Estimation des flux bruts provenant d'enquêtes complexes, avec correction visant à tenir compte des données manquantes, des erreurs de classification et de l'échantillonnage informatif - ARCHIVÉ

La présente communication élargit et développe la méthode proposée par Pfeffermann, Skinner et Humphreys (1998) pour l'estimation de mouvements bruts en présence d'erreurs de classification. L'élément principal de la méthode en question est l'utilisation de renseignements complémentaires au niveau des individus, ce qui permet d'éviter de recourir à des données de validation pour l'estimation des taux d'erreur de classification. Les développements contenus dans la présente communication sont l'établissement de conditions permettant l'identification de modèles, une étude des caracéristiques de la qualité de l'ajustement d'un modèle et des modifications à la vraisemblance de l'échantillon afin de tenir compte des données manquantes et de l'échantillonnage informatif. Ces développements sont illustrés par une petite simulation fondée sur la méthode de Monte Carlo.