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Bayesian Estimation of the Frequencies of Domestic Trips using Fay-Herriot Model

Bayesian Estimation of the Frequencies of Domestic Trips using Fay-Herriot Model
Issue Date
대학원 통계학과
이화여자대학교 대학원
Small area estimation is statistical techniques which estimate parameters for small sub-populations. If a survey has been carried out for the whole population, the sample size for a small area may be too small to generate accurate estimates. To get out this problem, small area estimation borrows extra information for the given small area and improve the accuracy. In this paper, we focus on the frequency of domestic trip which is one of various statistics representing the travel status. In specific, we assume the Fay-Herriot model, one of the small area estimation method, and apply hierarchical Bayesian approach for parameter estimation via the Gibbs sampler. The estimation results are compared with CV values from direct estimation results which is given by Korea Ministry of Culture, Sports, and Tourism. And then, we compare those results through t-test whether the CV is effectively declined. The results show that our Bayesian approach yields more accurate estimates.; 본 연구의 목적은 소지역을 추정하는 데 있어 계층적 베이지안 방법을 이용하여 기존의 직접추정량보다 표본오차가 더 작은 추정량을 얻는 것이다. 소지역 추정법이란 표본의 규모를 크게 확대하지 않으면서 표본의 규모가 작은 지역인 시, 군, 지방자치단위, 센서스구획 등의 소지역이나 소분류에 대한 통계를 간접적으로 추정하는 방법이다. 본 논문에서는 수요 우선순위 2순위인 국민여행실태조사에 대해 국내 여행과 관련된 데이터를 활용하여 국내여행 참가 횟수에 대한 소지역 추정을 하였다. 계층적 베이지안 분석의 경우 깁스표본기법을 사용하면 추론을 쉽게 할 수 있다는 특징을 이용하여 모형기반추정법의 하나인 Fay-Herriot 모형을 적용시켰다. 또한 문화체육관광부에서 발표하는 직접추정량과 비교하여 CV(상대표준오차)가 효과적으로 감소했는지를 Hendricks and Robey가 제시한 CV에 대한 t-test를 통해 비교분석 하였으며, 종속변수인 국내여행 참가횟수에 대한 보조변수를 선택하는데 있어서는 stepwise 변수선택법을 적용하였다. 그 결과 기대했던 대로 추정오차가 더 작아 안정적인 베이즈 추정값을 얻을 수 있었다.
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