경제조사에서의 이상치 탐지와 처리방법

주영선; 조교영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 주영선 조교영

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제27권 제1호

발행연도: 2016.2

수록면: 131 - 142 (12page)

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통계조사에서 이상치는 총계추정에 큰 영향을 줄 수 있다. 통계조사에서 보고된 값은 극단적이 아니지만 그것의 가중치 (weight)가 커서 추정값에 큰 영향을 주거나, 극단값이라 해도 그것이 작은 가중치를 가질 때 추정에 큰 영향을 주지 않는 경우도 있다. 이러한 극단값이나 추정에 영향을 주는 값들은 표본조사에서 민감하다. 일반적으로 치우친 분포를 가진 모집단에서 추출된 표본으로 조사를 하는 사업체 조사에서는 특별히 더 큰 영향을 준다. 본 연구에서는, 우리는 이상치를 판별하고 처리하는 방법에 대해서 다루고자 한다. 이상치 판별은 분위수에 기초해서 판정하였으며, 판정된 이상치는 여러 가지 다양한 방법을 적용해 보았다. 연구에서는 2가지 winsorised 방법과 세가지 cut-off 방법에 대하여 적용하였다. 그리고 시뮬레이션에서는 4가지 방법의 가중치를 각각 적용하여 진행하였다. 여러 가지 이상치 처리방법들을 비교해 본 결과 type I 윈저화 방법보다는 type II 윈저화 방법이 효율 적인 결과값을 보여주었으며, 가중치 변환방법들 중에서는 제곱근 변환을 통한 가중치 감소방법이 다른 처리방법에 비해 좋은 결과값을 보여주었다.

#가중치 축소 #이상치 탐지 #outlier treatment #weight reduction #winsorization #Outlier detection #윈저화 방법 #이상치 처리

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

[학술대회논문] - Chambers, R. / 2000 / Winsorization for identifying and treating outliers in business surveys / Proceedings of the Second International Conference on Establishment Surveys : 717 ~ 726

[인터넷자원] - Eltinge, J. L. / / Outliers and influential observations in establishment surveys

[학술지(정기간행물)] - Hidiroglou, M. A. / 1986 / Statistical editing and imputation for periodic business surveys / Survey Methodology 12 : 73 ~ 83

[보고서] - Ishikawa, A. / 2010 / Treatment of outliers in business surveys : The case of short-term economic survey of enterprises in Japan (Tankan)

[학술지(정기간행물)] - Jin Kim / 2006 / Weight Reduction Method for Outlier in Survey Sampling / Communications for Statistical Applications and Methods 13 (1) : 19 ~ 27

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