KCI등재
공변량의 측정오차를 고려한 로그 변환된 소지역 모델의 계층적 베이즈 추정 = Hierarchical Bayesian Estimation under a Log-Transformed Small Area Model with Measurement Error Covariate
저자
발행기관
학술지명
Journal of the Korean Data Analysis Society(Journal of The Korean Data Analysis Society)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
573-584(12쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
Previous researches proposed various extended versions of the Fay-Herriot model to estimate a small area means. Especially, we developed extended models that could take into account covariate measurement errors along with various distribution of outcome variables(normal distribution, binomial distribution, and Poisson distribution). Chandra, Aditya, Kumar(2018) proposed a log-transformed small area model that could take into consideration outcome variables in asymmetric forms rather than normal distribution bigger than 0, but this model can not consider covariate measurement errors. In this study, we extend the log-transformed small area model that could take into account measurement errors of covariates. The measurement error model is divided into a functional measurement error model that assumes non-stochastic on the true value of covariates and a structural measurement error model that assumes stochasticity. In this study, a structural measurement error model was considered. Hierarchical Bayesian estimation is used, which is based on Gibbs sampling as a method of MCMC(Markov chain Monte Carlo), to estimate model fitting and parameters. The conditional distribution of all parameters is calculated for Gibbs sampling and simulation studies are carried out to check the performance of the models. In addition, an application analysis is conducted based on the 2010 National Health Nutrition survey data which is a national sample data.
더보기기존 연구들을 통해 효율적인 소지역 추정을 위한 Fay-Herriot 모형의 확장 버전이 다양하게 제안되었으며, 특히 여러 가지 결과변수의 분포(정규분포, 이항분포, 포아송분포)와 공변량의 측정오차를 고려할 수 있는 확장모형들을 개발하였다. Chandra, Aditya, Kumar(2018)은 양의 값을 가지는 정규분포의 형태가 아닌 비대칭 형태의 연속형 결과변수를 고려할 수 있는 로그 변환된 소지역 모형을 제안하였으며 이는 공변량의 측정오차를 고려할 수 없는 모형이다. 이에 본 연구를 통해 공변량의 측정오차(measurement error)를 반영할 수 있는 로그 변환된 소지역 모형을 개발하고자 한다. 측정오차 모형은 공변량 참값에 비확률성(non-stochastic)을 가정한 기능적 측정오차 모형(functional measurement error model)과 확률성(stochastic)을 가정한 구조적 측정오차 모형(structural measurement error model)으로 나누어지며 본 연구에서는 구조적 측정오차 모형을 고려하였다. 모형의 적합과 모수의 추정은 MCMC(Markov chain Monte Carlo) 방법 중 깁스 표집(Gibbs sampling)을 바탕으로 하는 계층적 베이지안 추정법을 활용하였다. 무정보적 사전분포(non-informative prior)의 사용에 대한 사후분포의 적절성(propriety of posterior)을 확인하였으며, 깁스 표집을 위해 모든 모수에 대한 조건부 분포를 계산하였다. 모의실험을 통해 본 연구에서 개발한 모형의 우수성을 확인하였으며, 실증분석으로 2010년 국민건강영양조사 데이터를 활용하여 본 연구의 모형이 기존 모형보다 우수함을 확인하였다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.26 | 1.26 | 1.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.05 | 0.98 | 0.956 | 0.4 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)