Recherche par mot-clé

Aller au contenu principal
Aller au pied de page

Sélection de la langue

English

Recherche et menus

Recherche et menus

Rechercher

Résultats

Tout (1)

Tout (1) ((1 résultat))

1. Une approche bayésienne approximative pour améliorer les estimateurs d’un échantillon probabiliste à l’aide d’un échantillon non probabiliste supplémentaire Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202100100008
Description :
Les organismes nationaux de statistique étudient de plus en plus la possibilité d'utiliser des échantillons non probabilistes en complément des échantillons probabilistes. Nous examinons le scénario où la variable d’intérêt et les variables auxiliaires sont observées à la fois dans un échantillon probabiliste et un échantillon non probabiliste. Nous cherchons à utiliser les données de l’échantillon non probabiliste pour améliorer l’efficacité des estimations pondérées par les poids d’enquête obtenues à partir de l’échantillon probabiliste. Récemment, Sakshaug, Wisniowski, Ruiz et Blom (2019) et Wisniowski, Sakshaug, Ruiz et Blom (2020) ont proposé une approche bayésienne visant à intégrer les données des deux échantillons aux fins de l’estimation des paramètres du modèle. Dans leur méthode, on utilise les données de l’échantillon non probabiliste pour déterminer la distribution a priori des paramètres du modèle et on obtient la distribution a posteriori en supposant que le plan de sondage probabiliste est ignorable (ou non informatif). Nous étendons cette approche bayésienne à la prédiction de paramètres d’une population finie dans le cadre d’un échantillonnage non ignorable (ou informatif) en nous appuyant sur des statistiques pondérées par des poids d’enquête appropriées. Nous illustrons les propriétés de notre prédicteur au moyen d’une étude par simulations.
Mots clés : prédiction bayésienne; échantillonnage de Gibbs; échantillonnage non ignorable; intégration des données statistiques.

Date de diffusion : 2021-10-29

Données (0)

Données (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Analyses (1)

Analyses (1) ((1 résultat))

1. Une approche bayésienne approximative pour améliorer les estimateurs d’un échantillon probabiliste à l’aide d’un échantillon non probabiliste supplémentaire Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202100100008
Description :
Les organismes nationaux de statistique étudient de plus en plus la possibilité d'utiliser des échantillons non probabilistes en complément des échantillons probabilistes. Nous examinons le scénario où la variable d’intérêt et les variables auxiliaires sont observées à la fois dans un échantillon probabiliste et un échantillon non probabiliste. Nous cherchons à utiliser les données de l’échantillon non probabiliste pour améliorer l’efficacité des estimations pondérées par les poids d’enquête obtenues à partir de l’échantillon probabiliste. Récemment, Sakshaug, Wisniowski, Ruiz et Blom (2019) et Wisniowski, Sakshaug, Ruiz et Blom (2020) ont proposé une approche bayésienne visant à intégrer les données des deux échantillons aux fins de l’estimation des paramètres du modèle. Dans leur méthode, on utilise les données de l’échantillon non probabiliste pour déterminer la distribution a priori des paramètres du modèle et on obtient la distribution a posteriori en supposant que le plan de sondage probabiliste est ignorable (ou non informatif). Nous étendons cette approche bayésienne à la prédiction de paramètres d’une population finie dans le cadre d’un échantillonnage non ignorable (ou informatif) en nous appuyant sur des statistiques pondérées par des poids d’enquête appropriées. Nous illustrons les propriétés de notre prédicteur au moyen d’une étude par simulations.
Mots clés : prédiction bayésienne; échantillonnage de Gibbs; échantillonnage non ignorable; intégration des données statistiques.

Date de diffusion : 2021-10-29

Références (0)

Références (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Signaler un problème ou une erreur sur cette page

Date de modification :: 2024-06-28

Comment utiliser les filtres et le champ de recherche

Vous pouvez faire une recherche en inscrivant des mots-clés ou en sélectionnant des filtres (p. ex. sous Sujet, Géographie, etc.) du côté gauche de la page.
On peut utiliser les filtres ensemble ou former diverses combinaisons. À chaque sélection de filtre, la page des résultats est mise à jour.
Pour commencer une nouvelle recherche, cliquez sur le bouton Effacer tout au-dessus du champ de recherche ou décochez tous les filtres.
Les mots-clés et les filtres précisés sont affichés au-dessus du champ de recherche. Vous pouvez désélectionner l’un ou l’autre des éléments ou tous les éléments, pour préciser ou effacer votre recherche.

Comment préciser ma recherche

Vous pouvez entrer des mots-clés dans le champ de recherche. Il n’est pas nécessaire d’utiliser « + » ou « , » ou « ET ».
Vous pouvez supprimer certains mots-clés ou tous les mots-clés de votre chaîne de recherche.
Les mots-clés entre guillemets limitent la recherche à l’expression précise.
- Par exemple, si vous cherchez « Enquête sur la population active », vous obtiendrez seulement des documents contenant cette suite de mots.
Utilisez « ou » entre les mots-clés pour obtenir des résultats qui contiennent au moins l’un des termes recherchés.
- Par exemple, si vous cherchez enquête ou population ou active, vous obtiendrez seulement les documents contenant l’un ou l’autre de ces mots, ou tous ces mots.

Comment fonctionne la recherche

Cette forme de recherche fournira les résultats contenant le(s) mot(s) inscrit(s) dans le titre, la description, le sujet, la géographie, le numéro de produit ou toute autre information au sujet du produit.
- Par exemple, lorsque vous cherchez le mot « maladies », tous les résultats obtenus contiendront ce mot dans le titre, la description, ou le sujet.
La recherche ne se fait pas dans le texte des articles ou des publications. Pour faire une recherche plein texte dans les articles, utilisez la fonction de recherche du site.