암등록 자료에 대한 부산지역 소지역 분석

김아름(Ahreum Kim),김창훈(Chang Hoon Kim),노맹석(Maengseok Noh) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.4

소지역 추정은 표본 크기가 작은 소지역이나 성별, 연령 등과 같은 변수의 특성으로 분류된 영역에 대한 통계치를 산출할 경우 표본의 수가 적어 정확한 추정이 힘들 때 이용되는 통계적 추정 방법의 하나다. 소지역 추정은 다양한 통계적인 생산에 필수적이며, 다양한 방법으로 연구되어왔다. 소지역추정방법 중 하나인 모형기반 추정 방법은 회귀분석, 공간분석 등과 같이 방법들을 고려할 수 있다. 본 연구에서는 소지역 추정을 위해서 변량효과를 고려한 다단계 일반화 선형모형을 적용하였다. 이때. 변량효과에 대한 모형가정을 정규분포, 감마분포 등 다양한 분포를 적용하였으며, 모형선택 방법을 통해서 자료에 가장 적합한 모형을 선택하였다. 분석 결과를 활용하여 행정동 단위의 소지역을 분류하는 방법을 먼저 보여주고 지역간 모형 적합 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 수집된 부산지역 암등록 자료 236,277건에 대해 행정동 분류를 완료했으며, 이 자료 중 위암인 경우를 선택하여 성별, 병기별로 다단계 일반화 선형모형에 적합하였다. 또한, 변량효과의 분포 및 박탈지수의 여부에 따라 적합도가 달라졌으며 박탈지수가 지역내변동을 설명할 수 있다는 것을 확인하였다. 모형 적합 결과 추정된 변량효과 추정치는 소지역간 변이를 나타내는 지표로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. Small area estimation is one of the statistical estimation methods when accurate estimation is difficult due to the small number of samples with a small sample size. Small area estimation are necessary for various statistical production and have been studied in various ways. A model-based estimation method, one of the small area estimation methods, is based on parametric models like regression estimation, spatial estimation and so on. In this study, hierarchical generalized linear model with random effect was applied to major cancers like stomach cancer using two types of distribution of random effect in models, respectively. For distribution of random effect, Gaussain or gamma distributions are assumed. For this purpose, the method of classifying the data into small areas of the administrative unit was presented first, and then the results of the model fitting were compared by region. We expect that the estimated random effect from the fitted model can be used as an indicator of small area variability.

축소예측을 이용한 소지역 추정

황희진,신기일,Hwang, Hee-Jin,Shin, Key-Il 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.1

많은 소지역 추정량이 제안되었으며, 국내외에서 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 또한 소지역 추정량의 특성과 우수성을 비교하기위한 비교통계량도 연구되고 있다. 기존의 소지역 추정량은 MSE(Mean square error)를 최소화하여 얻어지며, 이에 따라 추정량의 우수성도 MSE를 기준으로 판단하고 있다. 본 논문에서는 최근 새롭게 재조명 되고 있는 MSPE(Mean square percentage error)를 최소화하는 추정량을 제안하였다. 신기일 등 (2007)에서 사용된 비교통계량과 MSE 그리고 MSPB를 이용하여 제안된 추정량과 기존의 소지역 추정량을 비교하였다. Many small area estimation methods have been suggested. Also for the comparison of the estimation methods, model diagnostic checking techniques have been studied. Almost all of the small area estimators were developed by minimizing MSE(Mean square error) and so the MSE is the well-known comparison criterion for superiority. In this paper we suggested a new small area estimator based on minimizing MSPE(Mean square percentage error) which is recently re-highlighted. Also we compared the new suggested estimator with the estimators explained in Shin et al. (2007) using MSE, MSPE and other diagnostic checking criteria.

