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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제20권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
149 - 161 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2020

종속 변수와 독립 변수의 측정 오차를 고려한 Fay-Herriot 모형
류수락 통계학과 2020.01 학위논문
결과변수와 공변량의 측정 오차를 고려한 Fay-Herriot 모형
류수락 ,  황진섭 Journal of The Korean Data Analysis Society 2020.01 학술저널

2018

구조적 측정오차를 고려한 준모수적 Fay-Herriot 모형
류수락 ,  황진섭 Journal of The Korean Data Analysis Society 2018.01 학술저널

2017

기능적 측정오차를 고려한 준모수적 Fay-Herriot 모형
류수락 ,  황진섭 Journal of The Korean Data Analysis Society 2017.06 학술저널

초록· 키워드

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대부분의 연구에서는 측정을 통하여 변수를 생성하게 되며, 이러한 변수들 중에는 측정오차를 가지고 있는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 측정오차는 통계적 분석을 복잡하게 하며 이러한 문제를 일반적으로 측정오차 문제라고 한다. 또한 현재의 과학적인 현상들은 단순한 선형적 관계가 아닌 복잡한 관련성을 증명하고자 하고 있으며, 이를 해결하기 위한 여러 가지 비선형적 모형들이 개발되고 있다. 이에 사전 연구(Ryu, Hwang, 2017)에서는 측정오차를 가지는 공변량의 참값(true value)에 대한 비확률성(non-stochastic)을 가정하는 기능적 측정오차모형(functional measurement error model)과 비선형성을 고려한 준모수적 Fay-Herriot 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 이를 확장하여 측정오차를 가지는 공변량의 참값에 확률성(stochastic)을 가정하는 구조적 측정오차모형(structural measurement error model)을 고려한 준모수적 Fay-Herriot 모형을 제안하고자 한다. 모형 적합 및 모수 추정에서는 MCMC(Markov chain Monte Carlo) 방법을 사용하는 계층적 베이지안 모형을 고려하였다. 두 가지의 비선형적 함수를 이용한 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 모형의 우수성을 확인하였으며, 실증자료의 적용을 위해 국민건강영양조사의 제7기 1차연도(2016) 자료를 사용하였다.
#hierarchical Bayesian model #penalized spline #semiparametric #structural measurement error.

목차

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참고문헌 (22)

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Arima, S. / 2015 / Bayesian estimators for small area models when auxiliary information is measured with error / Scandinavian Journal of Statistics 42(2):518~529 Crossref Carlin, B. O. / 2009 / Bayesian methods for data analysis (3rd ed) / Chapman & Hall/CRC google schola Eilers, P. H. C. / 1996 / Flexible smoothing with B-splines and penalties / Statistical Science 11(2):89~121 Crossref Fay, R. E. / 1979 / Estimation of income from small places: An application of James-Stein procedures to census data / Journal of the American Statistical Association 74(366):269~277 google schola Fuller, W. A. / 1987 / Measurement error models / John Wiley & Sons google schola

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