표본조사에서 베이지안적 추정방법
Bayesian Approach in Sample Survey
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초록
직종별 훈련 수요는 직종별 훈련 프로그램을 효율적으로 운영하기 위해 매우 정확히 추정되어야 한다. 따라서 이를 위한 표본조사가 실시되고 있다. 이때 수요조사는 H-T(Horvitz-Thompson)추정 방법을 사용함으로써 매우 과대 추정되는 것으로 알려져 있다. 과대 추정을 해결하기 위한 방법으로 베이즈 정리를 이용한 추정량이 제안되었으며 이를 위해 한국고용정보원에서 제공하는 자료인 HRD-net을 이용하였다. 그러나 현재 한국고용정보원에서 제공하는 정보가 부족하여 이 방법을 적용할 경우 과소 추정되는 것으로 나타났다. 이에 본 논문에서는 베이즈 추론을 이용하여 현실적으로 타당한 수요 예측이 가능한 방법을 제안하였다. 또한 실제 자료 분석을 위해 그 타당성을 검증하였다.
Abstract
In sample survey, mostly H-T method is used for estimation. Recently Bayesian inferences are imposed to various kind of sample surveys. For example, labour demands are estimated from labour demands survey. In general demand survey results are overestimated. For adjusting the overestimated results, Bayes theory is applied. For this study we use the training demand survey data and use the data from korea Employment Information Service as a prior information. In this study Bayes theory and Bayesian inference are used for estimating the training demands and compared the two methods.
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