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할당추출표본을 이용한 추정량의 모형 편향에 대한 연구

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dc.contributor.author박민규-
dc.contributor.author조성겸-
dc.contributor.author송종현-
dc.contributor.author김옥태-
dc.contributor.author장윤재-
dc.date.accessioned2021-09-07T03:56:00Z-
dc.date.available2021-09-07T03:56:00Z-
dc.date.created2021-06-17-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.issn1229-9219-
dc.identifier.urihttps://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/110562-
dc.description.abstract본 연구에서는 할당표본추출 하에서 모집단 평균을 추정하기 위하여 흔히 사용되는 추정량의 편향을 모형기반추론의 관점에서 분석하였다. 이를 위하여 할당변수만을 이용한 축소모형과 할당변수 및 추가변수를 포함한 완전모형을 가정하고 할당변수와 추가변수의 관계에 따라 할당변수가 추가변수에 의하여 선형적으로 완전히 설명되는 경우와 그렇지 않은 경우를 고려한다. 할당변수가 추가변수에 의하여 완전히 설명되지 않는 경우, 완전모형하에서 단순평균의 모형편향은 존재하지 않는다. 할당변수가 추가변수에 의하여 선형적으로 완전히 설명되는 경우에 단순평균은 축소모형 하에서는 최량선형불편추정량이다. 그러나 완전모형 하에서 단순평균은 0이 아닌 모형편향을 갖으나 표본의 크기가 커짐에 따라서 모형편향이 0으로 수렴하는 유사최량선형불편추정량이다. 단순평균의 모형편향은 할당변수의 추가변수에 대한 설명력과 추가변수의 관심변수에 대한 설명력에 의존하므로 추정량의 편향을 평가하기 위해서는 이 변수들의 통계적 관계에 대한 세밀한 검토가 필요하다. 또한 가정한 모형하에서 무응답을 포함한 다른 가능한 확률 가정을 고려하지 않고 도출된 본 연구의 제한적인 결과는 그 사용에 있어 주의가 필요하다.-
dc.languageKorean-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국조사연구학회-
dc.title할당추출표본을 이용한 추정량의 모형 편향에 대한 연구-
dc.title.alternativeA Study on the Model Bias of the Estimator under the Quota Sampling Design-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor박민규-
dc.identifier.bibliographicCitation조사연구, v.13, no.2, pp.99 - 109-
dc.relation.isPartOf조사연구-
dc.citation.title조사연구-
dc.citation.volume13-
dc.citation.number2-
dc.citation.startPage99-
dc.citation.endPage109-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART001683838-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.description.journalRegisteredClassother-
dc.subject.keywordAuthorquota sampling-
dc.subject.keywordAuthormodel based inference-
dc.subject.keywordAuthorbest linear unbiased predictor-
dc.subject.keywordAuthormodel bias-
dc.subject.keywordAuthor할당추출-
dc.subject.keywordAuthor모형기반추론-
dc.subject.keywordAuthor최량선형불편예측치-
dc.subject.keywordAuthor모형편향-
dc.subject.keywordAuthorquota sampling-
dc.subject.keywordAuthormodel based inference-
dc.subject.keywordAuthorbest linear unbiased predictor-
dc.subject.keywordAuthormodel bias-
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College of Political Science & Economics > Department of Statistics > 1. Journal Articles

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