소지역 실업률의 패널추정을 위한 일반화커널추정방정식

심주용,김영원,황창하 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.6

The high unemployment rate is one of the major problems in most countries nowadays. Hence, the demand for small area labor statistics has rapidly increased over the past few years. However, since sample surveys for producing official statistics are mainly designed for large areas, it is difficult to produce reliable statistics at the small area level due to small sample sizes. Most of existing studies about the small area estimation are related with the estimation of parameters based on cross-sectional data. By the way, since many official statistics are repeatedly collected at a regular interval of time, for instance, monthly, quarterly, or yearly, we need an alternative model which can handle this type of panel data. In this paper, we derive the generalized kernel estimating equation which can model time-dependency among response variables and handle repeated measurement or panel data. We compare the proposed estimating equation with the generalized linear model and the generalized estimating equation through simulation, and apply it to estimating the unemployment rates of 25 areas in Gyeongsangnam-do and Ulsan for 2005. 오늘날 높은 실업률은 대부분의 국가에서 중요한 문제 중의 하나이다. 한편 소지역의 노동 관련통계에 대한 요구가 지난 몇년간 급속도로 증가하였다. 그러나 대부분의 공식통계를 생산하기 위한표본설계는 대영역의 통계를 생산할 목적으로 설계되기 때문에 소지역의 경우 배정되는 표본조사단위수가 극히 적어 신뢰성 있는 통계 산출이 어렵다. 그리고 소지역 추정에 대한 대부분의 기존 연구들은 특정 시점에서의 추정에 국한 되어 왔다. 그러나 대부분의 공식통계들은 월, 분기 또는 연 단위로 측정되는 패널자료이기 때문에 이를 고려한 추정방법이 필요하다. 본 논문에서는 패널자료의 분석을 위해 유용하게 사용되고 있는 일반화추정방정식의 비모수적 버전인 일반화커널추정방정식을 도출하여 조사시점을 고려한 소지역 실업률의 추정에 활용하는 방안을 제안한다. 모의실험을 통하여 일반화커널추정방정식 방법, 일반화추정방정식 방법 및 일반화선형모형과 비교한다. 그리고 2005년 1월부터 12월까지 경상남도 및 울산광역시의 25개 시군구의 경제활동인구조사의 패널자료에 위에서 언급한 세 가지 방법을 적용하여 해당 소지역의 월별 실업률을 추정한다.

베이지안 추론방법을 이용한 소지역 주택매매가격지수 추정

우남교,권범준 한국감정원 2016 부동산분석 Vol.2 No.1

Real estate price is measured by the area, location, accessibility and so on. Therefore even if the area is very small, these factors are effective to make difference of real estate price by areas. Recently the demand for small area estimation has greatly increased since that is important to formulate policies and programs, to the allocation of government funds and to regional planning. Generally, small area models are considered that include area-specific random effects (called small area effect). In this study, we consider a semiparametric specification of the Fay-Herriot model, which allows non linearities in the relationship between Y and the auxiliary variables X. We can estimate housing sales price index in seoul area with land price index as covariate variable from this model. The plan of this paper is as follows. In Chapter 2, we introduce small area model using Bayesian approach. In Chapter 3, we provide the result of the numerical study. Then we give our concluding remarks in Chapter 4. 지리적 위치가 고정되어 있는 부동산은 입지 속성을 가지고 접근성에 따라서 용도가 결정되기 때문에 입지와 접근성에 대한 선호도를 유발하게 되고 그에 따른 가격을 형성하게 된다. 이러한 부동산의 속성때문에 지역에 따라 가격의 차이가 발생하게 되고 이는 충분히 작은 소지역(small area)내에서도 그 영향을 미치게 되므로 소지역의 통계가 중요시 되고 있다. 이러한 소지역 추정은 통계적 모형화를 통하여 이용 가능한 변수가 타당한 정보를 제공하지 못하는 지역에 대해 믿을만한 추정치를 제공 가능하게 한다. Fay-Herriot(1979) 모형은 가장 잘 알려진 소지역 추정 모형으로 설계모형(Design model)과 회귀분석 모형(regression model)의 조합된 모형이며 선형성이 만족하지 않을 경우 준모수적 접근방법으로 해결 가능하다. 이 논문에서는 4가지의 후보 모형을 설정하여 계층적 베이지안 추론 방법을 활용하고, 베이지안 추정시 발생되는 수치적 어려움을 해결하기 위해 깁스 표집기를 사용하였다. 각 모형은 네가지 비교 척도를 사용하여 모형을 선택하고 추정값의 정도를 비교하였다. 이를 통해 향후 읍면동별 지가지수의 소지역 모델링을 통해 읍면동별 주택매매가격지수 뿐만 아니라 전세가격지수, 월세가격지수, 상업용 임대가격지수 등 부동산 가격과 관련된 지수들의 추정이 가능하게 될 것이다.

