Méthode hiérarchique de Bayes et méthode empirique de Bayes pour le redressement du sous-dénombrement : données de la « répétition générale » du recensement, effectuée en 1988 au Missouri - ARCHIVÉ

Le présent article analyse une approche basée sur un modèle pour le redressement des données de la répétition générale du recensement de 1990, effectuée en 1988. Ces données ont été recueillies dans des régions d’essai au Missouri. L’objectif premier est d’élaborer des méthodes qui peuvent être utilisées pour modéliser les données de l’Enquête post-censitaire d’avril 1991, qui a fait suite au recensement de 1990, et pour lisser les estimations des facteurs de redressement tirés de l’enquête. Nous proposons dans le présent article une méthode hiérarchique de Bayes (HB) et une méthode empirique de Bayes (EB) qui satisfont à cet objectif. Les estimateurs qui résultent de ces deux méthodes semblent permettre d’améliorer de façon constante les estimations basées sur un système de double collecte et les estimateurs de régression lissés.