모형기반 표본추출설계: 로버스트적 접근방법

• 영문명: Model based Sampling Design: Robust Approach
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 강명욱(Myung-Wook Kahng) 김영일(Young-Il Kim)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.7 No.2, 477~485쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2005.04.30

국문 초록

본 연구는 모형기반 표본추출을 하는 과정에서 필연적으로 나타나는 모형의 불확실성을 극복하는 표본추출기준을 제시하였다. 일반적으로, 표본은 주어진 모든 자원을 한 모형에만 국한해서 모형추정을 위해 소진되는 것으로 설계되지 않는다. 주어진 자원의 일부는 모형의 부분집합의 관한 추정에 관해 사용될 것이며, 나머지 자원은 전체 모형을 위한 추정에 사용된다고 가정하였다. 본 논문에서는 두 가지 표본설계를 제시하였는데 하나는 전진적 전략, 후자는 후진적 전략이다. 이러한 전략은 예제를 통해 그 구성원칙을 알아보았으며 독립성을 가정치 못하는 공간에서의 표본추출에 관한 실질적인 대안에 대한 제안과 함께 결론을 유도하였다.

영문 초록

We discussed new approaches for the model-based sampling under the uncertainty of models. In general, it is not desirable to use all the resources on the assumption that the given model is correct. Part of the resources will be used for the estimation of the subset of parameters of the model, while the rest of resources will be used for the estimation of the whole vector of parameters of the extended model. Two new strategies are suggested for this purpose. One is named forward while the other backward . The principles of these two strategies are investigated using an example and the discussion concerning the independencies of observations in the spatial design follows.

목차

1. 서론

2. 표현방법

3. 불확실한 모형과 자원의 배분

4. 예제

5. 결론 및 분산-공분산행렬의 구조

참고문헌

키워드

모형기반 표본추출법 최적성 전진적 전략 후진적 전략 model-based sampling optimality forward strategy backward strategy