층화 표본에서 단위 무응답에 대한 가중치 조정 방법
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작성일 23-02-19 01:34
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량들의 조건부 average(평균)과 분산에 대해 언급하였다. Binder(1983)는 관심모수에 대한
2. 층화 표본
층화 표본에서 단위 무응답에 대한 가중치 조정 방법
표본 가중치를 반복적으로 사용하여 행과 열의 수정값을 이전 단계의 값으로 이용하
설명
추정량의 근사분산을 계산하는 일반적인 방법을 제시하였다. 또한 Causey(1983,1984)는 2차원 분류표에서 모집단의 칸 비
Bankier(1986)는 유한 근사분산을 순환적인 방법으로 계산하고, Causey(1972)는 최소
를 4회까지 전개하여 raking 비 추정량의 근사분산과 편의를 구하였다. Raking비 수정 과정은 2차원 분류표에서
게 된다된다.
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다.층화표본 단위무응답 가중치조정기법 raking비수정 / (통계학)
과 Stephan 에 의해 처음으로 제안되었다. Oh와 Scheuren(1983)은 단순임의 추출 하에서 무응답이 존재하는 경우 추정
4. 결론
참고한 문헌
단 칸 비율 추정량들에 대한 효율성을 비교하였다. Brackstone과 Rao(1979)은 반복회수
국의 인구센서스에서 완전한 인구수와 표본 수간의 일치성을 보장하기 위해 Deming
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1. 서론
순서
층화표본 단위무응답 가중치조정기법 raking비수정
율을 추정하기위해 표본의 주변 비율을 이용하여 여러 가지 거리측도에 근거한 모집
층화표본 단위무응답 가중치조정기법 raking비수정 / (통계학)
단위무응답이 발생하는 경우 가중치 조정기법의 하나인 raking비 수정은 1940년 미
분류 정보 이론(理論)(minimum discrimination information theory)에 의거하여 수정인자의
3. 수치적 예제
근사분산을 도출하였다.
