• 제목/요약/키워드: Small area statistics

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일반화추정방정식을 활용한 소지역 추정과 실업률패널분석 (Small Area Estimation via Generalized Estimating Equations and the Panel Analysis of Unemployment Rates)

  • 여인권;손경진;김영원
    • 응용통계연구
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    • 제21권4호
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    • pp.665-674
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    • 2008
  • 기존의 소지역추정 연구에서는 대부분 특정 시점에서의 관심 모수를 추정하는 문제를 다루어 왔다. 그러나 대부분의 공식통계들은 월, 분기, 또는 년 단위로 반복적으로 얻어지는 패널자료이기 때문에 이를 고려한 추정방법이 필요하다. 이 논문에서는 반복측정 또는 다시점자료 분석에 유용하게 사용되고 있는 일반화추정방정식을 이용한 실증분석을 통해 소지역추정에서 시간종속성을 포함시키는 방안을 알아본다. 실증분석에서는 2005년 1월에서 12월까지의 경상남도 및 울산광역시 월별 경제활동인구조사 자료를 바탕으로 시군구별 실업률과 실업률에 영향을 줄 것으로 생각되는 설명변수의 관계를 일반화선형모형과 일반화추정방정식을 적용하여 분석해 보고 시간종속성을 고려한 것과 하지 않은 것을 비교해 본다.

작은도서관 통계지표 개선에 관한 연구 (A Study to Improve the Statistical Indicators of Small Libraries)

  • 안인자;윤소영;차성종
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제42권4호
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    • pp.375-393
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    • 2011
  • 작은도서관이 공공도서관의 영역에 포함되면서 작은도서관의 제도적 보완, 지원 정책틀 마련, 운영활성화를 위한 정책적 결정을 하여야 하는 시기에 이르렀다. 이러한 정책결정 도구로서 도서관통계가 충실하게 이루어지도록 작은도서관 통계지표를 개선할 필요가 있다. 현재의 작은도서관통계(문고)는 2008년 마련된 공공도서관 통계의 틀에 일부항목을 수정하여 국가도서관통계에서 활용하고 있다. 하지만 항목의 불합리성으로 91.3%의 무응답율과 수집된 데이터의 오류가 상당히 많다. 본 연구에서 개선을 위하여 작은도서관 현황조사 4종, 평가기준 7종을 분석하고, 이를 기초로 하여 2차에 걸친 자문회의, 경기도 지역의 3개 지자체 작은도서관 108개관의 현장조사 결과를 반영하여 개선된 통계지표를 제시하였다. 제시된 통계는 7개 영역 37개 항목이다.

질병지도 작성을 위해 공간모형을 이용한 소지역 추정 (Small area estimations for disease mapping by using spatial model)

  • 안대성;한준희;윤태호;김창훈;노맹석
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제26권1호
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    • pp.101-109
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    • 2015
  • 행정구역상 읍/면/동 단위의 소지역 (small area)별로 질병위험의 차이에 대한 분석을 위해, 2005년 기준 서울 행정동을 기준으로 2005년부터 2008년까지 질병, 사고, 암 사망자료에 대한 표준화 사망률 (SMR; standardized mortality rate)을 고려하였다. 소지역 단위로 질병사망률을 직접 추정하는 것은 소지역 내 표본수가 작아, 개발 소지역 단위에서의 직접 계산된 SMR은 그 추정치의 정도 (precision) 확보가 어려운 문제점이 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 각 소지역간 효과 추정을 위해 공간적 상관성 (spatial correlation)을 가지는 다단계 일반화 선형모형 (HGLM; hierarchical generalized linear models)을 고려하였다. 이를 통해, 서울지역 동별 주요 사망원인에 따른 공변량의 효과 및 추정된 SMR을 근거로 질병지도 결과를 제시하였다.

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.

소지역 추정법에 관한 비교연구 (A Comparative Study of Small Area Estimation Methods)

  • 박종태;이상은
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제12권2호
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    • pp.47-55
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    • 2001
  • 직접(direct) 추정법, 합성(synthetic) 추정법, 복합(composite) 추정법, 베이즈(Bayes) 추정법 등 소지역 추정법들의 효율성을 비교, 분석하고자 '98 경제활동 인구조사에서 경기도의 실제 자료를 이용하여 각 시부지역의 실업자수 추정값의 편의(bias)와 평균제곱 오차(MSE)를 모의실험을 통해 계산하였다.

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Bayesian Curve-Fitting in Semiparametric Small Area Models with Measurement Errors

  • Hwang, Jinseub;Kim, Dal Ho
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제22권4호
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    • pp.349-359
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    • 2015
  • We study a semiparametric Bayesian approach to small area estimation under a nested error linear regression model with area level covariate subject to measurement error. Consideration is given to radial basis functions for the regression spline and knots on a grid of equally spaced sample quantiles of covariate with measurement errors in the nested error linear regression model setup. We conduct a hierarchical Bayesian structural measurement error model for small areas and prove the propriety of the joint posterior based on a given hierarchical Bayesian framework since some priors are defined non-informative improper priors that uses Markov Chain Monte Carlo methods to fit it. Our methodology is illustrated using numerical examples to compare possible models based on model adequacy criteria; in addition, analysis is conducted based on real data.

