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• 1. Inférence bayésienne prédictive robuste pour les quantiles de population finie d'un petit domaine Archivé

  Articles et rapports : 11-522-X200600110392

  Description :

  Nous suivons une méthode bayésienne robuste pour analyser des données pouvant présenter un biais de non-réponse et un biais de sélection non ignorables. Nous utilisons un modèle de régression logistique robuste pour établir le lien entre les indicateurs de réponse (variable aléatoire de Bernoulli) et les covariables, dont nous disposons pour tous les membres de la population finie. Ce lien permet d'expliquer l'écart entre les répondants et les non-répondants de l'échantillon. Nous obtenons ce modèle robuste en élargissant le modèle de régression logistique conventionnel à un mélange de lois de Student, ce qui nous fournit des scores de propension (probabilité de sélection) que nous utilisons pour construire des cellules d'ajustement. Nous introduisons les valeurs des non-répondants en tirant un échantillon aléatoire à partir d'un estimateur à noyau de la densité, formé d'après les valeurs des répondants à l'intérieur des cellules d'ajustement. La prédiction fait appel à une régression linéaire spline, fondée sur les rangs, de la variable de réponse sur les covariables selon le domaine, en échantillonnant les erreurs à partir d'un autre estimateur à noyau de la densité, ce qui rend notre méthode encore plus robuste. Nous utilisons des méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC) pour ajuster notre modèle. Dans chaque sous-domaine, nous obtenons la loi a posteriori d'un quantile de la variable de réponse à l'intérieur de chaque sous-domaine en utilisant les statistiques d'ordre sur l'ensemble des individus (échantillonnés et non échantillonnés). Nous comparons notre méthode robuste à des méthodes paramétriques proposées récemment.

  Date de diffusion : 2008-03-17

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• 1. Inférence bayésienne prédictive robuste pour les quantiles de population finie d'un petit domaine Archivé

  Articles et rapports : 11-522-X200600110392

  Description :

  Nous suivons une méthode bayésienne robuste pour analyser des données pouvant présenter un biais de non-réponse et un biais de sélection non ignorables. Nous utilisons un modèle de régression logistique robuste pour établir le lien entre les indicateurs de réponse (variable aléatoire de Bernoulli) et les covariables, dont nous disposons pour tous les membres de la population finie. Ce lien permet d'expliquer l'écart entre les répondants et les non-répondants de l'échantillon. Nous obtenons ce modèle robuste en élargissant le modèle de régression logistique conventionnel à un mélange de lois de Student, ce qui nous fournit des scores de propension (probabilité de sélection) que nous utilisons pour construire des cellules d'ajustement. Nous introduisons les valeurs des non-répondants en tirant un échantillon aléatoire à partir d'un estimateur à noyau de la densité, formé d'après les valeurs des répondants à l'intérieur des cellules d'ajustement. La prédiction fait appel à une régression linéaire spline, fondée sur les rangs, de la variable de réponse sur les covariables selon le domaine, en échantillonnant les erreurs à partir d'un autre estimateur à noyau de la densité, ce qui rend notre méthode encore plus robuste. Nous utilisons des méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC) pour ajuster notre modèle. Dans chaque sous-domaine, nous obtenons la loi a posteriori d'un quantile de la variable de réponse à l'intérieur de chaque sous-domaine en utilisant les statistiques d'ordre sur l'ensemble des individus (échantillonnés et non échantillonnés). Nous comparons notre méthode robuste à des méthodes paramétriques proposées récemment.

  Date de diffusion : 2008-03-17

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