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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정한석 (국립암센터) 홍성준 (한국마사회) 손창균 (동국대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제22권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
1,767 - 1,777 (11page)

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적응집락추출은 Thompson(1990)에 의해 제안된 추정방법으로 광범위한 지역에 소규모로 산재해 있는 희귀 동식물의 개체수 추정을 위해 초기표본을 기반으로 특정조건을 만족하는 개체들을 조사과정에서 표본에 포함시켜 추정하는 방법이다. 적응집락 추출법은 희귀동식물과 같이 소규모 군락을 이루며 넓게 존재하는 경우 초기에 표본으로 선택된 단위들 중 특정한 조건을 만족하는 단위의 이웃한 단위들까지 표본에 포함되므로 최종표본으로부터 모집단을 추정할 수 있다는 장점이 있기 때문에 희귀 동식물에 대한 연구에서 유용한 방법으로 알려져 있다. 하지만 적응집락추출은 최종표본에 포함된 단위들의 관측값에 의존적이므로 초기표본에 따라 추정량의 변동이 크게 나타난다는 단점이 있는 것으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존의 적응집락 추출에 대한 HT추정량 보다 더 로버스트한 방법으로 Deville and Sarndal(1992)이 제안한 보정 방법을 적용하여 보조변수를 이용하여 가중치를 보정한 새로운 추정량과 관측값에 의존하는 기존의 적응집락 추정량간의 효율성을 가상의 자료를 이용한 모의 실험과 더물어 실제 자료를 이용하여 비교하였다.
#적응집락추출 #보정추정량 #이웃단위 #네트워크 #보조변수.

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참고문헌 (16)

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Brown J. A. / 2003 / Designing an efficient adaptive cluster sample / Environmental and Ecological Statistics 10:95~105 google schola Cochran, W. G. / 1977 / Sampling Techniques / Wiley google schola Chao, C. / 2008 / Improved Ratio estimators in Adaptive cluster sampling / JSM Section on Survey Research Methods :3210~3216 google schola Deville J. C / 1992 / Calibration estimators in survey sampling / Journal of the American Statistical Association 87:376~382 google schola Dryver, L. / 2005 / Improved unbiased estimators in Adaptive cluster sampling, Journal of Royal Statistical Society / Journal of Royal Statistical Society, Series B 67:157~166 google schola

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