지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 宋珠苑
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
패널자료는 조사 대상인 동일한 개체에 대해 동일한 내용을 반복적으로
측정하여 수집한 자료를 의미한다. 패널자료에서도 변수값이 측정되지 않
는 경우, 무응답이 발생한다. 무응답이 포함된 자료는 통계적 기법을 사용
하여 무응답을 적절한 값으로 채워 넣어 준 후, 완전한 자료를 가지고 분
석하는 것이 바람직할 것이다. 패널자료는 이전 시점 정보를 가지고 있다
는 장점이 있으므로, 이를 활용하여 무응답 대체를 실시한다면 더 많은 정
보에 근거한 대체가 가능하여 더 효과적일 것이다. 하지만 조사 시점이 증
가하면 모형적합 시 시간에 따른 변화를 적절히 모형화해야 한다. 이때 각
개체에 따른 응답값과 시간의 관계가 비선형적 추세를 따르면, 함수적 모
형에 근거한 대체 방법의 성능은 선형 모형보다 더 향상될 것으로 기대한
다. 본 연구에서는 연속형 패널자료에서 항목무응답을 대체할 때 함수적
모형에 근거한 대체 방법을 고려하는데 벌점스플라인을 이용한 대체 방법
과 함수적 주성분을 이용한 대체 방법을 제안하였다. 벌점스플라인을 이용
한 대체 방법, 함수적 주성분을 이용한 대체 방법과 선형혼합모형을 이용
한 대체 방법은 예측평균과 확률적 예측평균으로 대체값을 생성할 수 있
다. 보통 횡단면 자료에서 대체의 경우, 예측평균으로 대체하면 추정량의
분산을 과소추정하는 경향이 있어서 확률적 예측평균 대체 방법을 사용하
도록 추천한다. 본 연구에서는 패널자료 대체에서 예측평균과 확률적 예측
평균의 성능 및 효과에 대해 살펴보았다. 모의실험 결과, 벌점스플라인을
이용한 대체는 시간에 따른 추세의 형태와 상관없이 성능이 뛰어난 방법으
로 확인되었다. 함수적 주성분을 이용한 대체는 자료가 시간에 따라 여러
다른 변동패턴을 가지나 패턴의 정보를 알 수 없는 상황에서, 다른 대체
방법에 비해 효과가 좋은 방법으로 드러났다. 횡단면 자료의 대체와 달리
예측평균 대체는 확률적 예측평균 대체보다 참값에 더 근접하여 대체하는
방법으로 나타났다.
측정하여 수집한 자료를 의미한다. 패널자료에서도 변수값이 측정되지 않
는 경우, 무응답이 발생한다. 무응답이 포함된 자료는 통계적 기법을 사용
하여 무응답을 적절한 값으로 채워 넣어 준 후, 완전한 자료를 가지고 분
석하는 것이 바람직할 것이다. 패널자료는 이전 시점 정보를 가지고 있다
는 장점이 있으므로, 이를 활용하여 무응답 대체를 실시한다면 더 많은 정
보에 근거한 대체가 가능하여 더 효과적일 것이다. 하지만 조사 시점이 증
가하면 모형적합 시 시간에 따른 변화를 적절히 모형화해야 한다. 이때 각
개체에 따른 응답값과 시간의 관계가 비선형적 추세를 따르면, 함수적 모
형에 근거한 대체 방법의 성능은 선형 모형보다 더 향상될 것으로 기대한
다. 본 연구에서는 연속형 패널자료에서 항목무응답을 대체할 때 함수적
모형에 근거한 대체 방법을 고려하는데 벌점스플라인을 이용한 대체 방법
과 함수적 주성분을 이용한 대체 방법을 제안하였다. 벌점스플라인을 이용
한 대체 방법, 함수적 주성분을 이용한 대체 방법과 선형혼합모형을 이용
한 대체 방법은 예측평균과 확률적 예측평균으로 대체값을 생성할 수 있
다. 보통 횡단면 자료에서 대체의 경우, 예측평균으로 대체하면 추정량의
분산을 과소추정하는 경향이 있어서 확률적 예측평균 대체 방법을 사용하
도록 추천한다. 본 연구에서는 패널자료 대체에서 예측평균과 확률적 예측
평균의 성능 및 효과에 대해 살펴보았다. 모의실험 결과, 벌점스플라인을
이용한 대체는 시간에 따른 추세의 형태와 상관없이 성능이 뛰어난 방법으
로 확인되었다. 함수적 주성분을 이용한 대체는 자료가 시간에 따라 여러
다른 변동패턴을 가지나 패턴의 정보를 알 수 없는 상황에서, 다른 대체
방법에 비해 효과가 좋은 방법으로 드러났다. 횡단면 자료의 대체와 달리
예측평균 대체는 확률적 예측평균 대체보다 참값에 더 근접하여 대체하는
방법으로 나타났다.
목차
제 1장 서론 1제 2장 패널자료와 패널자료 무응답 62.1 국내외 패널자료 72.2 패널자료에서의 무응답 및 결측자료메커니즘 82.2.1 패널자료에서의 무응답 분류 및 패턴 82.2.2 패널자료에서의 결측자료메커니즘 9제 3장 패널자료 분석모형 113.1 선형혼합모형 113.2 함수적혼합모형 123.2.1 삼차평활스플라인에 기반한 모형 133.2.2 벌점스플라인에 기반한 모형 143.3 차원 축소를 통한 함수적 모형 19제 4장 패널자료의 항목무응답 대체 방법 234.1 횡단면적 대체 방법 234.1.1 평균대체 234.1.2 핫덱대체 234.2 종단면적 대체 방법 244.2.1 비대체 254.2.2 선형혼합모형을 이용한 대체 254.2.3 선형혼합모형에 근거한 베이지안 대체 264.2.4 벌점스플라인을 이용한 대체 274.2.5 함수적 주성분을 이용한 대체 29제 5장 모의실험 325.1 생성한 패널자료에 근거한 모의실험 325.1.1 자료 설계 : 선형, 다항 및 삼각 곡선 함수 325.1.2 대체 방법 465.1.3 평가지표 495.1.4 결과 505.2 한국노동패널자료에 근거한 모의실험 955.2.1 자료 설계 : 한국노동패널자료 955.2.1.1 항목무응답만 고려한 경우 955.2.1.2 단위·항목무응답을 모두 고려한 경우 965.2.2 대체 방법 975.2.3 평가지표 1015.2.4 결과 1015.2.4.1 항목무응답만 고려한 경우 1015.2.4.2 단위·항목무응답을 모두 고려한 경우 105제 6장 사례 연구 110제 7장 결론 115참고문헌 118
최근 본 자료
댓글(0)
0