Une note sur la statistique C_P sous un modèle de régression à erreur emboîtée

Les modèles de régression à erreur emboîtée sont utilisés fréquemment pour l'estimation par petits domaines et les problèmes connexes. Cependant, l'application des critères standard de sélection du modèle de régression aux modèles à erreur emboîtée donne parfois lieu à des méthodes de sélection du modèle inefficaces. Nous illustrons ce point en examinant les propriétés de la statistique C_P au moyen d'une étude par simulation de Monte Carlo. L'inefficacité de la statistique C_P peut, cependant, être corrigée grâce à une transformation appropriée des données.