표본설계 단계에서 이용 가능한 보조정보가 있는 경우 효율적인 표본추출방법으로 층화추출법이 흔히 고려된다. 특별히 층화변수로 이용할 수 있는 변수가 많은 경우 전체 층의 숫자가 커지게 되며, 이때 각 층으로부터 한 단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출이 효율적임이 알려져 있다. 그러나 각 층으로부터 하나의 추출단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출의 경우 불편 분산 추정량의 계산이 불가능하다. 불편 분산 추정량의 계산은 층의 수를 줄이고 각 층으로부터 두 개의 표본추출단위를 표집하는 층 표본크기가 2인 층화추출에서 가능하나 중요 층화변수가 누락될 경우 층 표본크기가 1인 층화추출에 비해 그 효율성이 떨어진다. 본 연구에서는 Park & Fuller(2008)에 의해 제시된 층 표본크기가 2인 균형 층화추출과 호르비츠-톰슨 추정량의 불편 분산 추정량을 살펴보고, 모의실험을 통하여 여러 가지 층화추출법과 계통추출법을 비교한다. 또한 제시된 표본추출법을 2006년 청년패널 자료에 적용하여 그 효율성을 평가한다.
본 연구에서는 선형추세를 갖는 모집단에 대한 효율적인 표본추출방법과 모평균 추정법을 제안하였다. 이 방법은 계통추출을 확장한 중심균형계통추출을 써서 표본을 뽑은 뒤 표본평균보다 수정된 추정량을 써서 모평균을 추정하는 것이다. 수정된 추정량을 정하는 데에 보간법의 개념을 사용하였다. 제안된 추정량과 기존의 방법에 으한 추정량들의 효율을 Cochran(1946)의 무한초모집단모형에 근거를 둔 기대평균제곱오차를 기준으로 하여 비교하였다. 제안된 방법은 표본크기 n($\geq$5)이 홀수이고 추출률의 역수인 $textsc{k}$가 짝수인 경우에 사용하기 위한 것이다. 모의실험을 이용한 예어서도 역시 좋은 결과가 얻어졌다.
본 논문에서는 대규모 표본조사에서 많이 나타나는 모집단이 층으로 형성되어 있고, 각 층들이 집락으로 구성되어 있을 때 사용 가능한 층화 집락추출법을 얻고자 하는 정보가 민감할 때 반복계통 무관질문모형에 적용하였다. 먼저 모집단이 집락으로 구성되어 있고, 추출된 집락으로부터 계통표본을 반복적으로 추출하여 민감한 정보를 얻는 데 무관질문모형을 사용한 집락 반복계통 무관질문모형을 제안하였다. 다음으로 제안한 모형을 층화된 모집단에서도 사용할 수 있도록 층화집락 반복계통추출법에 의한 무관질문모형으로 발전시켰으며, 각 층의 집락을 확률비례복원추출 또는 확률비례비복원추출하는 층화 확률비례 반복계통 무관질문모형을 제안하였다. 또한 제안한 층화집락 반복계통 추출법에 의한 무관질문모형에서 각 층의 표본배분하는 문제를 비례배분과 최적배분 측면에서 다루었다. 마지막으로 제안한 층화집락 반복계통추출법에 의한 무관질문모형과 집락 반복계통추출법에 의한 무관질문모형과의 효율성을 비교하였다.
