Estimation dans des enquêtes par sondage avec des probabilités d'inclusion conditionelles : enquêtes à plan d'échantillonnage complexe - ARCHIVÉ

L'auteur étudie une méthode basée sur le plan de sondage permettant d'utiliser une information auxiliaire en vue d'améliorer la précision des estimateurs. L'objectif est de construire un estimateur dont le biais conditionnel est faible grâce à la pondération des valeurs observées par l'inverse des probabilités d'inclusion conditionnelles. L'auteur propose une approximation générale dans le cas où la statistique auxiliaire est un vecteur d'estimateurs de Horvitz-Thompson. Cette approximation est assez proche de l'estimateur optimal deécrit par Fuller et Isaki (1981), Montanari (1987, 1997), Deville (1992) et Rao (1994, 1997). Puis, il applique l'estimateur optimal à un plan d'échantillonnage stratifié et montre qu'on peut considérer cet estimateur optimal comme estimateur de régression généralisé pour lequel les variables indicatrices de la stratification sont également utilisés au stade de l'estimation. Enfin, il discute du domaine d'application de cet estimateur dans le contexte général de l'utilisation de données auxiliaires.