Une méthode de transformation applicable à l'échantillonnage de populations finies calée par une méthode de vraisemblance empirique - ARCHIVÉ

Dans le présent article, nous présentons une méthode qui permet d'estimer l'intervalle de confiance de la moyenne d'une population finie quand on dispose de certaines données auxiliaires. Comme l'ont montré Royall et Cumberland grâce à une série d'études empiriques, l'application naïve des méthodes existantes de construction des intervalles de confiance de la moyenne d'une population aboutit parfois à de très médiocres probabilités conditionnelles de couverture subordonnées à la moyenne d'échantillon de la covariable. Le cas échéant, nous proposons de transformer les données pour améliorer la précision de l'approximation normale. Puis, d'après les données transformées, nous faisons une inférence quant à la moyenne de la population originale et intégrons les données auxiliaires à l'inférence soit directement, soit par calage au moyen d'une fonction empirique de vraisemblance. Nous appliquons notre méthode, qui est basée sur le plan de sondage, à six populations réelles et constatons que, dans les cas où la transformation est nécessaire, elle donne de bons résultats comparativement à la méthode de régression habituelle.