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1. Estimation bayésienne linéaire en population finie en considérant en particulier les données catégoriques Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201400111886
Description :
L'estimateur bayésien linéaire en population finie est obtenu en partant d'un modèle de régression à deux degrés spécifié uniquement par les moyennes et les variances de certains paramètres du modèle associés à chaque degré de la hiérarchie. Nombre d'estimateurs fondés sur le plan de sondage usuels décrits dans la littérature peuvent être obtenus en tant que cas particuliers. Un nouvel estimateur par le ratio est également proposé pour la situation pratique où de l'information auxiliaire est disponible. L'application de la même approche bayésienne linéaire est proposée pour estimer des proportions pour des données catégoriques multiples associées aux unités de la population finie, ce qui constitue la principale contribution des présents travaux, et est illustrée au moyen d'un exemple numérique.
Date de diffusion : 2014-06-27
2. Propriétés théoriques et empiriques d’estimateurs par la régression fondés sur un test de décision assistés par modèle Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201400114004
Description :
En 2009, deux enquêtes importantes réalisées par la division des administrations publiques du U.S. Census Bureau ont été remaniées afin de réduire la taille de l’échantillon, d’économiser des ressources et d’améliorer la précision des estimations (Cheng, Corcoran, Barth et Hogue 2009). Sous le nouveau plan de sondage, chaque strate habituelle, définie par l’État et le type d’administration publique, qui contient un nombre suffisant d’unités (administrations publiques) est divisée en deux sous strates en fonction de la masse salariale totale de chaque unité afin de tirer un plus petit échantillon de la sous strate des unités de petite taille. L’approche assistée par modèle est adoptée pour estimer les totaux de population. Des estimateurs par la régression utilisant des variables auxiliaires sont obtenus soit pour chaque sous strate ainsi créée soit pour la strate originale en regroupant des deux sous strates. Cheng, Slud et Hogue (2010) ont proposé une méthode fondée sur un test de décision qui consiste à appliquer un test d’hypothèse pour décider quel estimateur par la régression sera utilisé pour chaque strate originale. La convergence et la normalité asymptotique de ces estimateurs assistés par modèle sont établies ici sous un cadre asymptotique fondé sur le plan de sondage ou assisté par modèle. Nos résultats asymptotiques suggèrent aussi deux types d’estimateurs de variance convergents, l’un obtenu par substitution des quantités inconnues dans les variances asymptotiques et l’autre en appliquant la méthode du bootstrap. La performance de tous les estimateurs des totaux et des estimateurs de leur variance est examinée au moyen d’études empiriques. L’Annual Survey of Public Employment and Payroll (ASPEP) des États Unis est utilisé pour motiver et illustrer notre étude.
Date de diffusion : 2014-06-27
3. Critère d'information bayésien fondé sur la pseudo-vraisemblance pour la sélection de variables dans les données d'enquête Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201300211871
Description :
Les modèles de régression sont utilisés couramment pour analyser les données d'enquête lorsque l'on souhaite déterminer quels sont les facteurs influents associés à certains indices comportementaux, sociaux ou économiques au sein d'une population cible. Lorsque des données sont recueillies au moyen d'enquêtes complexes, il convient de réexaminer les propriétés des approches classiques de sélection des variables élaborées dans des conditions i.i.d. ne faisant pas appel au sondage. Dans le présent article, nous dérivons un critère BIC fondé sur la pseudovraisemblance pour la sélection des variables dans l'analyse des données d'enquête et proposons une approche de vraisemblance pénalisée dans des conditions de sondage pour sa mise en oeuvre. Les poids de sondage sont attribués comme il convient pour corriger le biais de sélection causé par la distorsion entre l'échantillon et la population cible. Dans un cadre de randomisation conjointe, nous établissons la cohérence de la procédure de sélection proposée. Les propriétés en échantillon fini de l'approche sont évaluées par des analyses et des simulations informatiques en se servant de données provenant de la composante de l'hypertension de l'Enquête sur les personnes ayant une maladie chronique au Canada de 2009.
Date de diffusion : 2014-01-15

