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
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제7권 제2호
발행연도
2005.1
수록면
487 - 496 (10page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
소지역 추정을 할 때에 You와 Rao(2002a)는 내포 오차 선형회귀모형에서 조사 가중값을 사용하는 방법을 발전시켰다. 특히 소지역 평균들을 추정하기 위하여 설계-일치 성질을 만족하는 유사-최량 선형 비편향 예측 추정량을 제안하였다. 경험적 최량선형 비편향예측 추정량은 표본추출된 원소에 대응하는 설계가중치를 이용하지 않으므로 표본설계가 자체-가중이 되지 않는 한 설계-일치추정량이 되지 않는다. 따라서 통계학적으로 일치추정량이 되지 않으므로 문제가 된다. 그러나 소지역 평균들을 추정할 때에 조사 가중값을 사용하는 유사최량선형 비편향예측 추정량은 설계-일치 추정량이 된다. 본 연구에서는 비례할당 표본추출을 할 때에 설계-일치 성질을 만족하는 유사 최량선형 비편향예측 추정량은 사후 수정없이 벤치마킹 성질을 만족함을 보였다. 그리고 실제 표본설계 시에 실용적으로 이용되는 몇 가지 추가적인 성질을 연구하였다.
#조사-가중 #혼합모형 #BLUP #EBLUP #Pseudo-EBLUP. #survey-weight #mixed model #BLUP #EBLUP #Pseudo-EBLUP.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Choi K / 2004 / Small area estimation by regression model , Vol. 6 (, No. 6,) : 1715 ~ 1724 google schola George E / 1988 / An error components model for prediction of county crop areas using survey and satellite data Journal of the American Statistical Association : 28 ~ 36 google schola Gonalez / 1973 / Use and Evaluation of synthetic estimates Proceedings of the Social Statistics Section : 33 ~ 36 google schola Kim / 2004 / A comparison of estimatorsin mixed models Vol. 6, ( No. 1) : 71 ~ 87 google schola Laake / 1978 / An evaluation of synthetic estimates of unemployment : 57 ~ 60 google schola

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