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1. Vers une nouvelle année de base officielle pour l'IPC (1992=100) Archivé
Avis et consultations : 62-010-X19970023422
Description :
La période de base officielle de l'indice des prix à la consommation (IPC) est actuellement 1986=100. Cette période de base a été utilisée pour la première fois au moment de la diffusion des données de l'IPC pour juin 1990. Statistique Canada s'apprête à convertir toutes les séries des indices de prix à la période de base 1992=100. Par conséquent, toutes les séries en dollars constants seront aussi converties en dollars de 1992. L'IPC adoptera la nouvelle période de base lorsque paraîtront les données de l'indice pour janvier 1998 dès le 27 février 1998.
Date de diffusion : 1997-11-17
2. Application de l'estimation par régression restreinte dans une enquête-ménage Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19960022979
Description :
Dans cet article, les auteurs comparent empiriquement trois méthodes d'estimation - par régression, par régression restreinte au moyen de la méthode dite de la personne principale - utilisées dans une enquête-ménage sur les dépenses de consommation. Les trois méthodes sont appliquées à la stratification a posteriori, qui est importante dans de nombreuses enquêtes-ménages afin de corriger le sous-dénombrement de la population cible. Dans les recensements externes, on dispose habituellement de chiffres de population pour des strates a posteriori pour les personnes, mais non pour les ménages. Si on a besoin d'estimations par ménage, on doit assigner un facteur de pondération unique à chaque ménage, tout en utilisant le nombre de personnes pour la stratification a posteriori. On y parvient facilement en employant des estimateurs de régression pour les totaux ou les moyennes, et en utilisant le nombre de personnes dans les données auxiliaires de chaque ménage. L'estimation par régression restreinte permet de mieux calculer les facteurs de pondération, car on contrôle les valeurs extrêmes et l'on peut obtenir des estimateurs présentant une variance moindre que les estimateurs de Horvitz-Thompson, tout en respectant les totaux de contrôle de la population. Les méthodes de régression permettent également d'utiliser des contrôles pour les chiffres au niveau des personnes et des ménages et pour les données auxiliaires quantitatives. Avec la méthode dite de la personne principale, les personnes sont classées dans les strates a posteriori, et les facteurs de pondération pour les personnes font l'objet d'un rajustement par quotient afin d'obtenir des totaux de contrôle de la population. De la sorte, chaque personne dans un ménage peut se voir attribuer un facteur de pondération différent. Le facteur de pondération associé à la "personne principale" est alors choisi comme facteur de pondération pour le ménage. Nous comparerons les moyennes calculées à partir des trois méthodes, ainsi que leurs erreurs-types estimées, pour un certain nombre de dépenses tirées de l'enquête sur les dépenses de consommation parrainée par le Bureau of Labor Statistics.
Date de diffusion : 1997-01-30

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Analyses (1)

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1. Application de l'estimation par régression restreinte dans une enquête-ménage Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19960022979
Description :
Dans cet article, les auteurs comparent empiriquement trois méthodes d'estimation - par régression, par régression restreinte au moyen de la méthode dite de la personne principale - utilisées dans une enquête-ménage sur les dépenses de consommation. Les trois méthodes sont appliquées à la stratification a posteriori, qui est importante dans de nombreuses enquêtes-ménages afin de corriger le sous-dénombrement de la population cible. Dans les recensements externes, on dispose habituellement de chiffres de population pour des strates a posteriori pour les personnes, mais non pour les ménages. Si on a besoin d'estimations par ménage, on doit assigner un facteur de pondération unique à chaque ménage, tout en utilisant le nombre de personnes pour la stratification a posteriori. On y parvient facilement en employant des estimateurs de régression pour les totaux ou les moyennes, et en utilisant le nombre de personnes dans les données auxiliaires de chaque ménage. L'estimation par régression restreinte permet de mieux calculer les facteurs de pondération, car on contrôle les valeurs extrêmes et l'on peut obtenir des estimateurs présentant une variance moindre que les estimateurs de Horvitz-Thompson, tout en respectant les totaux de contrôle de la population. Les méthodes de régression permettent également d'utiliser des contrôles pour les chiffres au niveau des personnes et des ménages et pour les données auxiliaires quantitatives. Avec la méthode dite de la personne principale, les personnes sont classées dans les strates a posteriori, et les facteurs de pondération pour les personnes font l'objet d'un rajustement par quotient afin d'obtenir des totaux de contrôle de la population. De la sorte, chaque personne dans un ménage peut se voir attribuer un facteur de pondération différent. Le facteur de pondération associé à la "personne principale" est alors choisi comme facteur de pondération pour le ménage. Nous comparerons les moyennes calculées à partir des trois méthodes, ainsi que leurs erreurs-types estimées, pour un certain nombre de dépenses tirées de l'enquête sur les dépenses de consommation parrainée par le Bureau of Labor Statistics.
Date de diffusion : 1997-01-30

Références (1)

Références (1) ((1 résultat))

1. Vers une nouvelle année de base officielle pour l'IPC (1992=100) Archivé
Avis et consultations : 62-010-X19970023422
Description :
La période de base officielle de l'indice des prix à la consommation (IPC) est actuellement 1986=100. Cette période de base a été utilisée pour la première fois au moment de la diffusion des données de l'IPC pour juin 1990. Statistique Canada s'apprête à convertir toutes les séries des indices de prix à la période de base 1992=100. Par conséquent, toutes les séries en dollars constants seront aussi converties en dollars de 1992. L'IPC adoptera la nouvelle période de base lorsque paraîtront les données de l'indice pour janvier 1998 dès le 27 février 1998.
Date de diffusion : 1997-11-17

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Date de modification :: 2024-11-04

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