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1. Un système d'imputation par donneur pour créer une base de données du recensement entièrement ajustée pour le sous-dénombrement Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015668
Description :
À la suite des problèmes d'estimation du sous-dénombrement qu'a posé le Recensement de l'Angleterre et du Pays de Galles de 1991, on s'est fixé comme objectif pour le Recensement de 2001 de créer une base de données entièrement corrigée pour tenir compte du sous-dénombrement net. Dans la présente communication, on examine l'application d'une méthode d'imputation pondérée par donneur qui se fonde sur des renseignements provenant tant du recensement que de l'Enquête sur la couverture du recensement (ECR). Le US Census Bureau envisage une approche similaire pour le Recensement des États-Unis de l'an 2000 (voir Isaki et coll. 1998). La méthode proposée fait la distinction entre les personnes qui ne sont pas dénombrées lors du recensement parce qu'on a manqué leur ménage et celles qui ne sont pas dénombrées dans les ménages qui ont été recensés. Les données de recensement sont couplées aux données de l'ECR. On utilise la régression logistique multinominale pour estimer la probabilité que des ménages soient omis dans le recensement, ainsi que la probabilité que des personnes ne soient pas dénombrées au sein de ménages recensés. On calcule des poids de couverture pour les ménages et pour les personnes d'après les probabilités estimatives, puis on les inègre à la méthode d'imputation par donneur.
Date de diffusion : 2000-03-02
2. Estimation par la méthode généralisée du partage des poids : le cas du couplage d'enregistrements Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015680
Description :
La combinaison de bases de données par des méthodes de couplage d'enregistrements en vue d'augmenter la quantité d'information disponible est un phénomène de plus en plus fréquent. Si l'on ne peut se fonder sur aucun identificateur unique pour procéder à l'appariement des enregistrements, on recourt au couplage probabiliste. On apparie un enregistrement du premier fichier à un enregistrement du deuxième avec une certaine probabilité et on décide ensuite si cette paire d'enregistrements représente ou non un appariement vrai. Habituellement, ce processus nécessite une certaine intervention manuelle qui demande du temps et des ressources humaines. En outre, il aboutit souvent à un couplage complexe. Autrement dit, au lieu d'être systématiquement biunivoque (un à un), le couplage entre les deux bases de données peut être multi-univoque (plusieurs à un), co-univoque (un à plusieurs) ou multivoque (plusieurs à plusieurs).
Date de diffusion : 2000-03-02
3. Une méthode pour construire un échantillon de données virtuelles à partir de plusiers tableaux de données existants : application dans le cadre du marché résidentiel de l'électricité Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015690
Description :
La construction de l'échantillon virtuel est réalisé en deux étapes. La première consiste, en partant d'un panel maître, à effectuer une Analyse des Correspondances Multiples (ACM) sur des variables fondamentales pour l'étude. Puis, on génére aléatoirement des individus muets à partir de la distribution de chaque facteur significatif de l'analyse. Enfin, pour chaque individu, on génére une valeur pour chaque variable fondamentale la plus liée à un des facteurs précédents. Cette méthode assure un tirage indépendant d'ensembles de variables. La seconde étape consiste à greffer un certain nombre d'autres bases de données, dont on donnera les propriétés requises. On génére une variable à rajouter à l'aide de sa distribution estimée, avec un modèle linéaire généralisé en fonction des variables communes et celles qui ont déjà été rajoutées. Le même procédé est alors utilisé pour greffer les autres échantillons. Nous avons appliqué cette méthode pour générer un échantillon virtuel à partir de deux enquêtes. L'échantillon virtuel généré a été validé à l'aide de tests de comparaison d'échantillons. Les résultats obtenus sont positifs et montrent la faisabilité de cette méthode.
Date de diffusion : 2000-03-02

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1. Un système d'imputation par donneur pour créer une base de données du recensement entièrement ajustée pour le sous-dénombrement Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015668
Description :
À la suite des problèmes d'estimation du sous-dénombrement qu'a posé le Recensement de l'Angleterre et du Pays de Galles de 1991, on s'est fixé comme objectif pour le Recensement de 2001 de créer une base de données entièrement corrigée pour tenir compte du sous-dénombrement net. Dans la présente communication, on examine l'application d'une méthode d'imputation pondérée par donneur qui se fonde sur des renseignements provenant tant du recensement que de l'Enquête sur la couverture du recensement (ECR). Le US Census Bureau envisage une approche similaire pour le Recensement des États-Unis de l'an 2000 (voir Isaki et coll. 1998). La méthode proposée fait la distinction entre les personnes qui ne sont pas dénombrées lors du recensement parce qu'on a manqué leur ménage et celles qui ne sont pas dénombrées dans les ménages qui ont été recensés. Les données de recensement sont couplées aux données de l'ECR. On utilise la régression logistique multinominale pour estimer la probabilité que des ménages soient omis dans le recensement, ainsi que la probabilité que des personnes ne soient pas dénombrées au sein de ménages recensés. On calcule des poids de couverture pour les ménages et pour les personnes d'après les probabilités estimatives, puis on les inègre à la méthode d'imputation par donneur.
Date de diffusion : 2000-03-02
2. Estimation par la méthode généralisée du partage des poids : le cas du couplage d'enregistrements Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015680
Description :
La combinaison de bases de données par des méthodes de couplage d'enregistrements en vue d'augmenter la quantité d'information disponible est un phénomène de plus en plus fréquent. Si l'on ne peut se fonder sur aucun identificateur unique pour procéder à l'appariement des enregistrements, on recourt au couplage probabiliste. On apparie un enregistrement du premier fichier à un enregistrement du deuxième avec une certaine probabilité et on décide ensuite si cette paire d'enregistrements représente ou non un appariement vrai. Habituellement, ce processus nécessite une certaine intervention manuelle qui demande du temps et des ressources humaines. En outre, il aboutit souvent à un couplage complexe. Autrement dit, au lieu d'être systématiquement biunivoque (un à un), le couplage entre les deux bases de données peut être multi-univoque (plusieurs à un), co-univoque (un à plusieurs) ou multivoque (plusieurs à plusieurs).
Date de diffusion : 2000-03-02
3. Une méthode pour construire un échantillon de données virtuelles à partir de plusiers tableaux de données existants : application dans le cadre du marché résidentiel de l'électricité Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015690
Description :
La construction de l'échantillon virtuel est réalisé en deux étapes. La première consiste, en partant d'un panel maître, à effectuer une Analyse des Correspondances Multiples (ACM) sur des variables fondamentales pour l'étude. Puis, on génére aléatoirement des individus muets à partir de la distribution de chaque facteur significatif de l'analyse. Enfin, pour chaque individu, on génére une valeur pour chaque variable fondamentale la plus liée à un des facteurs précédents. Cette méthode assure un tirage indépendant d'ensembles de variables. La seconde étape consiste à greffer un certain nombre d'autres bases de données, dont on donnera les propriétés requises. On génére une variable à rajouter à l'aide de sa distribution estimée, avec un modèle linéaire généralisé en fonction des variables communes et celles qui ont déjà été rajoutées. Le même procédé est alors utilisé pour greffer les autres échantillons. Nous avons appliqué cette méthode pour générer un échantillon virtuel à partir de deux enquêtes. L'échantillon virtuel généré a été validé à l'aide de tests de comparaison d'échantillons. Les résultats obtenus sont positifs et montrent la faisabilité de cette méthode.
Date de diffusion : 2000-03-02

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Date de modification :: 2024-04-19

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