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  • 1. Modèles de forêt aléatoire convergents par rapport au plan pour la collecte de données recueillies à partir d’un échantillon complexe
    Articles et rapports : 12-001-X202400200015
    Description : Les modèles de forêt aléatoire, qui sont obtenus en calculant la moyenne des valeurs estimées d’un grand nombre de modèles arborescents, représentent un outil utile et souple pour modéliser les données de manière non paramétrique afin de fournir des valeurs hautement prédictives. Il existe un grand nombre d’applications potentielles pour ces types de modèles lorsqu’on traite des données d’enquête. Toutefois, puisque les données d’enquête sont habituellement recueillies à l’aide d’un plan de sondage informatif, il est nécessaire que l’algorithme utilisé pour créer les modèles de forêt aléatoire tienne compte de ce plan pendant l’estimation du modèle. Les modèles arborescents utilisés dans la forêt sont généralement obtenus en estimant les modèles arborescents sur des échantillons bootstrap des données d’origine. Comme les modèles dépendent des données observées et que les données observées dans l’échantillon dépendent du plan de sondage informatif, la méthode d’estimation habituelle est susceptible de mener à un modèle de forêt aléatoire biaisé lorsque ce dernier est appliqué aux données d’enquête. Dans le présent article, nous fournissons un algorithme et un ensemble de conditions produisant des modèles de forêt aléatoire convergents dans le cadre d’un plan de sondage informatif et comparons cette méthode avec la méthode habituelle de modélisation de type forêt aléatoire. Nous démontrons que le fait de ne pas tenir compte du plan de sondage peut donner lieu à des estimations de modèle comportant un biais.
    Date de diffusion : 2024-12-20
Articles et rapports (1)

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  • 1. Modèles de forêt aléatoire convergents par rapport au plan pour la collecte de données recueillies à partir d’un échantillon complexe
    Articles et rapports : 12-001-X202400200015
    Description : Les modèles de forêt aléatoire, qui sont obtenus en calculant la moyenne des valeurs estimées d’un grand nombre de modèles arborescents, représentent un outil utile et souple pour modéliser les données de manière non paramétrique afin de fournir des valeurs hautement prédictives. Il existe un grand nombre d’applications potentielles pour ces types de modèles lorsqu’on traite des données d’enquête. Toutefois, puisque les données d’enquête sont habituellement recueillies à l’aide d’un plan de sondage informatif, il est nécessaire que l’algorithme utilisé pour créer les modèles de forêt aléatoire tienne compte de ce plan pendant l’estimation du modèle. Les modèles arborescents utilisés dans la forêt sont généralement obtenus en estimant les modèles arborescents sur des échantillons bootstrap des données d’origine. Comme les modèles dépendent des données observées et que les données observées dans l’échantillon dépendent du plan de sondage informatif, la méthode d’estimation habituelle est susceptible de mener à un modèle de forêt aléatoire biaisé lorsque ce dernier est appliqué aux données d’enquête. Dans le présent article, nous fournissons un algorithme et un ensemble de conditions produisant des modèles de forêt aléatoire convergents dans le cadre d’un plan de sondage informatif et comparons cette méthode avec la méthode habituelle de modélisation de type forêt aléatoire. Nous démontrons que le fait de ne pas tenir compte du plan de sondage peut donner lieu à des estimations de modèle comportant un biais.
    Date de diffusion : 2024-12-20

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    •  Par exemple, si vous cherchez enquête ou­ population ou active, vous obtiendrez seulement les documents contenant l’un ou l’autre de ces mots, ou tous ces mots.

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