표제지
요약
목차
1. 서론 10
2. 편향추정 13
2.1. 표본분포 13
2.2. 최종 표본포함확률모형과 초모집단 모형 14
2.2.1. 최종 표본포함확률모형 14
2.2.2. 초모집단 모형 14
2.2.3. 이론적 편향 15
2.3. 가중치 추정 15
2.3.1. 최종 표본포함확률 모형의 모수 추정 15
2.3.2. 가중치 추정법 16
2.4. 편향추정 18
3. 무응답 대체방법 19
3.1. 통계학 관련 무응답 대체방법 19
3.2. 기계학습 관련 무응답 대체방법 20
3.3. 새롭게 제안한 편향 수정 대체법 21
3.3.1. 편향 수정 대체법 21
4. 모의실험 25
4.1. 모의실험 설계 방법 25
4.1.1. 자료생성 25
4.1.2. 최종 표본포함확률과 가중치 계산 27
4.1.3. 편향 및 최종 대체값 계산 27
4.1.4. 비교 통계량 27
4.2. 모의실험 결과 29
4.2.1. 보조변수 xi가 Uniƒ(0,100)인 경우[이미지참조] 29
4.2.2. 보조변수 xi가 T-Gam(1,100)인 경우[이미지참조] 34
5. 결론 40
참고문헌 41
[표 2.1] 최종 표본포함확률모형과 선형 초모집단 모형에 따른 이론적 편향 15
[표 4.2] 보조변수가 균일분포를 따를 때 선형 응답확률모형에 조건부 회귀 대체를 이용한 무응답 대체방법 29
[표 4.3] 보조변수가 균일분포를 따를 때 선형 응답확률모형에 다중 대체법을 이용한 무응답 대체방법 30
[표 4.4] 보조변수가 균일분포를 따를 때 지수형 응답확률모형에 조건부 회귀 대체를 이용한 무응답 대체방법 30
[표 4.5] 보조변수가 균일분포를 따를 때 지수형 응답확률모형에 다중 대체법을 이용한 무응답 대체방법 31
[표 4.6] 보조변수가 균일분포를 따를 때 선형 응답확률모형에 PMM을 이용한 무응답 대체방법 31
[표 4.7] 보조변수가 균일분포를 따를 때 선형 응답확률모형에 CALIBERrfimpute을 이용한 무응답 대체방법 32
[표 4.8] 보조변수가 균일분포를 따를 때 지수형 응답확률모형에 PMM을 이용한 무응답 대체방법 32
[표 4.9] 보조변수가 균일분포를 따를 때 지수형 응답확률모형에 CALIBERrfimpute을 이용한 무응답 대체방법 33
[표 4.10] 보조변수가 절단감마분포를 따를 때 선형 응답확률모형에 조건부 회귀 대체를 이용한 무응답 대체방법 34
[표 4.11] 보조변수가 절단감마분포를 따를 때 선형 응답확률모형에 다중 대체법을 이용한 무응답 대체방법 34
[표 4.12] 보조변수가 절단감마분포를 따를 때 지수형 응답확률모형에 조건부 회귀 대체를 이용한 무응답 대체방법 35
[표 4.13] 보조변수가 절단감마분포를 따를 때 지수형 응답확률모형에 다중 대체법을 이용한 무응답 대체방법 35
[표 4.14] 보조변수가 절단감마분포를 따를 때 선형 응답확률모형에 PMM을 이용한 무응답 대체방법 36
[표 4.15] 보조변수가 절단감마분포를 따를 때 선형 응답확률모형에 CALIBERrfimpute을 이용한 무응답 대체방법 36
[표 4.16] 보조변수가 절단감마분포를 따를 때 지수형 응답확률모형에 PMM을 이용한 무응답 대체방법 37
[표 4.17] 보조변수가 절단감마분포를 따를 때 지수형 응답확률모형에 CALIBERrfimpute을 이용한 무응답 대체방법 37