메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김희준 (대구대학교 대학원 통계학과) 황진섭 (대구대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제24권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
573 - 584 (12page)
DOI
10.37727/jkdas.2022.24.2.573

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

공변량의 측정오차를 고려한 로그 변환된 소지역 모델의 계층적 베이즈 추정
김희준 ,  황진섭 Journal of The Korean Data Analysis Society 2022.04 학술저널
측정오차 공변량을 고려한 로그 변환된 소지역 모델의 계층적 베이즈 추정
김희준 통계학과 2022.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
기존 연구들을 통해 효율적인 소지역 추정을 위한 Fay-Herriot 모형의 확장 버전이 다양하게 제안되었으며, 특히 여러 가지 결과변수의 분포(정규분포, 이항분포, 포아송분포)와 공변량의 측정오차를 고려할 수 있는 확장모형들을 개발하였다. Chandra, Aditya, Kumar(2018)은 양의 값을 가지는 정규분포의 형태가 아닌 비대칭 형태의 연속형 결과변수를 고려할 수 있는 로그 변환된 소지역 모형을 제안하였으며 이는 공변량의 측정오차를 고려할 수 없는 모형이다. 이에 본 연구를 통해 공변량의 측정오차(measurement error)를 반영할 수 있는 로그 변환된 소지역 모형을 개발하고자 한다. 측정오차 모형은 공변량 참값에 비확률성(non-stochastic)을 가정한 기능적 측정오차 모형(functional measurement error model)과 확률성(stochastic)을 가정한 구조적 측정오차 모형(structural measurement error model)으로 나누어지며 본 연구에서는 구조적 측정오차 모형을 고려하였다. 모형의 적합과 모수의 추정은 MCMC(Markov chain Monte Carlo) 방법 중 깁스 표집(Gibbs sampling)을 바탕으로 하는 계층적 베이지안 추정법을 활용하였다. 무정보적 사전분포(non-informative prior)의 사용에 대한 사후분포의 적절성(propriety of posterior)을 확인하였으며, 깁스 표집을 위해 모든 모수에 대한 조건부 분포를 계산하였다. 모의실험을 통해 본 연구에서 개발한 모형의 우수성을 확인하였으며, 실증분석으로 2010년 국민건강영양조사 데이터를 활용하여 본 연구의 모형이 기존 모형보다 우수함을 확인하였다.
#Fay-Herriot 모형 #계층적 베이지안 #로그 변환 #측정오차. #Fay-Herriot model #Hierarchical Bayesian #Log-transformed #Measure ment error.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0