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Tout (3)

Tout (3) ((3 résultats))

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X201200211758
    Description :

    Le présent article décrit l'élaboration de deux méthodes bayésiennes d'inférence au sujet des quantiles de variables d'intérêt continues d'une population finie sous échantillonnage avec probabilités inégales. La première de ces méthodes consiste à estimer les fonctions de répartition des variables étudiées continues en ajustant un certain nombre de modèles de régression probit avec splines pénalisées sur les probabilités d'inclusion. Les quantiles de population finie sont alors obtenus par inversion des fonctions de répartition estimées. Cette méthode demande considérablement de calculs. La deuxième méthode consiste à prédire les valeurs pour les unités non échantillonnées en supposant qu'il existe une relation variant de façon lisse entre la variable étudiée continue et la probabilité d'inclusion, en modélisant la fonction moyenne ainsi que de la fonction de variance en se servant de splines. Les deux estimateurs bayésiens fondés sur un modèle avec splines donnent un compromis désirable entre la robustesse et l'efficacité. Des études par simulation montrent que les deux méthodes produisent une racine carrée de l'erreur quadratique moyenne plus faible que l'estimateur pondéré par les poids de sondage et que les estimateurs par le ratio et par différence décrits dans Rao, Kovar et Mantel (RKM 1990), et qu'ils sont plus robustes à la spécification incorrecte du modèle que l'estimateur fondé sur un modèle de régression passant par l'origine décrit dans Chambers et Dunstan (1986). Lorsque la taille de l'échantillon est petite, les intervalles de crédibilité à 95 % des deux nouvelles méthodes ont une couverture plus proche du niveau nominal que l'estimateur pondéré par les poids de sondage.

    Date de diffusion : 2012-12-19

  • Articles et rapports : 98-311-X2011001
    Géographie : Province ou territoire, Région métropolitaine de recensement
    Description :

    Ce document analytique du Recensement de 2011 présente les principales tendances résultant de l'analyse des données selon l'âge et le sexe au Canada, dans les provinces et territoires, les régions métropolitaines de recensement (RMR), les agglomérations de recensement (AR), les régions situées à l'extérieur des RMR et des AR ainsi que dans les municipalités.

    Date de diffusion : 2012-05-29

  • Tableau : 98-311-X2011002
    Description :

    Ces tableaux de données présentent des faits saillants du Recensement de 2011 sur l'âge et le sexe. Ils affichent des répartitions selon les grands groupes d'âge.

    Disponibles le jour officiel de diffusion, ils présentent des faits saillants à l'aide d'indicateurs clés tels la variation en pourcentage et la répartition en pourcentage, et ce, pour divers niveaux géographiques. De plus, ces tableaux comportent des fonctions permettant aux utilisateurs d'établir des rangs et de faire des tris.

    Date de diffusion : 2012-05-29
Données (1)

Données (1) ((1 résultat))

  • Tableau : 98-311-X2011002
    Description :

    Ces tableaux de données présentent des faits saillants du Recensement de 2011 sur l'âge et le sexe. Ils affichent des répartitions selon les grands groupes d'âge.

    Disponibles le jour officiel de diffusion, ils présentent des faits saillants à l'aide d'indicateurs clés tels la variation en pourcentage et la répartition en pourcentage, et ce, pour divers niveaux géographiques. De plus, ces tableaux comportent des fonctions permettant aux utilisateurs d'établir des rangs et de faire des tris.

    Date de diffusion : 2012-05-29
Analyses (1)

Analyses (1) ((1 résultat))

  • Articles et rapports : 98-311-X2011001
    Géographie : Province ou territoire, Région métropolitaine de recensement
    Description :

    Ce document analytique du Recensement de 2011 présente les principales tendances résultant de l'analyse des données selon l'âge et le sexe au Canada, dans les provinces et territoires, les régions métropolitaines de recensement (RMR), les agglomérations de recensement (AR), les régions situées à l'extérieur des RMR et des AR ainsi que dans les municipalités.

    Date de diffusion : 2012-05-29
Références (1)

Références (1) ((1 résultat))

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 12-001-X201200211758
    Description :

    Le présent article décrit l'élaboration de deux méthodes bayésiennes d'inférence au sujet des quantiles de variables d'intérêt continues d'une population finie sous échantillonnage avec probabilités inégales. La première de ces méthodes consiste à estimer les fonctions de répartition des variables étudiées continues en ajustant un certain nombre de modèles de régression probit avec splines pénalisées sur les probabilités d'inclusion. Les quantiles de population finie sont alors obtenus par inversion des fonctions de répartition estimées. Cette méthode demande considérablement de calculs. La deuxième méthode consiste à prédire les valeurs pour les unités non échantillonnées en supposant qu'il existe une relation variant de façon lisse entre la variable étudiée continue et la probabilité d'inclusion, en modélisant la fonction moyenne ainsi que de la fonction de variance en se servant de splines. Les deux estimateurs bayésiens fondés sur un modèle avec splines donnent un compromis désirable entre la robustesse et l'efficacité. Des études par simulation montrent que les deux méthodes produisent une racine carrée de l'erreur quadratique moyenne plus faible que l'estimateur pondéré par les poids de sondage et que les estimateurs par le ratio et par différence décrits dans Rao, Kovar et Mantel (RKM 1990), et qu'ils sont plus robustes à la spécification incorrecte du modèle que l'estimateur fondé sur un modèle de régression passant par l'origine décrit dans Chambers et Dunstan (1986). Lorsque la taille de l'échantillon est petite, les intervalles de crédibilité à 95 % des deux nouvelles méthodes ont une couverture plus proche du niveau nominal que l'estimateur pondéré par les poids de sondage.

    Date de diffusion : 2012-12-19
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