복잡한 확률표본설계를 기초로 수집된 데이터를 적법하게 분석하려면 반드시 조사설계를 고려하여 통계적 추론을 전개해야한다. 만일 설계를 무시하고 분석을 하면 각종 추정량의 분산이 과소추정되면 이 결과 제 1종 오류의 확률이 매우높아진다. 본고에서는 조사데이터를 전문적으로 분석하는 소프트웨어 패키지들을 소개하고 특히 SUDAAN 7.5판 과 SAS 8판의 분석 능력들에 대한 정보를 요약한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4355-4371
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2020
Phase retrieval, recovering a signal from phaseless measurements, is generally considered to be an NP-hard problem. This paper adopts an amplitude-based nonconvex optimization cost function to develop a new stochastic gradient algorithm, named stochastic reweighted phase retrieval (SRPR). SRPR is a stochastic gradient iteration algorithm, which runs in two stages: First, we use a truncated sample stochastic variance reduction algorithm to initialize the objective function. The second stage is the gradient refinement stage, which uses continuous updating of the amplitude-based stochastic weighted gradient algorithm to improve the initial estimate. Because of the stochastic method, each iteration of the two stages of SRPR involves only one equation. Therefore, SRPR is simple, scalable, and fast. Compared with the state-of-the-art phase retrieval algorithm, simulation results show that SRPR has a faster convergence speed and fewer magnitude-only measurements required to reconstruct the signal, under the real- or complex- cases.
사회.경제조사에서 흔히 발생하는 무응답에 대한 통계적 대처 방안을 고찰하였다. 항목 무응답이 발생했을 때 무응답 데이터를 포함하지 않는 완전 데이터를 만드는 방법으로 무응답 대체 방법이 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 대체 방법을 소개하고 각 방법의 장.단점을 비교.설명하였다. 또한 대체된 데이터를 응답 데이터인 것처럼 활용했을 때 발생하는 문제점들을 지적하였다. 무응답을 대체하면 대체된 값들 때문에 대체 후 추정량의 분산은 대체 분산만큼 증가하는 반면, 대체된 데이터에 기초한 통상적인 분산추정량은 대체 분산을 추정하지 못하므로 결과적으로 대체 후 추정량의 분산을 과소추정하게 된다. 이러한 분산의 과소추정의 원인을 이론적으로 고찰하였고, 모의실험을 통하여 그 결과의 심각성을 설명하였다. 마지막으로 분산의 과소 추정 문제를 해결하는 몇 가지 수정된 분산추정 방법을 소개하고 토의하였다.
사회${\cdot}$경제조사에서 흔히 발생하는 무응답에 대한 통계적 대처 방안을 고찰하였다. 항목 무응답이 발생했을 때 무응답 데이터를 포함하지 않는 완전 데이터를 만드는 방법으로 무응답 대체 방법이 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 대체 방법을 소개하고 각 방법의 장${\cdot}$단점을 비교${\cdot}$설명하였다. 또한 대체된 데이터를 응답 데이터인 것처럼 활용했을 때 발생하는 문제점들을 지적하였다. 무응답을 대체하면 대체된 값들 때문에 대체 후 추정량의 분산은 대체 분산만큼 증가하는 반면, 대체된 데이터에 기초한 통상적인 분산추정량은 대체 분산을 추정하지 못하므로 결과적으로 대체 후 추정량의 분산을 과소추정하게 된다. 이러한 분산의 과소추정의 원인을 이론적으로 고찰하였고, 모의실험을 통하여 그 결과의 심각성을 설명하였다. 마지막으로 분산의 과소추정 문제를 해결하는 몇 가지 수정된 분산추정 방법을 소개하고 토의하였다.
지역별 계층별 주거실태 파악을 위한 주거 실태 및 수요조사의 새로운 표본설계는 전국 16개 시도별로 조사결과의 독립추계가 가능하도록 설계하는 것을 원칙으로 하여 총 45개의 층으로 층화한다. 조사의 표본오차 관리 대상 변수로 주택사용면적, 가구소득, 가구주 소득, 가구 생활비 등을 고려하여 표본규모를 결정한다. 각 지역의 표본크기는 기존조사의 결과 중 상대표준오차를 이용하여 결정하고 세부 층에 대한 표본배정은 가구 수의 제곱근비례 배정방법을 적용한다. 표본조사구의 추출은 조사구의 크기에 비례한 확률비례계통추출법으로 추출하고 계통추출에 있어서는 추출단위를 분류지표에 따라 정렬한 후 추출한다. 주택의 재건축, 재개발 등의 변화를 반영하기 위해 신규 아파트 단지를 고려하되 주택은 멸실에 대한 자료를 얻기 어렵기 때문에 신규 주택은 고려하지 않는다. 가중값은 설계가중값, 무응답 조정, 사후층화 조정의 과정을 통해 추정량과 분산 추정량에 이용한다. 추정의 효율을 살펴보기 위해 분산추정량의 설계효과를 계산한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권2호
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pp.329-340
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2002
Two methods are proposed for constructing a confidence interval on the among group variance component in a unbalanced one-way random effects model. Computer simulation is used to compare these methods with alternative procedures. The results indicate that the method1 and methods2 perform well over small group size and large sample size respectively.
After every decennial census in the U.S., national surveys such as the Consumer Expenditures surveys are redesigned. The redesigned samples will be multi-stage systematic samples. Many sampling schemes have been proposed for comparison which requires the estimation and variance estiamtion formula. This paper deals with the surveys redesign research which concerns the sample design within the Primary Sampling Unit (PSU). In constructing the estimators it deals with the problem of which first stage inflation factor to use. The expected value of the proposed estimators is also derived.
Power algorithms for analysis of variance tests are presented. In experimental design of operational tests and evaluations the selection of design parameters so as to attain an experiment with desired power is a difficult and important problem. An interactive computer program is presented which uses the power algorithms for ANOVA tests and creates graphical presentations which can be used to assist decision makers in statistical design. ANOVA tests and associated parameters (such as sample size, types and levels of treatments, and alpha-level)are examined.
The h-plot is a graphical technique for displaying the structure of one population's variance-covariance matrix. This follows the mathematical algorithem of the principle component biplot based on the singular value decomposition. But it is known that the singular value decomposition is not resistant, i.e., it is very sensitive to small changes in the input data. In this article, since the mathematical algorithm of the h-plot is equivalent to that of principal component biplot of Choi and Huh (1994), we derive the resistant h-plot.
The ordinary least squares based estiamte $S^2$ of the disturbance variance is considered in the linear regression model when the disturbances follow the first-order moving-average process. It is shown that $S^2$ is weakly consistent estimate for the disturbance varaince without any restriction on the regressor matrix X. Also, simple exact bounds on the relative bias of $S^2$ are given in finite sample sizes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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