인터넷이 일상생활에서 중요한 위치를 차지함에 따라 인터넷에서 발생되는 트래픽의 특성을 밝히는 것은 매우 중요한 연구과제로 주목을 받고 있다. 그러나 인터넷 트래픽은 대용량이므로 쉽게 다룰 수 없다. 이러한 문제는 인터넷 트래픽 측정 연구에 가장 큰 장애다 많은 연구자들은 다양한 샘플링 기법을 통해 트래픽을 다를 수 있는 양으로 샘플링하여 분석하고 있다. 본 연구에서는 기존의 인터넷 측정 연구에서 사용된 샘플링 기법을 비교 분석하고, 가장 효과적인 샘플링 방안을 제시하고자 한다. 연구에 비교 사용된 샘플링 기법은 규칙적 샘플링, 단순 랜덤 샘플링, 층화 샘플링이며, 샘플링 단위는 1/10, 1/100, 1/1000을 사용하였다. 분석한 항목은 트래픽 크기 분석, 엔트로피 분석, 패킷 크기 분석이다. 단순 랜덤 샘플링은 무난한 결과를 보였고, (간격을 패킷 개수로 설정한) 규칙적 샘플링은 대상과 샘플링 강도에 상관없이 고른 결과를 보였다. 한편, 간격을 시간으로 설정한 규칙적 샘플링은 매우 좋지 않을 결과를 나타내었다. 전송층 프로토콜을 기준으로 층화 샘플링 수행할 경우 더욱 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 연구 결과를 통해 샘플링 기법이 시간에 따른 트래픽의 흐름을 얼마나 잘 유지하는가가 샘플링 성능을 좌우함을 알 수 있었다. 또한 엔트로피 분석은 샘플링에 강하고, 이상 트래픽 탐지에 매우 적절함이 확인되었다. 그러나 병목 현상에 의한 트래픽 크기 감소는 잘못된 엔트로피 분석 결과를 유발할 수 있음을 발견하였다. 마지막으로, 패킷 크기 분포는 패킷 샘플링 방식이나 강도에 영향을 받지 않음을 발견하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1103-1118
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2009
유한모집단의 평균 또는 합계를 추정하고자 하는 경우 모집단 단위들의 배열순서는 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 표집률의 역수가 짝수이고 표본 크기가 홀수인 경우 선형추세를 갖는 모집단의 평균 또는 합계를 추정하기 위한 두 가지의 방법을 제시하였다. 첫째 방법은 Singh 등(1968)의 변형계통표집을 일반화한 방법으로 표본을 뽑은 뒤, 추정량을 정하는 과정에서 보간법을 사용한 것이며, 둘째 방법은 변형계통표집으로 표본을 뽑은 뒤, 회귀추정법으로 모수를 추정하는 것이다. Cochran (1946)의 무한초모집단 모형에 근거를 둔 기대평균제곱오차를 기준으로 하여 기존의 방법들과 제시된 방법들을 비교하였으며, 제시된 두 방법 간의 상호 비교도 시행하였다.
The university president direct election system in Korea had begun in 1987 as a movement of college democratization in the 1980s after 6.29 Declaration. Since then, many national/private universities had adopted the election system. However, it has posed many problems and it caused a sharp division of opinions between those who approve and disapprove the direct election system. Since 2005, the government has made official of the reformation and/or abolition of the university president direct election system, and has kept pushing for universities to give up the direct election system. Now, only 3 or 4 universities hold on to the system, and many universities have changed into the indirect election system. In the indirect election, a key is the composition of president nomination committee, which confirms the university members's variety. Many universities adopting the indirect election system have used simple random sampling, like drawing lots, to compose the president nomination committee. However, drawing lots has a problem that it has large possibility of composing a biased committee. This research suggests systematic sampling as an alternative to drawing lots. A numerical analysis was conducted using a data of a university in which the indirect election was implemented recently. The drawing lots gave the biased nomination committee. On the other hand, the systematic sample improves the problem and confirms more the variety of all members.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권2호
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pp.365-379
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2002
We apply the techniques of interpolation and extrapolation to derive a new estimator based on centered modified systematic sampling for the mean of a population which has a linear trend. The efficiency of the proposed estimation method is compared with that of various existing methods. An illustrative numerical example is given.
S${\"{a}}$rndal (1996) and Knottnerus (2003) had a critical look at the well known variance estimator of Sen (1953) and Yates and Grundy (1953) in probability proportional to size sampling. In this paper, we point out that although their approaches can avoid the difficulties in variance estimation with respect to the joint probabilities, there exist the disadvantages in practice. Also, we describe a sampling procedure available in statistical software that are useful for the variance estimation.
