아웃바운드 캠페인의 변경 희망률 추정을 위한 무응답 대체법 비교

• 영문명: The Comparison of nonresponse imputation methods for the Estimation of change desire percentage in out bound campaign
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 신민웅(MinWoong Shin) 백정용(JungYong Baek)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.7 No.5, 1653~1667쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2005.10.30

국문 초록

아웃 바운드 캠페인(out bound campaign)은 판매하고자 하는 금융 상품에 대해 텔러 마케터가 미리 선정된 목표고객 군을 대상으로 전화로 금융상품을 판매하거나 또는 가입을 권유하는 일이다. 아웃 바운드 캠페인은 일련의 과정을 걸쳐 종료되지만 결과 분석을 위한 캠페인 이력에는 통계적 의미에서 무응답 문제가 발생한다. 본 논문에서는 아웃 바운드 캠페인에서 발생하는 무응답 자료를 대체하는 방법에 대해 연구한다.먼저 조건부 평균대체 방법으로 대체한 ML 추정과 베이지안 추정을 구하고, 그 다음으로 다중대체 방법을 통한 단순랜덤대체(SR : simple random imputation)와 근사적 베이즈 붓스트랩 대체(ABB : approximate bayesian bootstrap imputation)를 추정한다. 그리고 앞의 네 가지 방법을 층화다중대체 방법으로 다시 추정하여 그 결과를 비교하였다.

영문 초록

Out Bound Campaign is that tele-marketers sell financial goods to pre-selected target customers or persuade those customers to buy those goods.Although Out Bound Campaign ends after a series of process, a non-response problem occurs in campaign record for the analysis of results in statistical regard.In this paper, using random sampling, the following four methods would be used to find a estimator: ML Imputation and Bayesian Estimation which are methods of Conditional Means Imputation, and Simple Random Imputation and Approximate Bayesian Bootstrap Imputation which are methods of Multi-Imputation. Next, using stratified random sampling, the same four methods mentioned above would be used to find a estimator. Then, the estimators from the first four methods and those from the last four methods would be compared.

목차

1. 서론

2. 무응답 자료에 대한 대체 방법

3. 조건부 평균 대체(conditional mean imputation)

4. 이항변수에 대한 모의실험

5. 다중대체방법에 의한 추정

6. 층화랜덤표본의 다중대체 추정

7. 결론

참고문헌

키워드

조건부 평균대체 다중대체방법 근사적 베이즈 붓스트랩 대체 층화다중대체 conditional means imputation methods of multi-imputation. approximate bayesian bootstrap stratified multi-imputation