Inférence statistique pour une moyenne de population finie avec imputation fondée sur l’apprentissage automatique pour données d’enquête manquantes

Articles et rapports : 11-522-X202500100025
Description : Les offices nationaux de statistique ont de plus en plus adopté l’apprentissage automatique (AA) en raison de son potentiel à améliorer les estimations issues des enquêtes. Les techniques d’AA offrent des avantages considérables, notamment la capacité de traiter des données de grande dimension et de capter des relations complexes et non linéaires, améliorant ainsi la qualité globale des statistiques d’enquête. Dans cet article, suivant l’approche de Chernozhukov et al. (2018), nous décrivons un cadre d’apprentissage automatique doublement débiaisé permettant de réaliser une inférence statistique valide lorsque les estimateurs imputés proviennent de procédures d’AA. Les résultats de simulations indiquent que le cadre proposé fonctionne bien dans un large éventail de scénarios.
Numéro d'exemplaire : 2025001
Auteur(s) : Haziza, David; Dagdoug, Mehdi
Produit principal : La série des symposiums internationaux de Statistique Canada : recueil
Format Date de sortie Informations supplémentaires
PDF septembre 8 2025

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