질병지도 작성을 위해 공간모형을 이용한 소지역 추정

안대성,한준희,윤태호,김창훈,노맹석,An, Daeseong,Han, Junhee,Yoon, Taeho,Kim, Changhoon,Noh, Maengseok 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.1

행정구역상 읍/면/동 단위의 소지역 (small area)별로 질병위험의 차이에 대한 분석을 위해, 2005년 기준 서울 행정동을 기준으로 2005년부터 2008년까지 질병, 사고, 암 사망자료에 대한 표준화 사망률 (SMR; standardized mortality rate)을 고려하였다. 소지역 단위로 질병사망률을 직접 추정하는 것은 소지역 내 표본수가 작아, 개발 소지역 단위에서의 직접 계산된 SMR은 그 추정치의 정도 (precision) 확보가 어려운 문제점이 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 각 소지역간 효과 추정을 위해 공간적 상관성 (spatial correlation)을 가지는 다단계 일반화 선형모형 (HGLM; hierarchical generalized linear models)을 고려하였다. 이를 통해, 서울지역 동별 주요 사망원인에 따른 공변량의 효과 및 추정된 SMR을 근거로 질병지도 결과를 제시하였다. SMRs (standardized mortality rates) for major diseases, accidents, cancer are considered in small areas of administrative units such as Eup/Myeon/Dong from years 2005 to 2008. Due to small sample issue in small areas, the precision of directly estimated crude SMR for each area can be low. In this study, we consider the HGLM (hierarchical generalized linear model) with MRF (Markov random field) to account for the spatial correlations among the small areas. The effects of covariates for cause of mortality by Dongs in Seoul and disease maps based on the estimated SMR are presented. The results suggest how we analyze and interpret the difference in mortalities by small areas such as Dongs by revealing the spatial patterns.

비모수적회귀모형을 이용한 소지역통계

이상은 통계청 2012 통계연구 Vol.17 No.2

Small area estimation method is usually applied to the small domain with small sample size for improving the accuracy of estimation. So far various of parametric statistical methods are applied. However recently, nonparametric models are applied to small area estimation. Specially nonparametric regression model are considerably studied. The study shows the comparison of regression and nonparametric regression small area estimation method using Monthly Labour Force Survey. 소지역추정법은 작은 규모의 표본이 배정된 작은 지역 또는 도메인의 추정을 정확히 하기 위한 방법이다. 모수적 기법을 이용한 소지역추정법이 흔히 사용되었으나 최근 비모수적회귀모형의 특징을 고려한 비모수적소지역추정방법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 고용노동부의 매월노동통계 자료를 이용하여 비모수적소지역추정법과 회귀소지역추정법 성능을 비교하였다.

MSPE를 이용한 임금총액 소지역 추정

황희진,신기일,Hwang, Hee-Jin,Shin, Key-Il 한국통계학회 2009 응용통계연구 Vol.22 No.2

국내외적으로 지역통계에 관한 관심이 높아지고 있으며 이와 관련하여 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 소지역 추정에 사용되는 추정량의 대부분은 MSE(moan squared error)를 최소화하여 얻어진다 (Rao, 2003). 최근 황희진과 신기일 (2008)은 MSPE(mean squared percentage error)를 최소화하는 추정량을 사용한 소지역 추정법을 제안하였다. 본 논문에서는 노동통계 중 지청별 일인당 평균 임금총액 추정에 황희진과 신기일 (2008)이 제안한 방법을 적용하여 보았으며 2007년 매월 노동통계 자료를 이용하여 기존의 MSE를 최소화 하여 얻어진 여러 추정량과 우수성을 비교해 보았다. 또한 노동통계를 위 한 소지역 추정의 실제 사용 가능성을 살펴보았다. Many researches have been devoted to the small area estimation related with the area level statistics. Almost all of the small area estimation methods are derived based on minimization of mean squared error(MSE). Recently Hwang and Shin (2008) suggested an alternative small area estimation method by minimizing mean squared percentage error. In this paper we apply this small area estimation method to the labor statistics, especially monthly wages by a branch area of labor department. The Monthly Labor Survey data (2007) is used for analysis and comparison of these methods.

