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1. Méthode de détermination d’une stratégie d’échantillonnage efficace et robuste en cas d’incertitude du modèle
Articles et rapports : 12-001-X202100100002
Description :
Nous nous penchons sur le problème du choix d’une stratégie d’échantillonnage et, tout particulièrement, d’un plan de sondage. Nous proposons une mesure du risque, dans laquelle la minimisation de la valeur oriente le choix. La méthode repose sur un modèle de superpopulation et l’incertitude entourant ses paramètres est prise en compte grâce à une distribution a priori. L’utilisation de cette méthode est illustrée au moyen d’un ensemble de données réel, qui donne des résultats satisfaisants. Comme base de référence, nous utilisons la stratégie qui couple l’estimateur par la différence à un échantillonnage avec probabilité proportionnelle à la taille, car elle est reconnue comme optimale quand le modèle de superpopulation est entièrement connu. Nous démontrons qu’y compris en cas de spécifications erronées modérées du modèle, cette stratégie n’est pas robuste et peut être surpassée par d’autres solutions.
Date de diffusion : 2021-06-24

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1. Méthode de détermination d’une stratégie d’échantillonnage efficace et robuste en cas d’incertitude du modèle
Articles et rapports : 12-001-X202100100002
Description :
Nous nous penchons sur le problème du choix d’une stratégie d’échantillonnage et, tout particulièrement, d’un plan de sondage. Nous proposons une mesure du risque, dans laquelle la minimisation de la valeur oriente le choix. La méthode repose sur un modèle de superpopulation et l’incertitude entourant ses paramètres est prise en compte grâce à une distribution a priori. L’utilisation de cette méthode est illustrée au moyen d’un ensemble de données réel, qui donne des résultats satisfaisants. Comme base de référence, nous utilisons la stratégie qui couple l’estimateur par la différence à un échantillonnage avec probabilité proportionnelle à la taille, car elle est reconnue comme optimale quand le modèle de superpopulation est entièrement connu. Nous démontrons qu’y compris en cas de spécifications erronées modérées du modèle, cette stratégie n’est pas robuste et peut être surpassée par d’autres solutions.
Date de diffusion : 2021-06-24

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Date de modification :: 2024-04-19

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