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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 제22권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
99 - 110 (12page)

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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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소지역의 효율적인 추정을 위해 Fay-Herriot 모형의 다양한 확장 버전이 제안되었다. 그러나 대부분의 사전 연구에서는 공변량(covariate)에만 측정오차를 고려하였으며 결과변수(outcome variable)의 측정오차(measurement error)는 고려하지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 결과변수와 공변량의 측정오차모형을 반영한 확장된 Fay-Herriot 모형을 제안하고자 한다. 측정오차를 가지는 결과변수의 참값(true value)에 비확률성(non-stochastic)을 가정한 기능적 측정오차모형(functional measurement error model)과 측정오차를 가지는 공변량의 참값에 확률성(stochastic)을 가정한 구조적 측정오차모형(structural measurement error model)을 고려하였다. 모형 적합과 모수 추정을 위해 MCMC(Markov chain Monte Carlo) 방법의 계층적 베이지안 모형을 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 모형의 우수성을 확인하기 위해 모의실험과 실증자료 분석을 수행하였으며, Arima et al.(2015)에서 사용한 선형적 함수와 2010 이탈리아 가계 예산 조사(2010 Italian household budget survey) 자료를 사용하였다. 모의실험과 실증자료 분석을 통해 본 연구에서 제안하는 모형의 성능이 더 우수하였다.
#Fay-Herriot model #hierarchical Bayesian #outcome variable measurement error #small area estimation.

목차

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참고문헌 (18)

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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 google schola Carlin, B. O. / 2009 / Bayesian Methods for Data Analysis / Chapman & Hall/CRC google schola 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 Gelman, A. E. / 1992 / Inference from iterative simulation(with discussion) / Statistical Science 7(4):457~511 google schola

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