출구조사자료의 베이지안 분석방법에 대한 연구

A Bayesian Approach to the Analysis of Exit Poll Data

각종 선거에서 투표당일에 각 방송사에서 실시하고 있는 출구조사는 시청자들의 궁금증을 이른 시간에 해소해줄 수 있는 통계조사방법이지만 그 동안의 출구조사결과는 실망스러운 경우가 적지 않았다. 이런 이유로 최근에 주로 출구조사의 계획 및 진행상의 문제에 대하여 초점을 두고 출구조사 오류의 원인분석 및 개선방향에 대한 다양한 연구가 수행되어 왔는데, 이 연구에서는 자료의 분석방법에 초점을 두고 조사자료의 분석을 기존의 빈도론적 관점이 아닌 베이지안 관점에서 수행하는 베이지안 분석방법을 제안하였다. 먼저 기존 방법과 비교분석이 용이한 단순모형을 설정하여 베이즈추정량을 유도하고, 그 결과를 평균제곱오차의 척도로 기존의 방법과 비교하여 보았으며, 이를 일반화된 모형으로 확장하였다. 단순모형에서 베이즈추정량과 최우추정량의 성능을 비교검토해 본 결과, 이 논문에서 제안한 베이즈추정량이 전반적으로 기존의 최우추정량보다 우수한 평균제곱오차를 보였으며, 그 차이는 특히 후보자들 간의 득표율 차이가 작은 경합지역일수록 커지는 것으로 나타났다.

Exit poll is generally used to forecast the election results. In this work, we consider a Bayesian approach to the model for exit poll data. First of all, a simple model for exit poll data is supposed to derive the Bayes estimator of concerned parameter, and the performance of Bayes estimator is compared to the one of the maximum likelihood estimator by means of mean squared errors. Finally, the simple model is extended to the more generalized model. Under the proposed model, The value of the Bayes estimator is found out to represent the posterior probability of winning of concerned candidate. As a results of this work, we find that the Bayes estimator has better performance than the maximum likelihood estimator, especially in the cases of intense competitions.