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- Articles et rapports : 12-001-X198900214562Description :
L’auteur présente une méthode qui permet de construire des intervalles de confiance acceptables pour des estimations postcensitaires de la population en utilisant une version modifiée de la méthode de corrélation des rapports, appelée méthode des rangs. Il montre que le test de Wilcoxon peut servir à déterminer si un modèle de corrélation des rapports donné est stable à long terme. Si la stabilité du modèle est vérifiée, on en conclut que les intervalles de confiance liés aux données qui ont servi à la construction du modèle sont acceptables pour des estimations postcensitaires. Dans le cas contraire, on en conclut que les intervalles de confiance ne sont pas acceptables et qu’en plus, ils sont susceptibles d’exagérer la précision des estimations postcensitaires. Étant donné un modèle instable, l’auteur montre que l’on peut néanmoins déterminer des intervalles de confiance acceptables pour les estimations postcensitaires en utilisant la méthode des rangs. Il présente finalement un exemple empirique où il utilise les estimations de la population des comtés de l’État de Washington.
Date de diffusion : 1989-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198900214563Description :
Ce document étudie l’exactitude des estimations d’émigrants du Canada et de migrants interprovinciaux déduites des fichiers d’allocations familiales et d’impôt de Revenu Canada. L’application de ces fichiers à l’estimation de la population totale du Canada, des provinces et des territoires est évaluée par comparaison aux chiffres du recensement de 1986. On démontre que ces deux fichiers administratifs offrent des séries de données cohérentes et raisonnablement précises sur l’émigration et la migration interprovinciale pour la période de 1981 à 1986. Il en résulte que les estimations de population sont exactes. L’estimation des émigrants produite à partir du fichier des allocations familiales serait plus précise si l’on utilisait le fichier de l’immigration d’Emploi et Immigration Canada dans le calcul du rapport des taux d’émigration des adultes à ceux des enfants.
Date de diffusion : 1989-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198900214565Description :
Les auteurs se servent de méthodes empiriques de Bayes pour estimer des proportions pour de « petites Région ». Ces méthodes se sont avérées profitables antérieurement dans diverses situations, comme en fait foi l’article de Morris (1983). Suivant l’idée originale de Dempster et Tomberlin (1980), il s’agit essentiellement d’intégrer des effets aléatoires et des effets aléatoires emboîtés dans des modèles qui reflètent la structure complexe d’un plan de sondage à plusieurs degrés. Cela permet d’obtenir des estimations de proportions ainsi que les estimations de variabilité correspondantes. Les auteurs appliquent ces méthodes à des données simulées provenant d’une étude de Monte Carlo qui vise à comparer plusieurs méthodes d’estimation pour petites régions.
Date de diffusion : 1989-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198900214566Description :
L’auteur élabore un modèle de randomisation des réponses pour des populations dichotomiques. Ce modèle prévoit l’utilisation de la randomisation continue ainsi que des essais multiples pour chaque répondant. L’auteur se penche sur le cas particulier de la randomisation avec distributions normales et exécute une simulation par ordinateur pour découvrir les effets que peut avoir cette méthode d’échantillonnage sur la quantité d’information dans l’échantillon. Il décrit aussi un appareil électronique portatif qui mettrait en application son modèle. Enfin, il présente les résultats de l’enquête qu’il a réalisée à l’aide de cet appareil. Les résultats illustrent la supériorité de la méthode des réponses randomisées par rapport à l’interview directe, du moins en ce qui a trait à certaines questions délicates.
