Sélection des variables pour l'estimation par régression dans le cas des populations finies - ARCHIVÉ

Les auteurs examinent la sélection des variables auxiliaires pour l'estimation par régression des paramètres des populations finies dans le cas d'un plan de sondage aléatoire simple. Ce problème fondamental que posent les méthodes d'échantillonnage fondé sur un modèle ou assisté par un modèle prend une importance d'ordre pratique quand le nombre de variables disponibles est grand. Les auteurs élaborent une méthode consistant à minimiser un estimateur de l'erreur quadratique moyenne, puis, la comparent à d'autres en utilisant un ensemble fixe de variables auxiliaires, un test de signification classique, une méthode de réduction du nombre de conditions et une méthode de régression ridge. Selon les résultats de l'étude, la méthode proposée est efficace. Les auteurs soulignent que la méthode de sélection des variables influe sur les propriétés des estimateurs types de la variance, ce qui entraîne par conséquent un problème d'estimation de la variance.