소지역모형 추정기법을 활용한 전·월세 추정

이승수,박원란,정성석,Lee, Seung Soo,Park, Won Ran,Chung, Sung Suk 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.2

조사를 통한 자료생성은 시간과 경제적인 제약이 많고, 조사 방법 및 특성에 따라 자료의 질이 결정되며, 수집된 조사정보를 통계정보로 활용하기까지 오랜 시간이 소요된다. 이와 같은 어려움을 줄이고자 조사 표본설계 단위 보다 작은 지역 또는 다른 영역에 대한 자료를 기존에 조사된 자료 및 행정자료를 이용하여 추정하는 소지역추정 통계방법 활용 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 소지역추정기법을 이용하여 인간이 기본적인 삶을 영위하는데 반드시 필요한 필수재이며, 동시에 우리나라에서 투자재로서의 특징을 나타내는 주택과 관련하여, 요즈음 새로운 주거형태를 차지하는 전세와 월세 지수에 모형기반 소지역추정기법을 적용하고자 한다. 적용된 소지역추정 모형은 회귀모형 추정법, 계층적 베이지안 추정법, 시-공간적 추정법이며, 분석결과 전세와 월세에서 시-공간적 추정모형이 가장 효율적인 것으로 나타났다. In this study we compared three models for small area estimation, Fay-Herriot, Hierarchical Bayses model and spatio-temporal model about charter, monthly rent price index. Charter, monthly rent price of Korea are important issue in these days. Because housing type rapidly changes from self to charter and monthly rent. The accuracy of the estimation was checked on four scales, that is ARB, ASRB, AAB, ASD. In this result, the spatio-temporal model among applied models has most optimal scales about small area estimation of charter and monthly rent index.

인구 및 사회경제적 특성을 반영한 소지역 분류 및 유형화 연구

김화환,이태수,김종민,안태후 국토지리학회 2015 국토지리학회지 Vol.49 No.2

In modern society, social diversity is increasing and the need for tailor-made policies for regional characteristics are emphasized. In order to run an effective policy-making, a detailed policy approach is needed that targets a more granular geographical units than administrative dong units. Gwangju Gwangsan-gu is an area with complex geographical characteristics as in the area many heterogeneous sub-areas co-exist including traditional rural areas, industrial areas, old residential areas, and newly developed large-scale condominium complexes. This study aims to develop a small area categorization for the area to support effective policy planning based on the statistical analysis of socio-economic characteristics of those heterogeneous sub-areas in detailed scale. We subdivide administrative dong units in to finer spatial units with a more homogeneous characteristics. Total 57 of those finer scale sub-areas are statistically analyzed and categorized into 8 groups using the hierarchical clustering method. Based on the statistical analysis of the sub-area type classification and intuitive opinion of local policy experts, policy proposals that are expected to run effectively in those types of sub-area are presented. 사회적 다양성이 증대되고 지역특성에 적합한 맞춤형 정책의 필요성이 강조되고 있는 현대 사회에서 효과적인 정책의 입안과 실행을 위해서는 행정동 단위보다 세분화된 등질지역을 대상으로 하는 세부적인 정책적 접근이 필요하다. 광주광역시 광산구는 기존의 광산군이 1990년에 광주광역시로 편입된 지역으로 전통적인 농촌 지역과 계획적으로 개발된 산업지역, 전통적 도시주거지역과 신규 대단위 택지지역이 공존하는 복합적인 특성을 보이는 지역이다. 본 연구는 광주광역시 광산구를 대상으로 집계구 단위로 인구 및 사회경제적 특성을 반영하는 통계자료를 취합한 뒤 행정동보다 세밀한 단위 지역을 세분하고 통계적 군집분석 기법을 통해 소지역 유형화를 시도하였다. 행정동을 지형지물 기준으로 세분하여 57개 소지역을 설정하고 계층적 군집분석 기법을 통해 8개 소지역 유형으로 분류하였다. 분류된 유형화 결과를 바탕으로 소지역 유형을 통계자료 및 직관적 데이터를 기반으로 분석하고, 해당 유형 지역에서 효과적으로 실행될 것으로 예상되는 정책적 제언을 제시하였다.

소지역 추정을 위한 M-분위수 커널회귀

심주용,황창하 한국데이터정보과학회 2012 한국데이터정보과학회지 Vol.23 No.4

An approach widely used for small area estimation is based on linear mixed models. However, when the functional form of the relationship between the response and the input variables is not linear, it may lead to biased estimators of the small area parameters. In this paper we propose M-quantile kernel regression for small area mean estimation allowing nonlinearities in the relationship between the response and the input variables. Numerical studies are presented that show the sample properties of the proposed estimation method. 소지역 추정을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나는 선형혼합효과모형이다. 그러나 종속 변수와 독립변수 사이의 관계가 비선형일 때 이 모형은 소지역 관련 모수에 대해 편의된 추정값을 초래한다. 본 논문에서는 M-분위수 커널회귀를 사용하여 소지역의 평균을 추정하는 방법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 서포트벡터분위수회귀와 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보인다.