출구조사에서 투표소 표집방법으로는 지금까지 판단표집의 일종인 대표구 추출방법과 층화 대표구의 두 가지 방법이 주로 사용되고 있지만 아직 어느 방법이 더 효과적인가에 대해서 체계적인 연구가 이어지지 않았다. 본 연구는 지금까지 논의되어 온 네가지 투표소 추출방법 중에서 어느 방법을 사용할 때 오차가 가장 적을것인지 그리고 어느 정도의 투표소를 추출하는 것이 적절한지에 대해서 분석해 보았다. 17대 총선에서 1위와 2위간의 격차가 8% 이내로 경합을 보인 50개 선거구를 대상으로 투표소 추출방법과 추출규모를 달리했을 때 예측오차가 어떻게 달라지는가를 분석한 결과, 과거 선거결과를 토대로 투표소를 정치성향별로 정렬한 후 체계적으로 추출하는 '종단적 체계적 추출방법'이 지금까지 주로 사용되었던 대표구 혹은 층화후 대표구 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 그리고 표집규모는 9개에서 11개 정도의 투표소 추출이 적절한 것으로 나타났다.
본조사지역(本調査地域)에 적용(適用)된 표본조사법(標本調査法)은 임분구성상태(林分構成狀態)를 고려(考慮)하여 단순무작위추출법(單純無作爲抽出法), 계순적추출법(系純的抽出法) 및 부차추출법(副次抽出法) 등(等)이었다. 표본점수(標本點數)의 산출(算出)을 위(爲)하여 변이계수(變異係數)는 40%를 적용(適用)하였으며 그 결과(結果) 단순무작위추출법(單純無作爲抽出法) 및 계순적추출법(系純的抽出法)에서는 공(共)히 57개소(個所)의 표본점수(標本點數)를 산출(算出)하였다. 그러나 부차추출법(副次抽出法)에서는 전림(全林)에서 1차(次)로 5개소(個所)의 Block unit, 2차(次)로 4개소(個所)의 Major unit, 3차(次) 2개소(個所)의 Minor unit를 추출(抽出)하여 소요(所要) 표본점수(標本點數)를 40개소(個所)로 하였다. 전림추정재적(全林推定材積) 및 전림실측재적(全林實測材積)을 구(求)하여 비교검토(比較檢討)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 표본조사방법별(標本調査方法別)로 추정오차율(推定誤差率)을 비교(比較)한 결과(結果) 단순무작위추출법(單純無作爲抽出法)이 9.24%, 계통적(系統的) 추출법(抽出法)이 8.36%, 부차추출법(副次抽出法)이 7.54%의 순(順)으로서 부차추출법(副次抽出法)이 가장 높은 정도(精度)를 나타냈다. 2. 전림실측재적(全林實測材積)과 각(各) 표본조사법(標本調査法)에 의(依)한 전림추정재적(全林推定材積)과의 오차율(誤差率)을 비교(比較)한 결과(結果) 단순무작위추출법(單純無作爲抽出法)이 7.92%, 계통적추출법(系統的抽出法)이 4.18%, 부차추출법(副次抽出法)이 0.39%의 순(順)으로서 이때에도 역시(亦是) 부차추출법(副次抽出法)이 가장 높은 정도(精度)를 나타냈다. 3. 이상(以上)과 같은 여러가지 결과(結果)를 종합적(綜合的)으로 통계분석(統計分析)하여 비교검토(比較檢討) 해볼 때 본(本) 조사지역(調査地域)에서는 부차추출법(副次抽出法)이 가장 정도(精度)가 높은 결과(結果)를 얻었으며 표본점(標本點)의 추출(抽出) 개소수(個所數)도 가장 적게 이용(利用)되었으므로 시간(時間), 노력(努力) 및 조사경비(調査經費)가 타방법(他方法)에 비(比)하여 절감(節減)될 수 있는 기초적(基礎的)인 결과(結果)가 나타났다고 사료(思料)되며 삼림조사법(森林調査法)으로는 부차추출법(副次抽出法)이 가장 이상적(理想的)인 방법(方法)으로 구명(究明)되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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