Modèle de régression semiparamétrique pour les données d'enquêtes complexes

Nous élaborons un modèle de régression semiparamétrique pour les enquêtes complexes. Dans ce modèle, les variables explicatives sont représentées séparément sous forme d'une partie non paramétrique et d'une partie linéaire paramétrique. Les méthodes d'estimation combinent l'estimation par la régression polynomiale locale non paramétrique et l'estimation par les moindres carrés. Nous élaborons également des résultats asymptotiques, tels que la convergence et la normalité des estimateurs des coefficients de régression et des fonctions de régression. Nous recourrons à la simulation et à des exemples empiriques tirés de l'Enquête sur la santé en Ontario de 1990 pour illustrer la performance de la méthode et les propriétés des estimations.