등록센서스와 표본조사를 활용한 소지역 인구분포 추정방법의 비교 연구
- 주제(키워드) 등록센서스
- 발행기관 고려대학교 대학원
- 지도교수 박민규
- 발행년도 2015
- 학위수여년월 2015. 2
- 학위구분 박사
- 학과 일반대학원 통계학과
- 세부전공 응용통계학 전공
- 원문페이지 122 p
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/korea/000000057157
- 본문언어 한국어
- 제출원본 000045825101
초록/요약
최근 조사여건의 악화와 비용의 부담 등의 이유로 등록센서스로 전환의 필요성이 대두하였다. 또한, 여러 기관의 행정자료가 대규모로 전산화되면서 통계생산을 위한 자료로 활용 가능해졌기 때문에 통계청은 그동안 현장조사를 통해 실시해 오던 인구주택총조사를 ‘15년부터 행정자료 중심의 등록센서스 방식으로 전환할 예정에 있다. 그러나 이러한 등록센서스를 포함하는 등록부 기반 조사에 대한 이론적 근거 및 방법론은 마련되어 있지 않은 실정이다. 본 연구는 2015년 시행되는 등록 조사 환경에 맞추어 소지역 인구분포 추정 문제를 다루었다. 등록센서스와 병행되는 20% 표본조사를 활용하여 소지역 인구분포 추정 방안으로 복합추정량의 사용을 제안하였다. 복합추정량을 정의하기 위하여 소지역 추정 방안과 베이지 접근 방안 그리고 능형회귀추정 방안을 활용하였다. 소지역 추정 방안은 등록센서스와 표본조사의 인구분포 차이와 비를 통하여 등록센서스 오차를 정의하고 소지역 모형으로 추정된 오차를 보정한 복합추정량을 정의하였다. 베이지 접근 방안에서는 등록센서스 소지역 인구수의 분포를 다항분포로 가정하고, 다항분포의 켤레 사전분포인 디리클레(Dirichlet) 분포와 일반화 디리클레(Generalized Dirichlet) 분포 사용하여 베이지 추정량의 형태를 복합추정량으로 정의하였다. 여기서, 복합추정량의 정의를 위하여 사전분포의 모수를 표본자료를 이용하여 추정하는 방안과 정의된 복합추정량에서 디자인과 모형 기반 기댓값이 베이지 추정량과 같도록 표본자료로부터 추정하고 그 복합추정량의 가중치를 디자인 평균제곱오차를 최소화하도록 설정하는 두 가지 방안을 고려하였다. 능형회귀추정 방안은 표본조사 자료를 벤치마킹 정보로 활용한 능형회귀 추정량을 복합추정량을 정의하였다. 본 연구에서 제안한 3가지 방안으로 9개의 복합추정량을 정의하고 이를 비교하기 위하여 2010년 인구주택총조사의 전수자료 중 상대적으로 등록센서스와 차이가 큰 12개의 시군구를 모집단으로 설정하여 모의실험을 시행하였다. 복합추정량으로 정의된 추정량들은 등록센서스 인구비율과 표본조사 인구비율 직접추정량의 가중평균 및 그 함수의 형태로 정의되므로 각 추정량의 정도는 등록센서스 인구비율의 오차와 표본 직접추정량의 오차에 의해 결정된다. 등록센서스 오차가 표본오차보다 큰 경우에는 등록센서스와 표본조사의 전체 인구수 및 인구수 추정량의 비율을 가중치로 사용한 과 가 안정적 결과를 보여주었다. 그리고 등록센서스 오차가 표본오차보다 작은 경우에는 와 그리고 가 안정적으로 결과를 보여주었다. 본 연구에서는 2015년 등록센서스를 위한 예비 등록센서스를 활용하여 추정량을 비교하였다. 또한 모의실험을 위하여 고려한 모집단은 실제 등록센서스와 참값인 인구주택총조사의 차이가 큰 지역으로 다른 지역에 비하여 등록센서스 오차가 큰 지역이다. 따라서 본 연구에서는 다룬 등록센서스는 실제보다 다소 큰 오차를 나타낼 수 있다. 따라서 최종 완성된 단계의 등록센서스는 보다 안정적인 결과를 줄 것으로 기대된다. 그렇다 하더라고 등록센서스를 생성하기 위하여 등록부를 통합하는 과정에서 오차를 피할 수 없으며 이러한 오차는 소지역의 추정 시에는 보완할 방법이 필요하다. 이전의 자료로 아직 그 정도가 안정적이지 못한 부분을 포함하고 있으므로 실제 등록센서스보다 더 큰 오차를 포함하고 있을 것으로 판단된다. 따라서 등록센서스의 오차가 직접추정량보다 큰 경우보다는 작은 경우가 더 현실에 적합하며 그러한 경우에는 와 그리고 가 강건한 추정결과를 나타내고 있으며, 추가적으로 추정의 편의성을 고려한다면 와 의 방안이 적합할 것이다.
more목차
제 1 장 서 론 1
제 2 장 복합추정량의 정의 6
제 1 절 소지역 모형을 활용한 복합추정량 9
1.1. Basic Area Level(Type A) model 10
1.2. Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) 12
1.3. 등록센서스 오차의 정의에 따른 복합추정량 정의 15
제 2 절 베이지 접근을 활용한 복합추정량의 정의 19
2.1 베이지 접근 방식의 개요 20
2.2 베이지 접근 방식을 활용한 복합추정량의 정의 25
제 3 절 능형회귀 방안을 활용한 복합추정량의 정의 36
3.1 능형회귀추정량 38
3.2 등록센서스 인구수 산출에서 능형회귀추정량의 적용 40
3.3 능형회귀추정량의 적용한 복합추정량의 정의 44
제 3 장 모의실험 46
제 1 절 모집단 및 표본추출 46
제 2 절 등록센서스 소지역 인구비율 추정량 정의 48
제 3 절 추정 결과 비교 51
제 4 장 결론 101
참고문헌 105
