Fay-Herriot 모형 하에서의 베이지안 모형 선택기준 비교

피선미; 황진섭

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자료유형: 학술저널

저자정보: 피선미 황진섭

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제20권 제5호

발행연도: 2018.1

수록면: 2,333 - 2,342 (10page)

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베이지안 모형의 적합도를 비교하기 위한 여러 가지 베이지안 모형 선택기준이 제시되고 있다. 이러한 모형 선택기준들이 동일한 모형을 최적의 모형으로 선택하기도 하지만 때로는 서로 다른 모형을 최적 모형으로 선택하기도 한다. 이에 본 연구에서는 모의실험을 통해 기능적 및 구조적 측정오차 하에서 준모수적 Fay-Herriot 모형의 가장 적절한 베이지안 모형 선택기준을 확인하고자 한다. 본 연구에서 고려하고자 하는 베이지안 모형 선택기준에는 LCPO(logarithmic conditional predictive ordinate), DIC(deviance information criterion), PEPD(posterior expected predictive deviance)이며, 모의실험에서 모수 추정 및 모형 적합을 위해서 계층적 구조를 기반으로 하는 MCMC(Markov chain Monte Carlo) 방법을 사용하고자 한다. 모의실험 연구에서 최적의 모형 선정은 RMSE(root mean square error)를 이용하였으며 모의실험 결과 PEPD가 최적의 모형을 선택하는 비율이 가장 높게 나타나지만 직접추정치의 분산이 커질수록 최적의 모형을 선택하는 비율이 낮아지는 경향을 보였으며, LCPO와 DIC는 직접추정치의 분산에 영향을 크게 받지 않는 것으로 나타났다.

#Bayesian #measurement error #selection criteria #semi-parametric #small area.

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

안혜영 / 2011 / 소지역 추정방법을 이용한 구매액 예측에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13(4):1837~1848

최기헌 / 2004 / 회귀모형에 의한 소지역 추정 / Journal of The Korean Data Analysis Society 6(6):1715~1723

Fay, R. E. / 1979 / Estimates of income for small places: An application of James-Stein procedures to census data / Journal of the American Statistical Association 74(366):269~277

Geisser, S. / 1979 / A predictive approach to model selection / Journal of the American Statistical Associations 74(365):153~160

Gelfand, A. / 1996 / Model determination using sampling-based methods;Markov Chain Monte Carlo in Practice / Chappman & Hall :145~161

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피선미

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