가중치 조정은 표본추출 확률의 역수로 계산된 기본 가중치 외에 보정승수를 곱해 줌으로써 추정단계에서 보조변수를 활용하여 추정치의 효율을 높이는 방법이다 가중치 조정의 대표적인 예로는 사후층화를 들 수가 있는데 이는 회귀추정의 특수한 경우이나 회귀추정보다 계산이 편리하여 실제로 많이 사용되고 있다. 이러한 경우 보조변수를 많이 사용하게 되면 보정승수가 지나치게 크거나 또는 지나치게 작아지게 되는 경우가 있는데 이렇게 되면 추정치의 편향(bias)이 커지게 된다. 본 연구에서는 적절히 추정치의 효율도 높이면서 편향을 줄이는 가중치 조정 방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 제안된 추정치의 성질을 확인하였다.
자기고양 편파와 심리적 적응의 관계를 파악하기 위하여 두 가지 연구를 수행하였다. 이를 위해 연구 1에서는 자기고양 편파를 측정할 수 있는 객관적인 척도를 제작한 후, 한국 대학생들의 자기고양 편파 경향과 심리적 적응의 관계를 살펴보았다. 그 결과 한국 대학생들에게서 자기고양 편파와 심리적 적응은 유의미한 관계가 있는 것으로 밝혀졌다. 연구 대상에 노동자를 포함시켜 개인주의 문화권인 독일과 비교한 연구 2에서도 한국인의 자기고양 경향과 심리적 적응의 상관은 유의미한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 집단주의 문화권에서는 자기고양 편파 경향이 나타나지 않으며, 심리적 적응과도 관련이 없다는 기존의 연구 결과와 상반된 것으로서 매우 흥미로운 현상이라고 할 수 있을 것이다. 자기고양 편파 경향의 문화적 차이를 좀더 심도 있게 파악하기 위해서는 더욱 세련된 측정 방식과 다양한 비교문화 연구가 필요한 것으로 보인다.
Riza PRADITHA;Lasty AGUSTUTY;Robert JAO;Andi RUSLAN;Nur AISYAH;Diah Ayu GUSTININGSIH
유통과학연구
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제21권6호
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pp.99-106
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2023
Purpose: This study aims to analyze the distribution of the role of adversity quotient in the estimation bias of future earnings. Adversity quotient is a cognitive ability that can be distributed as a reducer of bias effects that occur in profit forecasting or investment decision making. Research design, data and methodology: The study designs a full factorial within-subject 2×3 as a laboratory experiment. The study subjects are 30 accounting students who are proxied as investors. Results: The results show that the estimated earnings made by investors experience anchoring-adjustment heuristic bias which means the initial value becomes a basic belief that influences the decisions taken by investors. However, this study also provides evidence that heuristic bias can be reduced by the presence of adversity quotient. Investors who have high adversity ability are abler to reduce the estimation bias when compared to investors who have medium and low adversity ability so the higher the difficulty ability possessed by investors, the less likely the occurrence of bias in decision making. Conclusion: Thus, the adversity quotient is proven to be distributed as a reducing opportunity from the bias that will occur in estimating future earnings or making investment decisions.
Process adjustment is a complimentary tool to process monitoring in process control. Process adjustment directs on maintaining a process output close to a target value by manipulating another controllable variable, by which significant process improvement can be achieved. Therefore, this approach can be applied to the 'Improve' stage of Six Sigma strategy. Though the optimal control rule minimizes process variability in general, it may not properly function when special causes occur in underlying process, resulting in off-target bias and increased variability in the adjusted output process, possibly for long periods. In this paper, we consider a responsive feedback control system and the minimum mean square error control rule. The bias in the adjusted output process is investigated in a general framework, especially focussing on stationary underlying process and the special cause of level shift type. Illustrative examples are employed to illustrate the issues discussed.
Process adjustment Is a complimentary tool to process monitoring in process control. Process adjustment directs on maintaining a process output close to a target value by manipulating another controllable variable, by which significant process improvement can be achieved. Therefore, this approach can be applied to the 'Improve' stage of Six Sigma strategy. Though the optimal control rule minimizes process variability in general, it may not properly function when special causes occur in underlying process, resulting in off-target bias and increased variability in the adjusted output process, possibly for long periods. In this paper, we consider a responsive feedback control system and the minimum mean square error control rule. The bias in the adjusted output process is investigated in a general framework, especially focussing on stationary underlying process and the special cause of level shift type. Illustrative examples are employed to illustrate the issues discussed.
In sampling survey the nonresponse reduces the precision of the estimator becuase of the nonresponse bias of the estimator. Deville, et al.(1993) considered the generalized raking procedure with the auxiliary information under five distance measures for reducing the nonresponse bias of the estimator. This paper extends the classical weighting adjustment of Deville, et al.(1993) to the stratified sampling case with three among five measures.
본 연구는 사회조사에서 무응답으로 인한 편향을 축소하는 방안으로 성향점수를 이용하는 방법과 사례를 설명하기 위해서 성향점수 방법의 이론적인 개념과 배경을 정리하였다. 또한 성향점수 방법을 처음으로 적용한 역학적인 관찰연구에서 성향점수 모형의 정의와 이론적 배경을 살펴보았고 추정에서 편향의 축소방법으로 이용되는 가지 성향점수 방법을 정리하였다. 성향점수로 짝짓기는 통제그룹의 데이터가 상대적으로 많을 경우에 이용되고 부차분류법은 통제그룹의 모든 데이터를 이용할 수 있으며 회귀모형을 이용한 보정은 다중공변량에서도 사용할 수 있을 뿐만 아니라 각 관찰단위에 성향점수 값을 산출하여 사용할 수 있는 특징이 있다. 그리고 사회여론조사에서 항목무응답으로 인한 편향을 축소하는 데 성향점수 가중법을 적용하는 절차를 제안하고 기존의 데이터를 이용하여 실제 적용에 대한 가능성을 검토하였다.
Process adjustment is a complimentary tool to process monitoring in process control. Although original intention of process adjustment is not identifying a special cause, detection and elimination of special causes may lead to significant process improvement. In this paper, we examine the impact of special causes on process adjustment. The bias in the adjusted output process is derived for each type of special causes, and average run length (ARL) of the Shewhart chart applied to the adjusted output is computed for each special cause types. Numerical results are illustrated for the ARL of the Shewhart chart, thereupon seriousness of special causes on process adjustment is evaluated for each type of special causes.
The performance of a modeling system consisting of WRF model v3.3 and CMAQ model v4.7.1 for forecasting $PM_{2.5}$ concentrations were evaluated during the period May 2012 through December 2014. Twenty-four hour averages of $PM_{2.5}$ and its major components obtained through filter sampling at the Bulgwang intensive measurement station were used for comparison. The mean predicted $PM_{2.5}$ concentration over the entire period was 68% of the mean measured value. Predicted concentrations for major components were underestimated except for $NO_3{^-}$. The model performance for $PM_{2.5}$ generally tended to degrade with increasing the concentration level. However, the mean fractional bias (MFB) for high concentration above the $80^{th}$ percentile fell within the criteria, the level of accuracy acceptable for standard model applications. Among three bias correction methods, the ratio adjustment was generally most effective in improving the performance. Albeit for limited test conditions, this analysis demonstrated that the effects of bias correction were larger when using the data with a larger bias of predicted values from measurement values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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