Date de diffusion : 1989-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198900214567Description :
L’auteur expose des méthodes qui permettent de calculer des estimateurs convergents des paramètres d’une fonction logistique générale et de la matrice des covariances asymptotique correspondante selon des plans de sondage complexes. Il corrige l’estimateur de Taylor de la matrice des covariances de manière à obtenir une matrice définie positive et à réduire du même coup le biais dû aux petits échantillons. L’auteur s’intéresse tout d’abord au cas de l’échantillonnage en grappes et passe ensuite à des plans de sondage plus complexes. Il réalise une étude de Monte Carlo afin d’analyser les caractéristiques de tests F construits à partir de diverses matrices de covariances pour de petits échantillons. Enfin, il compare la méthode du maximum de vraisemblance, qui ne tient aucunement compte du plan de sondage, avec la méthode du développement de Taylor et une version modifiée de celle-ci.
Date de diffusion : 1989-12-15 - 6. Intervalles de confiance simultanés pour proportions suivant un modèle d’échantillonnage en grappes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198900214568Description :
L’auteur analyse par une étude de Monte Carlo des méthodes de construction d’intervalles de confiance simultanés pour k > 2 proportions selon un modèle d’échantillonnage en grappes à deux degrés. Parmi les intervalles de confiance étudiés, citons i) les intervalles multinomiaux ordinaires, ii) les intervalles de Scheffé fondés sur des estimations-échantillon des variances de proportions de case, iii) les intervalles de Quesenberry-Hurst adaptés à des données agglomérées au moyen des corrections de premier et de second degré de X^2 de Rao et Scott, iv) les intervalles de Bonferroni simples, v) les intervalles de Bonferroni fondés sur des transformations des proportions estimées, et vi) les intervalles de Bonferroni calculés au moyen des niveaux critiques du test t de Student. L’étude de Monte Carlo révèle que, dans plusieurs situations, le niveau de confiance réel des intervalles multinomiaux est largement inférieur au niveau théorique. Les intervalles les plus efficaces au point de vue du niveau de confiance et de la symétrie des taux d’erreur (notion découlant d’un principe avancé par Jennings) sont les intervalles de Bonferroni fondés sur le critère t et soumis aux transformations logarithmique et logit. Parmi les intervalles de type Scheffé, les plus efficaces sont les intervalles de Quesenberry-Hurst modifiés par la correction de premier degré de Rao-Scott.
Date de diffusion : 1989-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198900114580Description :
Les auteurs cherchent à estimer le cheptel porcin et le cheptel bovin d’un État à l’aide des données de l’enquête énumérative de juin, qui est réalisée par le National Agricultural Statistics Service du Département de l’agriculture des États-Unis. Six estimateurs peuvent être construits à l’aide de ces données. Trois d’entre eux reposent sur des données d’échantillons aréolaires et les trois autres réunissent des données tirées d’enquêtes avec échantillonnage sur liste et d’enquêtes à base aréolaire. Un plan d’échantillonnage avec renouvellement est utilisé pour la partie de l’enquête énumérative de juin qui repose sur une base aréolaire. À l’aide de données pour la période 1982-1986, les auteurs estiment les covariances des estimateurs pour diverses années. Ils proposent un estimateur composite pour établir le nombre de têtes de bétail. Ils déterminent cet estimateur en faisant une régression par moindres carrés généralisés du vecteur formé de divers estimateurs annuels par rapport à un ensemble approprié de variables auxiliaires. L’estimateur composite est censé produire des estimations qui sont du même ordre que les estimations officielles du Département de l’agriculture des É.-U.
Date de diffusion : 1989-06-15 - Articles et rapports : 12-001-X198900114581Description :
Dans cet article, l’auteur utilise un modèle des effets aléatoires pour construire un estimateur convergent selon le plan pour un petit domaine. Il évalue ensuite l’erreur quadratique moyenne de cet estimateur sans supposer que la composante d’effet aléatoire du modèle est juste. À l’aide des données d’une enquête par sondage complexe, l’auteur montre comment cette méthode d’estimation de l’erreur quadratique moyenne, bien que probablement trop incertaine pour être appliquée directement, peut servir à déterminer si l’estimateur pour petits domaines proposé ici est supérieur à l’estimateur classique fondé sur un plan.
