, 동시에 우리나라에서 투자재로서의 특징을 나타내는 주택과 관련하여, 요즈음 새로운 주거형태를 차지하는 전세와 월세 지수에 모형기반 소지역추정기법을 적용하고자 한다. 적용된 소지역추정 모형은 회귀모형 추정법, 계층적 베이지안 추정법, 시-공간적 추정법이며, 분석결과 전세와 월세에서 시-공간적 추정모형이 가장 효율적인 것으로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권3호
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• pp.669-683
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• 2006

Model-based methods are generally used for small area estimation. Recently Shin and Lee (2003) suggested a method which used spatial correlations between areas for data set including some auxiliary variables. However in case of absence of auxiliary variables, Direct estimator is used. Even though direct estimator is unbiased, the large variance of the estimator restricts the use for small area estimation. In this paper, we suggest new estimators which take into account spatial correlation when auxiliary variables are not available. We compared Direct estimator and the newly suggested estimators using MSE, MAE and MB.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권3호
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• pp.637-645
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• 2003

Small area estimation had been studied using data-based methods such as Direct, Indirect, Synthetic methods. However recently, model-based such as based on regression or time series estimation methods are applied to the study. In this paper we investigate a model-data based small area estimation which takes into account the spatial relation among the areas. The Economic Active Population Survey in 2001 are used for analysis and the results from the model based and model-data based estimation are compared with using MSE(Mean squared error), MAE(Mean absolute error) and MB(Mean bias).

• 응용통계연구
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• 제15권1호
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• pp.119-128
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• 2002

Rao와 Yu(1994)는 소지역 추정(small area estimation) 문제를 해결하기 위한 방법으로 추정 시점과 인접지역 정보 등 보조정보와 과걱의 표본조사 결과를 모두 이용하는 모형과 그 모형으로 부터 경험적최량선형비편향추정량(Empirical Best Unbiased Predictor)을 제안하였다. 본 논문에서는 Rao와 Yu의 모형에서 미지의 모수에 대한 사전확률분포를 가정한 계층적 베이즈 추정량을 제안하고, 이를 미국의 주별 4인가족 소득추정문제에 적용하여 그 효율을 미국의 Census Bureau에서 사용하고 있는 경험적 베이즈추정량 및 이전에 제안된 다른 추정량들과 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권4호
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• pp.1029-1039
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• 2006

There are different kinds of methods to estimate the odds ratio for unemployment statistics in small areas, namely, the composite estimator, the Woolf estimator and the Mantel-Haenszel estimator. We can compare the reliability of these estimators according to the bias and MSE. The estimation procedures considered by this study have been applied to estimate the bias and MSE of the odds ratio between the male and female unemployment rate in some small areas. The Woolf estimator or the Mantel-Haenszel estimator is more stable than the composite estimator, but all these three estimators are similar to each other from the aspect of efficiency.

• 응용통계연구
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• 제16권1호
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• pp.1-14
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• 2003

본 연구에서는 현행 경제활동인구조사 체계에 근거하여 대영역 내의 시군구 단위 행정자치구역들에 대한 실업통계들을 생산할 수 있는 소지역 추정법이 제안된다. 고려된 소지역 추정량들은 합성 추정량, 복합추정량과 같은 설계기반 간접 추정량들이며 이러한 추정량들에 대한 평균제곱오차 추정식이 경제활동인구조사 체계 하에서 산정되어 시군구 단위 소지역 추정값들에 대한 정확도의 측도로써 활용된다. 2000년 12월 충북지역의 경제활동인구조사 자료로부터 이 지역 내의 10개 시군구 단위 행정자치구역들에 대한 실업자 총계 및 잭나이프 평균제곱오차가 본 연구에서 제시된 추정절차에 의해 추정된다. 시군구 단위 실업자 총계 추정값들의 신뢰성은 이들 추정값들의 상대편향(Relative Bias)과 상대오차제곱근(Relative Root Mean Square Error)에 의해 평가된다. 현행 한국 경제활동인구조사체계 하에서 복합추정량이 다른 추정량들에 비해 매우 안정적임을 밝힌다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.421-430
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• 2006

표본조사에서는 일반적으로 지형학적 범위가 넓거나 흔히 우리가 알고 있는 지형적 범위 즉시 또는 도 단위로 표본설계가 이루어진다. 그러므로 지형학적 범위가 작은 소지역은 충분한 표본의 확보가 불가능하며 따라서 정확한 소지역 통계를 얻는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제로 정확한 소지역 통계를 얻기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 신기일과 이상은(2003)은 공간통계 모형을 이용한 소지역 추정을 연구하였다. 본 논문은 신기일과 이상은(2003)의 공간자기회귀(Spatial Autoregressive: SAR) 모형을 확장한 모형인 베이지안 자기 포아송 모형 (Bayesian Auto-Poisson Model: BAPM)을 이용한 소지역 추정에 관하여 연구하였다. 분석에 사용된 자료는 호주의 1998년 장애인 통계 (Survey of Disability, Aging and Cares:SDAC)이 며 MSE, MB 그러고 회귀 분석을 이용한 편의 분석기법이 비교에 사용되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.941-949
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• 2014

Unit level logistic regression model with mixed effects has been used for estimating small area proportions, which treats the spatial effects as random effects and assumes linearity between the logistic link and the covariates. However, when the functional form of the relationship between the logistic link and the covariates is not linear, it may lead to biased estimators of the small area proportions. In this paper, we relax the linearity assumption and propose two types of kernel-based logistic regression models for estimating small area proportions. We also demonstrate the efficiency of our propose models using simulated data and real data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.749-756
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• 2012

소지역 추정을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나는 선형혼합효과모형이다. 그러나 종속변수와 독립변수 사이의 관계가 비선형일 때 이 모형은 소지역 관련 모수에 대해 편의된 추정값을 초래한다. 본 논문에서는 M-분위수 커널회귀를 사용하여 소지역의 평균을 추정하는 방법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 서포트벡터분위수회귀와 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보인다.