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1. Estimation bayésienne linéaire en population finie en considérant en particulier les données catégoriques Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201400111886
Description :
L'estimateur bayésien linéaire en population finie est obtenu en partant d'un modèle de régression à deux degrés spécifié uniquement par les moyennes et les variances de certains paramètres du modèle associés à chaque degré de la hiérarchie. Nombre d'estimateurs fondés sur le plan de sondage usuels décrits dans la littérature peuvent être obtenus en tant que cas particuliers. Un nouvel estimateur par le ratio est également proposé pour la situation pratique où de l'information auxiliaire est disponible. L'application de la même approche bayésienne linéaire est proposée pour estimer des proportions pour des données catégoriques multiples associées aux unités de la population finie, ce qui constitue la principale contribution des présents travaux, et est illustrée au moyen d'un exemple numérique.
Date de diffusion : 2014-06-27
2. Propriétés théoriques et empiriques d’estimateurs par la régression fondés sur un test de décision assistés par modèle Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201400114004
Description :
En 2009, deux enquêtes importantes réalisées par la division des administrations publiques du U.S. Census Bureau ont été remaniées afin de réduire la taille de l’échantillon, d’économiser des ressources et d’améliorer la précision des estimations (Cheng, Corcoran, Barth et Hogue 2009). Sous le nouveau plan de sondage, chaque strate habituelle, définie par l’État et le type d’administration publique, qui contient un nombre suffisant d’unités (administrations publiques) est divisée en deux sous strates en fonction de la masse salariale totale de chaque unité afin de tirer un plus petit échantillon de la sous strate des unités de petite taille. L’approche assistée par modèle est adoptée pour estimer les totaux de population. Des estimateurs par la régression utilisant des variables auxiliaires sont obtenus soit pour chaque sous strate ainsi créée soit pour la strate originale en regroupant des deux sous strates. Cheng, Slud et Hogue (2010) ont proposé une méthode fondée sur un test de décision qui consiste à appliquer un test d’hypothèse pour décider quel estimateur par la régression sera utilisé pour chaque strate originale. La convergence et la normalité asymptotique de ces estimateurs assistés par modèle sont établies ici sous un cadre asymptotique fondé sur le plan de sondage ou assisté par modèle. Nos résultats asymptotiques suggèrent aussi deux types d’estimateurs de variance convergents, l’un obtenu par substitution des quantités inconnues dans les variances asymptotiques et l’autre en appliquant la méthode du bootstrap. La performance de tous les estimateurs des totaux et des estimateurs de leur variance est examinée au moyen d’études empiriques. L’Annual Survey of Public Employment and Payroll (ASPEP) des États Unis est utilisé pour motiver et illustrer notre étude.
Date de diffusion : 2014-06-27
3. Critère d'information bayésien fondé sur la pseudo-vraisemblance pour la sélection de variables dans les données d'enquête Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201300211871
Description :
Les modèles de régression sont utilisés couramment pour analyser les données d'enquête lorsque l'on souhaite déterminer quels sont les facteurs influents associés à certains indices comportementaux, sociaux ou économiques au sein d'une population cible. Lorsque des données sont recueillies au moyen d'enquêtes complexes, il convient de réexaminer les propriétés des approches classiques de sélection des variables élaborées dans des conditions i.i.d. ne faisant pas appel au sondage. Dans le présent article, nous dérivons un critère BIC fondé sur la pseudovraisemblance pour la sélection des variables dans l'analyse des données d'enquête et proposons une approche de vraisemblance pénalisée dans des conditions de sondage pour sa mise en oeuvre. Les poids de sondage sont attribués comme il convient pour corriger le biais de sélection causé par la distorsion entre l'échantillon et la population cible. Dans un cadre de randomisation conjointe, nous établissons la cohérence de la procédure de sélection proposée. Les propriétés en échantillon fini de l'approche sont évaluées par des analyses et des simulations informatiques en se servant de données provenant de la composante de l'hypertension de l'Enquête sur les personnes ayant une maladie chronique au Canada de 2009.
Date de diffusion : 2014-01-15

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Date de modification :: 2024-09-25

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