Date de diffusion : 1989-06-15
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Analyses (8)
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- Articles et rapports : 12-001-X198900214562Description :
L’auteur présente une méthode qui permet de construire des intervalles de confiance acceptables pour des estimations postcensitaires de la population en utilisant une version modifiée de la méthode de corrélation des rapports, appelée méthode des rangs. Il montre que le test de Wilcoxon peut servir à déterminer si un modèle de corrélation des rapports donné est stable à long terme. Si la stabilité du modèle est vérifiée, on en conclut que les intervalles de confiance liés aux données qui ont servi à la construction du modèle sont acceptables pour des estimations postcensitaires. Dans le cas contraire, on en conclut que les intervalles de confiance ne sont pas acceptables et qu’en plus, ils sont susceptibles d’exagérer la précision des estimations postcensitaires. Étant donné un modèle instable, l’auteur montre que l’on peut néanmoins déterminer des intervalles de confiance acceptables pour les estimations postcensitaires en utilisant la méthode des rangs. Il présente finalement un exemple empirique où il utilise les estimations de la population des comtés de l’État de Washington.
Date de diffusion : 1989-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198900214563Description :
Ce document étudie l’exactitude des estimations d’émigrants du Canada et de migrants interprovinciaux déduites des fichiers d’allocations familiales et d’impôt de Revenu Canada. L’application de ces fichiers à l’estimation de la population totale du Canada, des provinces et des territoires est évaluée par comparaison aux chiffres du recensement de 1986. On démontre que ces deux fichiers administratifs offrent des séries de données cohérentes et raisonnablement précises sur l’émigration et la migration interprovinciale pour la période de 1981 à 1986. Il en résulte que les estimations de population sont exactes. L’estimation des émigrants produite à partir du fichier des allocations familiales serait plus précise si l’on utilisait le fichier de l’immigration d’Emploi et Immigration Canada dans le calcul du rapport des taux d’émigration des adultes à ceux des enfants.
Date de diffusion : 1989-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198900214565Description :
Les auteurs se servent de méthodes empiriques de Bayes pour estimer des proportions pour de « petites Région ». Ces méthodes se sont avérées profitables antérieurement dans diverses situations, comme en fait foi l’article de Morris (1983). Suivant l’idée originale de Dempster et Tomberlin (1980), il s’agit essentiellement d’intégrer des effets aléatoires et des effets aléatoires emboîtés dans des modèles qui reflètent la structure complexe d’un plan de sondage à plusieurs degrés. Cela permet d’obtenir des estimations de proportions ainsi que les estimations de variabilité correspondantes. Les auteurs appliquent ces méthodes à des données simulées provenant d’une étude de Monte Carlo qui vise à comparer plusieurs méthodes d’estimation pour petites régions.
Date de diffusion : 1989-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198900214566Description :
L’auteur élabore un modèle de randomisation des réponses pour des populations dichotomiques. Ce modèle prévoit l’utilisation de la randomisation continue ainsi que des essais multiples pour chaque répondant. L’auteur se penche sur le cas particulier de la randomisation avec distributions normales et exécute une simulation par ordinateur pour découvrir les effets que peut avoir cette méthode d’échantillonnage sur la quantité d’information dans l’échantillon. Il décrit aussi un appareil électronique portatif qui mettrait en application son modèle. Enfin, il présente les résultats de l’enquête qu’il a réalisée à l’aide de cet appareil. Les résultats illustrent la supériorité de la méthode des réponses randomisées par rapport à l’interview directe, du moins en ce qui a trait à certaines questions délicates.
