Estimation sur petits domaines sous linéarisation - ARCHIVÉ

L'estimation sur petits domaines fondée sur des modèles linéaires mixtes est parfois inefficace quand les relations sous-jacentes ne sont pas linéaires. Nous présentons des techniques d'estimation sur petits domaines pour des variables qui peuvent être modélisées linéairement après une transformation non linéaire. En particulier, nous étendons l'estimateur direct fondé sur un modèle de Chandra et Chambers (2005, 2009) à des données qui concordent avec un modèle linéaire mixte sur l'échelle logarithmique, en utilisant le calage sur un modèle pour définir des poids pouvant être utilisés dans cet estimateur. Nos résultats montrent que l'estimateur fondé sur la transformation que nous obtenons est à la fois efficace et robuste à la distribution des effets aléatoires dans le modèle. Une application à des données d'enquêtes auprès des entreprises démontre la performance satisfaisante de la méthode.