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  • 1. Estimation par calage assistée par un modèle au moyen du calage par entropie généralisée dans l’échantillonnage
    Articles et rapports : 12-001-X202500100007
    Description : Nous présentons une approche novatrice d’estimation par calage assistée par un modèle dans l’échantillonnage au moyen du calage par entropie généralisée. La méthode s’appuie sur le récent travail de Kwon, Kim et Qiu (2024) et l’étend à un cadre assisté par un modèle. Contrairement aux techniques de calage traditionnelles, cette approche prend en compte une fonction d’entropie généralisée comme objectif d’optimisation et incorpore une contrainte de calage éliminant le biais pour assurer la convergence par rapport au plan. L’estimateur proposé démontre une équivalence asymptotique à un estimateur augmenté par la régression généralisée. Il permet une variance du modèle inégale, ce qui peut améliorer l’efficacité lorsque le plan d’échantillonnage est informatif. L’article présente des justifications de la méthode fondées sur le plan et fondées sur le modèle, ainsi que les propriétés asymptotiques et les techniques d’estimation de la variance. Les aspects computationnels sont analysés, y compris l’approche d’optimisation non contrainte qui facilite la mise en œuvre, notamment pour les variables auxiliaires de grande dimension. Le rendement de la méthode est évalué au moyen d’une étude par simulation, démontrant son efficacité quant à l’amélioration de l’efficacité de l’estimation, particulièrement lorsque le plan d’échantillonnage est informatif.
    Date de diffusion : 2025-06-30
Articles et rapports (1)

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  • 1. Estimation par calage assistée par un modèle au moyen du calage par entropie généralisée dans l’échantillonnage
    Articles et rapports : 12-001-X202500100007
    Description : Nous présentons une approche novatrice d’estimation par calage assistée par un modèle dans l’échantillonnage au moyen du calage par entropie généralisée. La méthode s’appuie sur le récent travail de Kwon, Kim et Qiu (2024) et l’étend à un cadre assisté par un modèle. Contrairement aux techniques de calage traditionnelles, cette approche prend en compte une fonction d’entropie généralisée comme objectif d’optimisation et incorpore une contrainte de calage éliminant le biais pour assurer la convergence par rapport au plan. L’estimateur proposé démontre une équivalence asymptotique à un estimateur augmenté par la régression généralisée. Il permet une variance du modèle inégale, ce qui peut améliorer l’efficacité lorsque le plan d’échantillonnage est informatif. L’article présente des justifications de la méthode fondées sur le plan et fondées sur le modèle, ainsi que les propriétés asymptotiques et les techniques d’estimation de la variance. Les aspects computationnels sont analysés, y compris l’approche d’optimisation non contrainte qui facilite la mise en œuvre, notamment pour les variables auxiliaires de grande dimension. Le rendement de la méthode est évalué au moyen d’une étude par simulation, démontrant son efficacité quant à l’amélioration de l’efficacité de l’estimation, particulièrement lorsque le plan d’échantillonnage est informatif.
    Date de diffusion : 2025-06-30

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