Date de diffusion : 1989-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198900214567Description :
L’auteur expose des méthodes qui permettent de calculer des estimateurs convergents des paramètres d’une fonction logistique générale et de la matrice des covariances asymptotique correspondante selon des plans de sondage complexes. Il corrige l’estimateur de Taylor de la matrice des covariances de manière à obtenir une matrice définie positive et à réduire du même coup le biais dû aux petits échantillons. L’auteur s’intéresse tout d’abord au cas de l’échantillonnage en grappes et passe ensuite à des plans de sondage plus complexes. Il réalise une étude de Monte Carlo afin d’analyser les caractéristiques de tests F construits à partir de diverses matrices de covariances pour de petits échantillons. Enfin, il compare la méthode du maximum de vraisemblance, qui ne tient aucunement compte du plan de sondage, avec la méthode du développement de Taylor et une version modifiée de celle-ci.
Date de diffusion : 1989-12-15 - 6. Intervalles de confiance simultanés pour proportions suivant un modèle d’échantillonnage en grappes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198900214568Description :
L’auteur analyse par une étude de Monte Carlo des méthodes de construction d’intervalles de confiance simultanés pour k > 2 proportions selon un modèle d’échantillonnage en grappes à deux degrés. Parmi les intervalles de confiance étudiés, citons i) les intervalles multinomiaux ordinaires, ii) les intervalles de Scheffé fondés sur des estimations-échantillon des variances de proportions de case, iii) les intervalles de Quesenberry-Hurst adaptés à des données agglomérées au moyen des corrections de premier et de second degré de X^2 de Rao et Scott, iv) les intervalles de Bonferroni simples, v) les intervalles de Bonferroni fondés sur des transformations des proportions estimées, et vi) les intervalles de Bonferroni calculés au moyen des niveaux critiques du test t de Student. L’étude de Monte Carlo révèle que, dans plusieurs situations, le niveau de confiance réel des intervalles multinomiaux est largement inférieur au niveau théorique. Les intervalles les plus efficaces au point de vue du niveau de confiance et de la symétrie des taux d’erreur (notion découlant d’un principe avancé par Jennings) sont les intervalles de Bonferroni fondés sur le critère t et soumis aux transformations logarithmique et logit. Parmi les intervalles de type Scheffé, les plus efficaces sont les intervalles de Quesenberry-Hurst modifiés par la correction de premier degré de Rao-Scott.
Date de diffusion : 1989-12-15 - Articles et rapports : 12-001-X198900114580Description :
Les auteurs cherchent à estimer le cheptel porcin et le cheptel bovin d’un État à l’aide des données de l’enquête énumérative de juin, qui est réalisée par le National Agricultural Statistics Service du Département de l’agriculture des États-Unis. Six estimateurs peuvent être construits à l’aide de ces données. Trois d’entre eux reposent sur des données d’échantillons aréolaires et les trois autres réunissent des données tirées d’enquêtes avec échantillonnage sur liste et d’enquêtes à base aréolaire. Un plan d’échantillonnage avec renouvellement est utilisé pour la partie de l’enquête énumérative de juin qui repose sur une base aréolaire. À l’aide de données pour la période 1982-1986, les auteurs estiment les covariances des estimateurs pour diverses années. Ils proposent un estimateur composite pour établir le nombre de têtes de bétail. Ils déterminent cet estimateur en faisant une régression par moindres carrés généralisés du vecteur formé de divers estimateurs annuels par rapport à un ensemble approprié de variables auxiliaires. L’estimateur composite est censé produire des estimations qui sont du même ordre que les estimations officielles du Département de l’agriculture des É.-U.
Date de diffusion : 1989-06-15 - Articles et rapports : 12-001-X198900114581Description :
Dans cet article, l’auteur utilise un modèle des effets aléatoires pour construire un estimateur convergent selon le plan pour un petit domaine. Il évalue ensuite l’erreur quadratique moyenne de cet estimateur sans supposer que la composante d’effet aléatoire du modèle est juste. À l’aide des données d’une enquête par sondage complexe, l’auteur montre comment cette méthode d’estimation de l’erreur quadratique moyenne, bien que probablement trop incertaine pour être appliquée directement, peut servir à déterminer si l’estimateur pour petits domaines proposé ici est supérieur à l’estimateur classique fondé sur un plan.
Date de diffusion : 1989-06-15
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