Accuracy Measures of Empirical Bayes Estimator for Mean Rates

  • Jeong, Kwang-Mo
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제17권6호
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    • pp.845-852
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    • 2010
  • The outcomes of counts commonly occur in the area of disease mapping for mortality rates or disease rates. A Poisson distribution is usually assumed as a model of disease rates in conjunction with a gamma prior. The small area typically refers to a small geographical area or demographic group for which very little information is available from the sample surveys. Under this situation the model-based estimation is very popular, in which the auxiliary variables from various administrative sources are used. The empirical Bayes estimator under Poissongamma model has been considered with its accuracy measures. An accuracy measure using a bootstrap samples adjust the underestimation incurred by the posterior variance as an estimator of true mean squared error. We explain the suggested method through a practical dataset of hitters in baseball games. We also perform a Monte Carlo study to compare the accuracy measures of mean squared error.

A Study on the Rent Characteristics of Small Shopping Malls

  • KIM, Sun-Ju
    • 유통과학연구
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    • 제20권12호
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    • pp.109-116
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    • 2022
  • Purpose: The purpose of this study is to analyze the rental determinants of a small shopping mall located in Seoul, Korea, and the characteristics of four commercial districts (CBD, GBD, YSD, etc.). Research design, data, and methodology: For the characteristics of the data, descriptive statistics and frequency analysis were used. Artificial Neural Networks (ANNs) have been used as rental determinants for small shopping malls. The characteristics of 4 commercial districts were analyzed using Analysis of variance (ANOVA) and post-hoc analysis. Results: 1) CBD 14.8%, GBD 16.7%, YSD 13.0%, others 55.6%. 2) The order of important variables affecting rent: CBD=1> GBD=1> vacancy rate> rental index> number of buildings> YBD=1> average gross floor area> conversion rate> average floor. 3) Characteristics of commercial district: Rents in CBD and GBD are high. The conversion rate is high in the GBD commercial area. The number of buildings is high in the CBD. The average area of GBD is larger than that of other commercial districts. Conclusions: 1) Several factors should be considered when investing in or renting a small shopping mall. 2) Depending on the investment and business purpose, factors such as rent, conversion rate, building, and area average should be considered.

A pooled Bayes test of independence using restricted pooling model for contingency tables from small areas

  • Jo, Aejeong;Kim, Dal Ho
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제29권5호
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    • pp.547-559
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    • 2022
  • For a chi-squared test, which is a statistical method used to test the independence of a contingency table of two factors, the expected frequency of each cell must be greater than 5. The percentage of cells with an expected frequency below 5 must be less than 20% of all cells. However, there are many cases in which the regional expected frequency is below 5 in general small area studies. Even in large-scale surveys, it is difficult to forecast the expected frequency to be greater than 5 when there is small area estimation with subgroup analysis. Another statistical method to test independence is to use the Bayes factor, but since there is a high ratio of data dependency due to the nature of the Bayesian approach, the low expected frequency tends to decrease the precision of the test results. To overcome these limitations, we will borrow information from areas with similar characteristics and pool the data statistically to propose a pooled Bayes test of independence in target areas. Jo et al. (2021) suggested hierarchical Bayesian pooling models for small area estimation of categorical data, and we will introduce the pooled Bayes factors calculated by expanding their restricted pooling model. We applied the pooled Bayes factors using bone mineral density and body mass index data from the Third National Health and Nutrition Examination Survey conducted in the United States and compared them with chi-squared tests often used in tests of independence.

HGLM과 EB 추정법을 이용한 질병지도의 작성 (HGLM and EB Estimation Methods for Disease Mapping)

  • 김영원;조나경
    • 응용통계연구
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    • 제17권3호
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    • pp.431-443
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    • 2004
  • 본 연구에서는 질병지도작성(disease mapping)을 위해 인접지역의 정보를 효과적으로 활용할 수 있는 EB(empirical Bayes) 추정 법과 HGLM(hierarchial generalized linear model)을 기초로 한 추정법을 다룬다. 사례연구로 이 추정방법들을 이용하여 2000년 사망원인통계자료를 이용해 경상도 및 전라도의 112개 시$.$$.$구 단위 행정자치구역별 45세 이상 폐암 사망률을 산출하고, 경상도 및 전라도 지역 폐암 사망률 지도를 작성한다. 아울러 제시된 방법들에 위해 얻어진 추정치들의 변동과 3년간 평균 사망률을 기준으로 구한 MSD(mean square deviation)를 이용하여 추정방법들의 특성을 비교 분석한다.