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Monte-Carlo expectation-maximaization 방법을이용한 무응답 모형 추정방법

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dc.contributor.author최보승-
dc.contributor.author유현상-
dc.contributor.author윤용화-
dc.date.accessioned2021-09-04T08:43:55Z-
dc.date.available2021-09-04T08:43:55Z-
dc.date.created2021-06-17-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.issn1598-9402-
dc.identifier.urihttps://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/91320-
dc.description.abstract각종 선거를 앞두고 여러 여론조사 기관들은 다양한 방법으로 선거 결과를 예측한다. 조사를 통한선거 예측을 수행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점 중 하나는 무응답이며 무응답 대체 방법에 따라 예측 결과는 완전히 다른 결과를 생산해 낼 수 있다. 본 연구에서는 무응답 대체의 방법으로 모형을 기반으로 한 대체 방법에 대하여 연구하였다. 특히, 최대 우도 추정 방법을 적용했을 때 무시할 수없는 무응답 (non-ignorable non-response) 체계 하에서 발생할 수 있는 변방 값 문제를 해결하기 위해 Wei와 Tanner (1990)가 제안한 Monte Carlo EM 알고리즘을 적용하였다. 모의 실험을 통하여MCEM 방법과 기존의 최대 우도 추정 방법, 베이지안 추정 방법 사이의 비교 연구를 진행하였고 그결과 MCEM 방법이 기존 방법들에 대한 대안 방법으로 이용될 수 있음을 보였다. 또한 2012년에 시행된 제18대 대통령 선거 당일의 출구조사 자료를 적용하여 실증 분석을 수행하였다. 예측 결과를 비교하기 위해 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE (modified within precinct error)를 이용하였다.-
dc.languageKorean-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국데이터정보과학회-
dc.titleMonte-Carlo expectation-maximaization 방법을이용한 무응답 모형 추정방법-
dc.title.alternativeAn estimation method for non-response model using Monte-Carlo expectation-maximization algorithm-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor최보승-
dc.identifier.doi10.7465/jkdi.2016.27.3.587-
dc.identifier.bibliographicCitation한국데이터정보과학회지, v.27, no.3, pp.587 - 598-
dc.relation.isPartOf한국데이터정보과학회지-
dc.citation.title한국데이터정보과학회지-
dc.citation.volume27-
dc.citation.number3-
dc.citation.startPage587-
dc.citation.endPage598-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART002109075-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor결측자료-
dc.subject.keywordAuthor몬테카를로 EM-
dc.subject.keywordAuthor무시할 수 없는 무응답-
dc.subject.keywordAuthor무응답 대체-
dc.subject.keywordAuthor일반화 선형 모형.-
dc.subject.keywordAuthorGeneralized linear model-
dc.subject.keywordAuthorimputation-
dc.subject.keywordAuthorMCEM-
dc.subject.keywordAuthormissing data-
dc.subject.keywordAuthornon-ignorable non-response.-
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Graduate School > Department of Economics and Statistics > 1. Journal Articles

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