Régression logistique selon des plans de sondage complexes - ARCHIVÉ

L’auteur expose des méthodes qui permettent de calculer des estimateurs convergents des paramètres d’une fonction logistique générale et de la matrice des covariances asymptotique correspondante selon des plans de sondage complexes. Il corrige l’estimateur de Taylor de la matrice des covariances de manière à obtenir une matrice définie positive et à réduire du même coup le biais dû aux petits échantillons. L’auteur s’intéresse tout d’abord au cas de l’échantillonnage en grappes et passe ensuite à des plans de sondage plus complexes. Il réalise une étude de Monte Carlo afin d’analyser les caractéristiques de tests F construits à partir de diverses matrices de covariances pour de petits échantillons. Enfin, il compare la méthode du maximum de vraisemblance, qui ne tient aucunement compte du plan de sondage, avec la méthode du développement de Taylor et une version modifiée de celle-ci.