Meilleure prédiction observée par régression à erreurs emboîtées sous spécification éventuellement inexacte de la moyenne et de la variance - ARCHIVÉ

Nous considérons la méthode de la meilleure prédiction observée (MPO; Jiang, Nguyen et Rao 2011) pour l’estimation sur petits domaines sous le modèle de régression à erreurs emboîtées, où les fonctions moyenne et variance peuvent toutes deux être spécifiées inexactement. Nous montrons au moyen d’une étude par simulation que la MPO peut donner de nettement meilleurs résultats que la méthode du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique (MPLSBE) non seulement en ce qui concerne l’erreur quadratique moyenne de prédiction (EQMP) globale, mais aussi l’EQMP au niveau du domaine pour chacun des petits domaines. Nous proposons, pour estimer l’EQMP au niveau du domaine basée sur le plan de sondage, une méthode du bootstrap simple qui produit toujours des estimations positives de l’EQMP. Nous évaluons les propriétés de l’estimateur de l’EQMP proposé au moyen d’une étude par simulation. Nous examinons une application à la Television School and Family Smoking Prevention and Cessation study.