Estimation par régression généralisée pour un échantillon à deux phases de dossiers fiscaux - ARCHIVÉ

Dans cet article, nous déterminons un estimateur par régression généralisé pour domaines ainsi qu’un estimateur approximatif de la variance correspondante suivant un plan d’échantillonnage à deux phases pour stratification avec échantillonnage de Poisson à chaque phase. Ces estimateurs sont une application du modèle général d’estimation par régression pour l’échantillonnage à deux phases élaboré dans Särndal et Swensson (1987) et par Särndal, Swensson et Wretman (1992). Nous étudions l’efficacité empirique de l’estimateur par régression généralisé à l’aide de données de l’échantillon à deux phases de dossiers fiscaux de Statistique Canada, formé annuellement. Enfin, nous comparons à l’estimateur de Horvitz-Thompson trois cas particuliers de l’estimateur par régression généralisé, soit deux estimateurs par régression et un estimateur de stratification a posteriori.