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1. Une technique multidimensionelle d'imputation multiple des valeurs manquantes à l'aide d'une séquence de modèles de régression Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20010015857
Description :
Le présent article décrit et évalue une procédure d'imputation des valeurs manquantes pour une structure relativement complexe des données lorsque celles-ci manquent au hasard. On obtient les imputations en ajustant une séquence de modèles de régression et en tirant les valeurs des distributions prédictives correspondantes. Les types de modèle de régression utilisés sont les suivants : linéaire, logistique, de Poisson, logit généralisé, ou encore un mélange qui dépend du type de variable imputé. Deux autres caractéristiques communes du processus d'imputation sont intégrées : la restriction à une sous-population pertinente pour certaines variables et des limites ou contraintes logiques pour les valeurs imputées. Les restrictions comportent la création de sous-ensembles d'unités d'échantillon répondant à certains critères au moment de l'ajustement des modèles de régression. Les limites supposent que l'on tire des valeurs d'une distribution prédictive tronquée. L'élaboration de cette méthode s'est inspirée en partie de l'analyse de deux fichiers de données utilisés à titre d'illustration. On applique la procédure de régression séquentielle à l'analyse d'imputations multiples pour les deux problèmes appliqués. Les propriétés d'échantillonnage des inférences tirées de fichiers de données polyimputées créés à l'aide de la méthode de régresison séquentielle sont évaluées en fonction de fichiers de données simulées.
Date de diffusion : 2001-08-22
2. À la recherche des contraintes intergénérationnelles d'emprunt chez les hommes canadiens : tests de régression par quantile et de régression des moindres carrés pour les contraintes impératives d'emprunt Archivé
Articles et rapports : 11F0019M2001158
Géographie : Canada
Description :
Plusieurs articles récents ont souligné la non-linéarité de la relation entre le revenu des parents et celui de leurs enfants pour expliquer les contraintes intergénérationnelles considérables au chapitre du crédit. Dans le présent article, nous soutenons que toute tendance, quelle qu'elle soit, relative à la fonction d'espérance conditionnelle peut être justifiée par une explication bien construite axée sur les contraintes d'emprunt, ce qui soulève des questions quant à la validité de cette approche. Les régressions par quantile constituent un test de substitution. À la lumière de données tirées des dossiers fiscaux canadiens, le présent article fait état de résultats allant à l'encontre de l'hypothèse des contraintes d'emprunt : la non-linéarité de la fonction de régression est attribuable aux fils ayant peu de capacités (non assujettis à des contraintes) plutôt qu'aux fils ayant des capacités importantes (vraisemblablement assujettis à des contraintes).
Date de diffusion : 2001-01-30

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Analyses (2)

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1. Une technique multidimensionelle d'imputation multiple des valeurs manquantes à l'aide d'une séquence de modèles de régression Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20010015857
Description :
Le présent article décrit et évalue une procédure d'imputation des valeurs manquantes pour une structure relativement complexe des données lorsque celles-ci manquent au hasard. On obtient les imputations en ajustant une séquence de modèles de régression et en tirant les valeurs des distributions prédictives correspondantes. Les types de modèle de régression utilisés sont les suivants : linéaire, logistique, de Poisson, logit généralisé, ou encore un mélange qui dépend du type de variable imputé. Deux autres caractéristiques communes du processus d'imputation sont intégrées : la restriction à une sous-population pertinente pour certaines variables et des limites ou contraintes logiques pour les valeurs imputées. Les restrictions comportent la création de sous-ensembles d'unités d'échantillon répondant à certains critères au moment de l'ajustement des modèles de régression. Les limites supposent que l'on tire des valeurs d'une distribution prédictive tronquée. L'élaboration de cette méthode s'est inspirée en partie de l'analyse de deux fichiers de données utilisés à titre d'illustration. On applique la procédure de régression séquentielle à l'analyse d'imputations multiples pour les deux problèmes appliqués. Les propriétés d'échantillonnage des inférences tirées de fichiers de données polyimputées créés à l'aide de la méthode de régresison séquentielle sont évaluées en fonction de fichiers de données simulées.
Date de diffusion : 2001-08-22
2. À la recherche des contraintes intergénérationnelles d'emprunt chez les hommes canadiens : tests de régression par quantile et de régression des moindres carrés pour les contraintes impératives d'emprunt Archivé
Articles et rapports : 11F0019M2001158
Géographie : Canada
Description :
Plusieurs articles récents ont souligné la non-linéarité de la relation entre le revenu des parents et celui de leurs enfants pour expliquer les contraintes intergénérationnelles considérables au chapitre du crédit. Dans le présent article, nous soutenons que toute tendance, quelle qu'elle soit, relative à la fonction d'espérance conditionnelle peut être justifiée par une explication bien construite axée sur les contraintes d'emprunt, ce qui soulève des questions quant à la validité de cette approche. Les régressions par quantile constituent un test de substitution. À la lumière de données tirées des dossiers fiscaux canadiens, le présent article fait état de résultats allant à l'encontre de l'hypothèse des contraintes d'emprunt : la non-linéarité de la fonction de régression est attribuable aux fils ayant peu de capacités (non assujettis à des contraintes) plutôt qu'aux fils ayant des capacités importantes (vraisemblablement assujettis à des contraintes).
Date de diffusion : 2001-01-30

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Date de modification :: 2024-07-17

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