• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제7권2호
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• pp.95-98
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• 1978

This note deals with the estimations of the variance of a normal distribution $N(\theta,c\theta^2)$ where c, the square of coefficient of variation is assumed to be known. This amounts to the estimation of $\theta^2$. The minimum variance estimator among all unbiased estimators linear in $\bar{x}^2$ and $s^2$ where $\bar{x}$ and $s^2$ are the sample mean and variance, respectively, and the minimum risk estimator in the class of all estimators linear in $\bar{x}^2$ and $s^2$ are obtained. It is shown that the suggested estimators are BAN.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권1호
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• pp.71-77
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• 1997

S independent sample 0,1,2, $\cdots$, s-1 (or stages 0,1,2, $\cdots$, s-1) are available from the Raleigh population. Procedure for predicting any order statistic in the $(s+1)^{th}$ sample is developed by obtaining the predictive distribution at stage s. Bounds for the sample size at stage S, in order to have the variance at stage S less than that at stage (s-1), are obtained.

• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.197-210
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• 2005

본 연구에서는 중등학교 통계교육을 위하여, 제7차 수학과 교육과정 중 고등학교에서 사용하는 검정교과서 수학 1과 국정교과서 확률과 통계의 확률통계 영역을 중심으로 용어와 개념 및 표현을 비교, 연구하였다. 검정과 국정교과서의 표본표준편차의 정의가 일치되지 않았으며, 표분평균의 분산과 중심극한정리에 대한 개념설명이 교과서마다 상이하였다. 또한, 확률변수 개념 설명이 불분명 한 교과서도 발견되었다. 본 연구에서는 오류의 수정과 더불어 표본분산으로 불편추정량을 사용할 것을 제안하였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권3호
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• pp.975-987
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• 2001

We treat the problem of variance estimation for the estimator of population total, which is derived from the calibration estimation procedure corresponding to the levels of auxiliary information under nonresponse situation. We develop the calibrated variance estimation procedure using the fact that the population total and variance as well as the sample total and variance of the auxiliary variable are known. We show that the proposed variance estimation procedure improves the $Lundst\ddot{o}rm$ and $S\ddot{a}rndal's$ (1999) procedure with respect to the variance and nonresponse bias reduction through the simulation study.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권3호
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• pp.739-751
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• 2001

In this paper, a sample design is studied for 2000 forestry management survey of five types forestry , tree felling, gathering of pine mushroom, growing of nut trees, growing of wild flowers, and lumbering industry. We introduce population stratification and a modified stratified cut-off sampling which deal with determination of sample size, sample allocation, and estimation of total and variance of estimator. Substitution of sample units and imputation of nonresponse units are discussed for reducing the nonsampling errors.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제16권4호
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• pp.727-743
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• 2014

표본(sample)과 표집(sampling)은 통계적 사고의 핵심이며 통계적 소양의 기초로서 통계교육에서 매우 강조되어야 하는 개념이다. 그러나 표본에 관한 선행연구에서는 대개 교과서 분석과 학생의 반응 분석 등에 그치고 있다. 이에 본고에서는 표본 개념에 대한 교수학적 분석의 한 측면으로서 역사적 분석을 시행하였다. 특히, 통계적 소양의 관점에서 이루어진 선행연구를 토대로, 표본 개념을 이해하기 위한 두 핵심요소인 표본대표성과 표집변이성에 기반을 두고 표본 개념의 역사적 발달을 분석하였다. 연구 결과, 표본 개념의 역사적 발달 과정은 표본대표성(sample representativeness)의 이해, 표본 변이(sample variance)의 등장, 표집변이성(sampling variability)의 인식으로 분류할 수 있으며, 특히 표집변이성을 인식하고 이를 제어하는 과정의 중요성을 확인 할 수 있었다. 그러나 표본 개념의 이해 수준에 대한 기존의 선행연구에는 표집변이성 개념이 잘 반영되지 않고 있다. 이를 토대로, 표본 개념의 교수학습에서 표집변이성을 강조해야 하며, 통계적 소양의 함양을 위해 표집변이성의 인식과 해결의 과정을 포함해야 한다는 시사점을 도출하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권2호
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• pp.553-566
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• 2003

In many cases, the measurement error variances may be functions of the unknown true values or related covariates. This paper considers design-based estimators of the parameters of these variance functions based on the within-unit sample variances. This paper devotes to: (1) define an error scale factor $\delta$; (2) develop estimators of the parameters of the linear measurement error variance function of the true values under large-sample and small-error conditions; (3) use propensity methods to adjust survey weights to account for possible selection effects at the replicate level. The proposed methods are applied to medical examination data from the U.S. Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III).

• 통합자연과학논문집
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• 제5권3호
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• pp.157-162
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• 2012

Measurement error is one of main source of error in survey. It is generally defined as the difference between an observed value and an underlying true value. An observed value with error may be expressed as a function of the true value plus error term. In some cases, the measurement error variance may be also a function of the unknown true value. The error variance function can be rewritten as a function of true value multiplied by a scale factor. This research explore methods for estimation of the measurement error variance based on the data from complex sampling design. We consider the case in which the variance of mesurement error is a linear function of unknown true value, and the error variance scale factor is small. We applied our results to the U.S. Third National Health and Nutrition Examination Survey (the U.S. NHANES III) data for empirical analyses, which has replicate measurements for relatively small subset of initial respondents's group.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.535-544
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• 2006

분산 성분 모형 하에서 분산 성분들의 함수에 대한 통계적인 추론, 특히 소표본 하에서의 신뢰구간에 대한 방법들은 오랜 기간에 걸쳐서 여러 가지 방법들이 개발되어져 왔다. 그 대표적인 방법이 Graybill and Wang(1980)에 의해 제안된 수정 대표본 방법에 의거한 신뢰구간 추정법이며 현재까지 다양한 실험계획 방법 하에서 분산 성분들의 여러 가지 형태의 함수들에 대하여 확장과 개량이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 분산 성분 모형의 균형 실험 가정 하에서 분산 성분들의 선형 결합이 관심있는 모수일 때 분산 분석에 의해 얻어진 수정 대표본 신뢰구간의 실제 포함확률을 툴스트랩 보정을 이용하여 개선하는 방법에 대하여 논의한다. 붓스트랩 보정을 이용함으로서 신뢰구간의 포함 확률의 정도는 점근적 이차 차수까지 개선되며 특히 선형 결합의 계수들이 모두 양수이고 결합의 수가 증가할 경우 수정 대표본 신뢰구간의 포함확률이 주어진 신뢰계수보다 항상 커지게 되는 단점을 개선할 수 있음을 보인다. 제안된 붓스트랩 보정 신뢰구간의 효율을 소표본의 경우에 모의실험을 통하여 평가한다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제26권3호
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• pp.383-395
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• 1997

This paper proves that the standard bootstrap approximation for the least absolute deviation (LAD) estimate of .beta. in AR(1) processes with infinite variance error terms is asymptotically valid in probability when the bootstrap resample size is much smaller than the original sample size. The theoretical validity results are supported by simulation studies.