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Tout (3) ((3 résultats))

  • 1. Modèle de microsimulation PASSAGES
    Tableau : 89-26-0006
    Description : PASSAGES est un modèle de microsimulation dynamique de source ouverte qui vise à étayer les analyses de politiques et les recherches sur les résultats du régime de revenu de retraite canadien au niveau individuel et familial. La version accessible au public comprend une base de données synthétiques initiale, un modèle et des documents. Une base de données confidentielles initiale est également disponible.
    Date de diffusion : 2024-10-18
  • 2. Base de données et modèle de simulation de politique sociale (BD/MSPS)
    Microdonnées à grande diffusion : 89F0002X
    Description : La BD/MSPS est un modèle de microsimulation statique qui sert à l'analyse des interactions financières entre les gouvernements et les particuliers au Canada. Elle permet de calculer les impôts payés aux gouvernements et les transferts monétaires reçus de ceux-ci. Elle est formée d'une base de données, d'une série d'algorithmes et de modèles relatifs aux impôts et aux transferts, d'un logiciel d'analyse et de la documentation de l'utilisateur.
    Date de diffusion : 2024-08-26
  • 3. Méthodes statistiques d’échantillonnage de populations recoupées sous contraintes
    Articles et rapports : 12-001-X202300200011
    Description : Le présent article permet d’examiner des plans d’échantillonnage pour les populations qui peuvent être représentées sous forme de matrice N × M. Par exemple, pour l’étude des activités touristiques, les lignes peuvent représenter les endroits visités par les touristes et les colonnes, les jours pendant la saison touristique. L’objectif est d’échantillonner les cellules (i, j) de la matrice lorsque le nombre de sélections dans chaque ligne et chaque colonne est a priori fixe. La taille d’échantillon de la ie ligne représente le nombre de cellules sélectionnées dans la ligne i, tandis que la taille d’échantillon de la je colonne correspond au nombre de cellules sélectionnées dans la colonne j. Un plan d’échantillonnage matriciel donne une matrice d’indicateurs d’échantillon N × M, avec l’entrée 1 à la position (i, j) si la cellule (i, j) est échantillonnée, et 0 autrement. Le premier plan d’échantillonnage matriciel étudié comporte un niveau d’échantillonnage et les tailles d’échantillon des lignes et des colonnes sont établies à l’avance : les tailles d’échantillon des lignes peuvent varier, tandis que les tailles d’échantillon des colonnes sont toutes identiques. Nous pouvons considérer les marges fixes comme des contraintes d’équilibrage et nous examinons les algorithmes possibles pour la sélection de ces échantillons. Nous abordons ensuite un nouvel estimateur de variance de l’estimateur de Horvitz-Thompson pour la moyenne de la variable d’enquête y. Plusieurs niveaux d’échantillonnage peuvent être requis pour tenir compte de toutes les contraintes, ce qui nécessite des plans d’échantillonnage matriciel à plusieurs niveaux, que nous étudions également.
    Date de diffusion : 2024-01-03
Données (2)

Données (2) ((2 résultats))

  • 1. Modèle de microsimulation PASSAGES
    Tableau : 89-26-0006
    Description : PASSAGES est un modèle de microsimulation dynamique de source ouverte qui vise à étayer les analyses de politiques et les recherches sur les résultats du régime de revenu de retraite canadien au niveau individuel et familial. La version accessible au public comprend une base de données synthétiques initiale, un modèle et des documents. Une base de données confidentielles initiale est également disponible.
    Date de diffusion : 2024-10-18
  • 2. Base de données et modèle de simulation de politique sociale (BD/MSPS)
    Microdonnées à grande diffusion : 89F0002X
    Description : La BD/MSPS est un modèle de microsimulation statique qui sert à l'analyse des interactions financières entre les gouvernements et les particuliers au Canada. Elle permet de calculer les impôts payés aux gouvernements et les transferts monétaires reçus de ceux-ci. Elle est formée d'une base de données, d'une série d'algorithmes et de modèles relatifs aux impôts et aux transferts, d'un logiciel d'analyse et de la documentation de l'utilisateur.
    Date de diffusion : 2024-08-26
Analyses (1)

Analyses (1) ((1 résultat))

  • 1. Méthodes statistiques d’échantillonnage de populations recoupées sous contraintes
    Articles et rapports : 12-001-X202300200011
    Description : Le présent article permet d’examiner des plans d’échantillonnage pour les populations qui peuvent être représentées sous forme de matrice N × M. Par exemple, pour l’étude des activités touristiques, les lignes peuvent représenter les endroits visités par les touristes et les colonnes, les jours pendant la saison touristique. L’objectif est d’échantillonner les cellules (i, j) de la matrice lorsque le nombre de sélections dans chaque ligne et chaque colonne est a priori fixe. La taille d’échantillon de la ie ligne représente le nombre de cellules sélectionnées dans la ligne i, tandis que la taille d’échantillon de la je colonne correspond au nombre de cellules sélectionnées dans la colonne j. Un plan d’échantillonnage matriciel donne une matrice d’indicateurs d’échantillon N × M, avec l’entrée 1 à la position (i, j) si la cellule (i, j) est échantillonnée, et 0 autrement. Le premier plan d’échantillonnage matriciel étudié comporte un niveau d’échantillonnage et les tailles d’échantillon des lignes et des colonnes sont établies à l’avance : les tailles d’échantillon des lignes peuvent varier, tandis que les tailles d’échantillon des colonnes sont toutes identiques. Nous pouvons considérer les marges fixes comme des contraintes d’équilibrage et nous examinons les algorithmes possibles pour la sélection de ces échantillons. Nous abordons ensuite un nouvel estimateur de variance de l’estimateur de Horvitz-Thompson pour la moyenne de la variable d’enquête y. Plusieurs niveaux d’échantillonnage peuvent être requis pour tenir compte de toutes les contraintes, ce qui nécessite des plans d’échantillonnage matriciel à plusieurs niveaux, que nous étudions également.
    Date de diffusion : 2024-01-03
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  • Par date – Trie les résultats par date de diffusion des produits, en commençant par le plus récent.
  • Par pertinence – N’est nécessaire ou utile que lorsque vous utilisez le champ de recherche pour lancer votre recherche. Les résultats sont classés en fonction d’une combinaison de facteurs, notamment l’emplacement des termes recherchés dans le contenu (p. ex. s’ils figurent dans le titre, il est probable que le produit soit plus pertinent pour votre recherche), l’actualité ou la nouveauté du contenu du produit et la popularité du produit.
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