Estimation de la variance de l'estimateur général de régression : approche de calage à niveau élevé - ARCHIVÉ

L'analyse qui suit porte sur le problème qui consiste à estimer la variance de l'estimateur général de régresison linéaire. On a montré que l'approche de calage à bas niveau adoptée par Sändal (1996) est moins ou aussi efficace que celle d'une catégorie d'estimateurs avancée par Deng et Wu (1987). On a aussi proposé une approche par calage à un niveau plus élevé. Les auteurs montrent que cette dernière constitue une amélioration par rapport à l'originale. Plusieurs estimateurs correspondent à des cas particuliers de la nouvelle approche. On a notamment émis l'idée d'obtenir une estimation non négative de la variance de l'estimateur GREG. Les résultats ont été appliqués à un plan d'échantillonnage aléatoire stratifié. On a aussi entrepris une étude empirique afin de jauger l'efficacité des stratégies envisagées. Le logiciel de statistique SGE bien connu, élaboré par Statistique Canada, peut être perfectionné en vue de fournir une estimation plus précise de la variance de l'estimateur GREG par calage à niveau élevé, dans certaines circonstances examinées plus bas.