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Tout (3)

Tout (3) ((3 results))

  • 1. Stratégies modifiées de meilleure prédiction observée pour l’estimation sur petits domaines avec des données au niveau de l’unité
    Articles et rapports : 12-001-X202500200012
    Description : La meilleure prédiction observée (MPO) dans le cadre d’un modèle de régression à erreurs emboîtées (REE) a déjà été proposée en utilisant une erreur quadratique moyenne de prédiction (EQMP) fondée sur le plan comme outil pour calculer le meilleur estimateur prédictif (MEP). Une étude récente a montré que la MPO selon le modèle de REE pouvait être associée à une instabilité numérique lors du calcul du MEP. Nous proposons plusieurs modifications de la MPO en vertu du modèle de REE, y compris celles utilisant une EQMP fondée sur un modèle pour calculer le MEP, afin d’améliorer la stabilité numérique et le rendement prédictif. Nous comparons le rendement des stratégies modifiées de MPO avec celui des méthodes existantes dans le cadre d’une étude par simulation. Un exemple de données réelles est examiné.
    Date de diffusion : 2025-12-23
  • 2. Meilleure prédiction observée par régression à erreurs emboîtées sous spécification éventuellement inexacte de la moyenne et de la variance Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X201500114200
    Description :

    Nous considérons la méthode de la meilleure prédiction observée (MPO; Jiang, Nguyen et Rao 2011) pour l’estimation sur petits domaines sous le modèle de régression à erreurs emboîtées, où les fonctions moyenne et variance peuvent toutes deux être spécifiées inexactement. Nous montrons au moyen d’une étude par simulation que la MPO peut donner de nettement meilleurs résultats que la méthode du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique (MPLSBE) non seulement en ce qui concerne l’erreur quadratique moyenne de prédiction (EQMP) globale, mais aussi l’EQMP au niveau du domaine pour chacun des petits domaines. Nous proposons, pour estimer l’EQMP au niveau du domaine basée sur le plan de sondage, une méthode du bootstrap simple qui produit toujours des estimations positives de l’EQMP. Nous évaluons les propriétés de l’estimateur de l’EQMP proposé au moyen d’une étude par simulation. Nous examinons une application à la Television School and Family Smoking Prevention and Cessation study.

    Date de diffusion : 2015-06-29
  • 3. Méthode de l'enclos pour l'estimation non paramétrique sur petits domaines Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X201000111244
    Description :

    Nous étudions le problème de la sélection de modèles non paramétriques pour l'estimation sur petits domaines, auquel beaucoup d'attention a été accordée récemment. Nous élaborons une méthode fondée sur le concept de la méthode de l'enclos (fence method) de Jiang, Rao, Gu et Nguyen (2008) pour sélectionner la fonction moyenne pour les petits domaines parmi une classe de splines d'approximation. Les études par simulations montrent que la nouvelle méthode donne des résultats impressionnants, même si le nombre de petits domaines est assez faible. Nous appliquons la méthode à un ensemble de données hospitalières sur les échecs de greffe pour choisir un modèle non paramétrique de type Fay­Herriot.

    Date de diffusion : 2010-06-29
Articles et rapports (3)

Articles et rapports (3) ((3 results))

  • 1. Stratégies modifiées de meilleure prédiction observée pour l’estimation sur petits domaines avec des données au niveau de l’unité
    Articles et rapports : 12-001-X202500200012
    Description : La meilleure prédiction observée (MPO) dans le cadre d’un modèle de régression à erreurs emboîtées (REE) a déjà été proposée en utilisant une erreur quadratique moyenne de prédiction (EQMP) fondée sur le plan comme outil pour calculer le meilleur estimateur prédictif (MEP). Une étude récente a montré que la MPO selon le modèle de REE pouvait être associée à une instabilité numérique lors du calcul du MEP. Nous proposons plusieurs modifications de la MPO en vertu du modèle de REE, y compris celles utilisant une EQMP fondée sur un modèle pour calculer le MEP, afin d’améliorer la stabilité numérique et le rendement prédictif. Nous comparons le rendement des stratégies modifiées de MPO avec celui des méthodes existantes dans le cadre d’une étude par simulation. Un exemple de données réelles est examiné.
    Date de diffusion : 2025-12-23
  • 2. Meilleure prédiction observée par régression à erreurs emboîtées sous spécification éventuellement inexacte de la moyenne et de la variance Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X201500114200
    Description :

    Nous considérons la méthode de la meilleure prédiction observée (MPO; Jiang, Nguyen et Rao 2011) pour l’estimation sur petits domaines sous le modèle de régression à erreurs emboîtées, où les fonctions moyenne et variance peuvent toutes deux être spécifiées inexactement. Nous montrons au moyen d’une étude par simulation que la MPO peut donner de nettement meilleurs résultats que la méthode du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique (MPLSBE) non seulement en ce qui concerne l’erreur quadratique moyenne de prédiction (EQMP) globale, mais aussi l’EQMP au niveau du domaine pour chacun des petits domaines. Nous proposons, pour estimer l’EQMP au niveau du domaine basée sur le plan de sondage, une méthode du bootstrap simple qui produit toujours des estimations positives de l’EQMP. Nous évaluons les propriétés de l’estimateur de l’EQMP proposé au moyen d’une étude par simulation. Nous examinons une application à la Television School and Family Smoking Prevention and Cessation study.

    Date de diffusion : 2015-06-29
  • 3. Méthode de l'enclos pour l'estimation non paramétrique sur petits domaines Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X201000111244
    Description :

    Nous étudions le problème de la sélection de modèles non paramétriques pour l'estimation sur petits domaines, auquel beaucoup d'attention a été accordée récemment. Nous élaborons une méthode fondée sur le concept de la méthode de l'enclos (fence method) de Jiang, Rao, Gu et Nguyen (2008) pour sélectionner la fonction moyenne pour les petits domaines parmi une classe de splines d'approximation. Les études par simulations montrent que la nouvelle méthode donne des résultats impressionnants, même si le nombre de petits domaines est assez faible. Nous appliquons la méthode à un ensemble de données hospitalières sur les échecs de greffe pour choisir un modèle non paramétrique de type Fay­Herriot.

    Date de diffusion : 2010-06-29

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