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Application of Judgement Post-Stratification to Extended Producer Responsibility System

생산자 책임재활용 제도를 위한 혼입비율 조사에서 Judgement Post-Stratification의 활용

  • Choi, Wan-Suk (Department of Applied Statistics, Yonsei University) ;
  • Lim, Jo-Han (Department of Applied Statistics, Yonsei University) ;
  • Lim, Jong-Ho (Department of Applied Statistics, Yonsei University) ;
  • Kim, Hyun-Joong (Department of Applied Statistics, Yonsei University)
  • 최완석 (연세대학교 응용통계학과) ;
  • 임요한 (연세대학교 응용통계학과) ;
  • 임종호 (연세대학교 응용통계학과) ;
  • 김현중 (연세대학교 응용통계학과)
  • Published : 2008.01.31

Abstract

Judgement post-stratification is a new sampling method developed by MacEachern et al. (2004). This article suggests that the judgement post-stratification method can be a good alternative for the simple random sampling when analyzing real-world environmental data. It becomes an important task to accurately measure the output of a recycling facility since the EPR (Extended Producer Responsibility) system takes effect on 2003. However, the total weight of materials processed in the recycling facility may not be a proper measure because the materials are frequently mingled with other non-recycling materials. Therefore, it is necessary to estimate the mixture ratio of non-recycling materials among the total materials admitted in the facility. Unfortunately, the size of sample in a recycling facility is restricted due to the inconvenience of sampling procedure such as safety, odor, time and classification of non-recycling materials. In this article, we showed the relative efficiency of the judgement post-stratification method over the simple random sampling method for equal sample sizes using Monte Carlo simulation. Furthermore, we applied the judgement post-stratification method on the 2004 recycling data and showed that it can replace the simple random sampling even with smaller observations.

환경부가 2003년 이후 생산자 책임 재활용 제도를 시행함에 있어 각 기업의 처리 대상 재활용 실적(양)을 측정하는 것이 중요한 문제가 되었다. 이때 각 기업의 처리 적의 중요한 변수가 비 대상품목의 혼입비율이고 이를 매년 기업 단위로 12회 이상 조사해 오고 있다. 하지만 혼입 비율을 조사함에 있어 조사자의 안전성, 악취, 정확한 비대상품 식별의 어려움 등등 여러 가지문제가 발생함에 따라 적은 조사 회수로도 정확한 혼입비율을 측정할 수 있는 방법에 대한 현장 조사자들의 요구가 있어 왔다. 이에 본 논문은 최근 통계학 분야에서 활발하게 연구되어 지고 있는 Judgement Post-stratification(이후 JPS)라는 특별한 표본조사 방법을 적용해 볼 것을 제안한다. 본 논문에서는 JPS 방법의 효율성을 모의실험을 통하여 현재 사용되고 있는 Simple Random Sampling (이후 SRS)방법과 비교, 표본수가 같은 경우 그 우수성을 이야기하였고, 이를 실제 2004년 환경자원공사에서 수행한 실제 조사 자료에 적용하여 JPS를 이용한 방법이 기존의 방법을 적은 조사회수로도 충분히 대체 할 수 있음을 보였다.

Keywords

References

  1. Chen, Z., Bai, Z. and Sinha, B. K. (2003). Ranked Set Sampling: Theory and Applications. Springer-Verlag, New York
  2. MacEachern, S. N., Stasny E. A. and Wolfe, D. A. (2004). Judgement post-stratification with multiple rankers. Biometrics, 60, 207-215 https://doi.org/10.1111/j.0006-341X.2004.00144.x
  3. Ozturk, O. (2006). Statistical inference under a stochastic ordering constraint in ranked set sampling. Technical report, Department of Statistics, The Ohio State University
  4. Stokes, S. L., Wang, X. and Chen, M. (2006). Judgment post-stratification with multiple rankers. To appear in Journal of Statistical Theory and Applications. Available from http://www.smu.edu/statistics/TechReports/TR341.pdf
  5. Wang, X., Lim, J. and Stokes, S. L. (2006a). A nonparametric mean estimator for judgment post-stratified data. To appear in Biometrics, Available from http://eclass.yonsei.ac.kr/johanlim/JPS-ISO.pdf
  6. Wang, X., Stokes, S. L., Lim, J. and Chen, M. (2006b). Concomitant of mul- tivariate order statistics with application to judgment post-stratification. Journal of the American Statistical Association, 101, 1693-1704 https://doi.org/10.1198/016214506000000564