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Tout (2)

Tout (2) ((2 results))

  • 1. Améliorer la couverture des intervalles de confiance au niveau des degrés de liberté : application au recensement canadien
    Articles et rapports : 12-001-X202600100005
    Description : La construction d’intervalles de confiance s’appuie très souvent sur une loi de probabilité qui utilise un certain nombre de degrés de liberté comme paramètre. C’est le cas des intervalles de confiance de Student et de Wilson modifié, dont il sera question dans cet article, qui font appel aux quantiles de la distribution de Student dont le nombre de degrés de liberté est généralement inconnu. Pour que la longueur d’un intervalle de confiance soit représentative de la fiabilité d’une estimation, il est essentiel que le taux de couverture réel corresponde au taux nominal. À cette fin, le nombre de degrés de liberté de la distribution de probabilité utilisé en pratique pour calculer l’intervalle de confiance doit être estimé avec la plus grande précision possible. Une règle approximative est souvent employée, bien qu’elle tende à surestimer le nombre réel de degrés de liberté. Dans cet article, une version plus précise des degrés de liberté, issue de l’approximation de Satterthwaite, est obtenue dans le contexte du recensement canadien de la population. Le plan de sondage est équivalent à un plan aléatoire simple sans remise, stratifié en grappes, et la méthode d’estimation de la variance est une adaptation de la méthode des demi-échantillons équilibrés. Une expression explicite des degrés de liberté est obtenue dans ces conditions, permettant d’identifier les facteurs qui les influencent. À titre de comparaison, la formule des degrés de liberté est également établie pour l’estimateur classique de la variance. Une étude par simulations montre que l’utilisation de cette version des degrés de liberté permet de corriger le problème de sous-couverture observé avec la règle approximative, soulignant l’importance de l’évaluation précise de ce nombre.
    Date de diffusion : 2026-06-29
  • 2. Comprendre les intervalles de confiance dans le cadre du Recensement de 2021
    Articles et rapports : 98-20-00012021003
    Description :

    Ce feuillet d’information fournit une courte description du contexte permettant de comprendre les intervalles de confiance. Les intervalles de confiance sont un indicateur utile de la qualité des données. Les intervalles de confiance se trouvent généralement dans les tableaux de données accessibles sur le site Web de Statistique Canada.

    Date de diffusion : 2022-09-21
Articles et rapports (2)

Articles et rapports (2) ((2 results))

  • 1. Améliorer la couverture des intervalles de confiance au niveau des degrés de liberté : application au recensement canadien
    Articles et rapports : 12-001-X202600100005
    Description : La construction d’intervalles de confiance s’appuie très souvent sur une loi de probabilité qui utilise un certain nombre de degrés de liberté comme paramètre. C’est le cas des intervalles de confiance de Student et de Wilson modifié, dont il sera question dans cet article, qui font appel aux quantiles de la distribution de Student dont le nombre de degrés de liberté est généralement inconnu. Pour que la longueur d’un intervalle de confiance soit représentative de la fiabilité d’une estimation, il est essentiel que le taux de couverture réel corresponde au taux nominal. À cette fin, le nombre de degrés de liberté de la distribution de probabilité utilisé en pratique pour calculer l’intervalle de confiance doit être estimé avec la plus grande précision possible. Une règle approximative est souvent employée, bien qu’elle tende à surestimer le nombre réel de degrés de liberté. Dans cet article, une version plus précise des degrés de liberté, issue de l’approximation de Satterthwaite, est obtenue dans le contexte du recensement canadien de la population. Le plan de sondage est équivalent à un plan aléatoire simple sans remise, stratifié en grappes, et la méthode d’estimation de la variance est une adaptation de la méthode des demi-échantillons équilibrés. Une expression explicite des degrés de liberté est obtenue dans ces conditions, permettant d’identifier les facteurs qui les influencent. À titre de comparaison, la formule des degrés de liberté est également établie pour l’estimateur classique de la variance. Une étude par simulations montre que l’utilisation de cette version des degrés de liberté permet de corriger le problème de sous-couverture observé avec la règle approximative, soulignant l’importance de l’évaluation précise de ce nombre.
    Date de diffusion : 2026-06-29
  • 2. Comprendre les intervalles de confiance dans le cadre du Recensement de 2021
    Articles et rapports : 98-20-00012021003
    Description :

    Ce feuillet d’information fournit une courte description du contexte permettant de comprendre les intervalles de confiance. Les intervalles de confiance sont un indicateur utile de la qualité des données. Les intervalles de confiance se trouvent généralement dans les tableaux de données accessibles sur le site Web de Statistique Canada.

    Date de diffusion : 2022-09-21

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