• 제목/요약/키워드: variance estimator

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무응답 대체 방법과 대체 효과 (Imputation Methods for Nonresponse and Their Effect)

  • 김규성
    • 한국조사연구학회지:조사연구
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    • 제1권2호
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    • pp.1-14
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    • 2000
  • 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.

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Investigation of multiple imputation variance estimation

  • 김재광
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.183-188
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    • 2002
  • Multiple imputation, proposed by Rubin, is a procedure for handling missing data. One of the attractive parts of multiple imputation is the simplicity of the variance estimation formula. Because of the simplicity, it has been often abused and misused beyond its original prescription. This paper provides the bias of the multiple imputation variance estimator for a linear point estimator and discusses when the bias can be safely neglected.

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Minimum Variance Unbiased Estimation for the Maximum Entropy of the Transformed Inverse Gaussian Random Variable by Y=X-1/2

  • Choi, Byung-Jin
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제13권3호
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    • pp.657-667
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    • 2006
  • The concept of entropy, introduced in communication theory by Shannon (1948) as a measure of uncertainty, is of prime interest in information-theoretic statistics. This paper considers the minimum variance unbiased estimation for the maximum entropy of the transformed inverse Gaussian random variable by $Y=X^{-1/2}$. The properties of the derived UMVU estimator is investigated.

Nonresponse Adjusted Raking Ratio Estimation

  • Park, Mingue
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제22권6호
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    • pp.655-664
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    • 2015
  • A nonresponse adjusted raking ratio estimator that consists of weighting adjustment using estimated response probability and raking procedure is often used to reduce the nonresponse bias and keep the calibration property of the estimator. We investigated asymptotic properties of nonresponse adjusted raking ratio estimator and proposed a variance estimator. A simulation study is used to examine the performance of suggested estimators.

불연속 로그분산함수의 커널추정량들의 비교 연구 (Comparison study on kernel type estimators of discontinuous log-variance)

  • 허집
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권1호
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    • pp.87-95
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    • 2014
  • 분산함수가 불연속인 경우 Kang과 Huh (2006)는 잔차제곱을 이용한 Nadaraya-Watson 추정량으로 분산함수를 추정하였다. 음의 실수 값도 가질 수 있는 로그분산함수를 추정 대상으로 하여, 오차제곱의 분포를 ${\chi}^2$-분포로 가정하고 국소선형적합을 이용한 불연속 로그분산함수의 추정이 Huh(2013)에 의해 연구되었다. Chen 등 (2009)은 연속인 로그분산함수를 로그잔차제곱을 이용한 국소선형적합으로 추정하였다. 본 연구는 Chen 등의 추정법을 이용하여 불연속인 로그분산함수의 추정량을 제시하였다. 기존의 제안된 불연속인 로그분산함수의 추정량들과 제안된 추정량을 모의실험을 통하여 비교연구하고자 한다. 한편, 로그분산함수가 연속이지만 그 미분된 함수가 불연속일 경우, Huh (2013)의 방법과 제안된 방법으로 적합된 국소선형의 기울기를 이용하여 불연속인 미분된 로그 분산함수의 추정량을 제시하고자 한다. 이들 추정량의 비교 연구 또한 모의실험을 통하여 제시하고자 한다.

잔차 수정을 이용한 불연속 분산함수의 비모수적 추정 (Nonparametric estimation of the discontinuous variance function using adjusted residuals)

  • 허집
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권1호
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    • pp.111-120
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    • 2016
  • 대부분의 불연속 회귀함수의 커널추정량은 알고 있거나 추정된 불연속점을 기준으로 자료를 분리하여 각각을 독립적으로 회귀함수를 적합하고 있다. 회귀모형에서 분산함수가 불연속점을 가지고 있을 때에도 잔차제곱들을 이용하여 위와 같은 불연속 회귀함수의 커널추정법을 활용하고 있다. Kang 등 (2000)은 $M{\ddot{u}}ller$ (1992)의 불연속점과 점프크기 커널추정량을 이용하여 반응변수의 표본을 연속인 회귀함수로부터 표본인 것처럼 수정하여 불연속 회귀함수를 추정하였다. 본 연구에서는 불연속 분산함수를 추정하기 위하여 Kang 등 (2000)의 방법을 이용한다. Kang과 Huh (2006)의 분산함수의 불연속점과 점프크기 추정량으로 잔차제곱들을 수정하고, 수정된 잔차제곱들을 이용하여 불연속 분산함수 커널추정량을 제안할 것이다. 제안된 추정량의 적분제곱오차의 수렴속도를 보여주고 모의실험을 통하여 기존의 추정량과 제안된 추정량을 비교하고자 한다.

A Sequential Approach for Estimating the Variance of a Normal Population Using Some Available Prior Information

  • Samawi, Hani M.;Al-Saleh, Mohammad F.
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제31권4호
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    • pp.433-445
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    • 2002
  • Using some available information about the unknown variance $\sigma$$^2$ of a normal distribution with mean $\mu$, a sequential approach is used to estimate $\sigma$$^2$. Two cases have been considered regarding the mean $\mu$ being known or unknown. The mean square error (MSE) of the new estimators are compared to that of the usual estimator of $\sigma$$^2$, namely, the sample variance based on a sample of size equal to the expected sample size. Simulation results indicates that, the new estimator is more efficient than the usual estimator of $\sigma$$^2$whenever the actual value of $\sigma$$^2$ is not too far from the prior information.

On Copas′ Local Likelihood Density Estimator

  • Kim, W.C.;Park, B.U.;Kim, Y.G.
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제30권1호
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    • pp.77-87
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    • 2001
  • Some asymptotic results on the local likelihood density estimator of Copas(1995) are derived when the locally parametric model has several parameters. It turns out that it has the same asymptotic mean squared error as that of Hjort and Jones(1996).

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A Child Labour Estimator for Lahore Based on Literacy and Poverty Variables

  • Siddiqi, Ahmed F.
    • 응용통계연구
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    • 제21권5호
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    • pp.889-900
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    • 2008
  • Child labour is a disturbing issue for any society. It is attempted here in this article to develop an estimator to assess the numerical strength of this menace in Lahore division. A Horvitz and Thompson (1952) type of estimator is developed where weights are calculated on the basis of poverty and illiteracy to increase the sampling efficiency. Different characteristic features of this estimator, like its unbiasedness, variance, probability distribution, confidence intervals are also developed for its study from different angles.

Nonparametric Estimation using Regression Quantiles in a Regression Model

  • Han, Sang-Moon;Jung, Byoung-Cheol
    • 응용통계연구
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    • 제25권5호
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    • pp.793-802
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    • 2012
  • One proposal is made to construct a nonparametric estimator of slope parameters in a regression model under symmetric error distributions. This estimator is based on the use of the idea of minimizing approximate variance of a proposed estimator using regression quantiles. This nonparametric estimator and some other L-estimators are studied and compared with well known M-estimators through a simulation study.