Recherche par mot-clé

Montrer les résultats

Filtrer les résultats par

Aide à la recherche
Currently selected filters that can be removed
Retirer Annuler le filtre «2021»
Effacer tout

Mot(s)-clé(s)

Sujet

Type

1 facets displayed. 0 facets selected.

Année de publication

1 facets displayed. 1 facets selected.
Aide à l'ordre
entrées

Résultats

Tout (1)

Tout (1) ((1 résultat))

  • 1. Modèles de forêts aléatoires, une proposition pour l’analyse de stratégies de vérification sélective Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X202100100021
    Description : L’Institut national italien de statistique (Istat) a lancé un nouveau projet relatif aux processus statistiques à court terme, afin de respecter la future nouvelle réglementation européenne visant à diffuser des estimations plus rapidement. L’évaluation et l’analyse du processus d’enquête actuel de l’enquête à court terme sur le chiffre d’affaires dans les services (FAS) visent à relever la façon dont les meilleures caractéristiques des méthodes et pratiques actuelles peuvent être exploitées pour concevoir un processus plus « efficace ». Le projet devrait, en particulier, fournir des méthodes permettant d’appliquer en général d’importantes économies d’échelle, de portée et de connaissances au contexte de production des enquêtes à court terme, qui ont généralement recours à un nombre restreint de ressources. L’analyse du processus TEL QUEL a révélé que l’enquête FAS entraînait des coûts substantiels de vérification et d’imputation, en particulier du fait de l’importance du suivi et de la vérification interactive utilisés pour tous les types d’erreurs détectées. Dans cette optique, nous avons essayé d’exploiter les leçons retenues en participant au Groupe de haut niveau sur la modernisation des statistiques officielles (GHN-MSO, CEE-ONU) sur l’utilisation de l’apprentissage automatique dans les statistiques officielles. Dans cette étude, nous présentons une première expérience utilisant les modèles de forêt aléatoire pour : (i) prédire les unités représentant des données « douteuses », (ii) évaluer l’utilisation du potentiel de prédiction sur de nouvelles données et (iii) explorer des données afin de relever des règles et des tendances cachées. Nous nous concentrons en particulier sur le recours à la modélisation par forêt aléatoire pour comparer certaines autres méthodes en matière d’efficacité de la prédiction d’erreurs et pour traiter des aspects principaux de la nouvelle conception du schéma de vérification et d’imputation.
    Date de diffusion : 2021-10-15
Données (0)

Données (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Analyses (1)

Analyses (1) ((1 résultat))

  • 1. Modèles de forêts aléatoires, une proposition pour l’analyse de stratégies de vérification sélective Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X202100100021
    Description : L’Institut national italien de statistique (Istat) a lancé un nouveau projet relatif aux processus statistiques à court terme, afin de respecter la future nouvelle réglementation européenne visant à diffuser des estimations plus rapidement. L’évaluation et l’analyse du processus d’enquête actuel de l’enquête à court terme sur le chiffre d’affaires dans les services (FAS) visent à relever la façon dont les meilleures caractéristiques des méthodes et pratiques actuelles peuvent être exploitées pour concevoir un processus plus « efficace ». Le projet devrait, en particulier, fournir des méthodes permettant d’appliquer en général d’importantes économies d’échelle, de portée et de connaissances au contexte de production des enquêtes à court terme, qui ont généralement recours à un nombre restreint de ressources. L’analyse du processus TEL QUEL a révélé que l’enquête FAS entraînait des coûts substantiels de vérification et d’imputation, en particulier du fait de l’importance du suivi et de la vérification interactive utilisés pour tous les types d’erreurs détectées. Dans cette optique, nous avons essayé d’exploiter les leçons retenues en participant au Groupe de haut niveau sur la modernisation des statistiques officielles (GHN-MSO, CEE-ONU) sur l’utilisation de l’apprentissage automatique dans les statistiques officielles. Dans cette étude, nous présentons une première expérience utilisant les modèles de forêt aléatoire pour : (i) prédire les unités représentant des données « douteuses », (ii) évaluer l’utilisation du potentiel de prédiction sur de nouvelles données et (iii) explorer des données afin de relever des règles et des tendances cachées. Nous nous concentrons en particulier sur le recours à la modélisation par forêt aléatoire pour comparer certaines autres méthodes en matière d’efficacité de la prédiction d’erreurs et pour traiter des aspects principaux de la nouvelle conception du schéma de vérification et d’imputation.
    Date de diffusion : 2021-10-15
Références (0)

Références (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Signaler un problème ou une erreur sur cette page
Date de modification :

Aide liée à la recherche

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.

Aide pour trier les résultats

De quelle façon les résultats seront-ils présentés?

La fonction Trier par vous offre les trois options suivantes :

  • Par date – Trie les résultats par date de diffusion des produits, en commençant par le plus récent.
  • Par pertinence – N’est nécessaire ou utile que lorsque vous utilisez le champ de recherche pour lancer votre recherche. Les résultats sont classés en fonction d’une combinaison de facteurs, notamment l’emplacement des termes recherchés dans le contenu (p. ex. s’ils figurent dans le titre, il est probable que le produit soit plus pertinent pour votre recherche), l’actualité ou la nouveauté du contenu du produit et la popularité du produit.
  • Par titre – Trie les résultats en ordre alphabétique.

Aide pour trier les résultats

De quelle façon les résultats seront-ils présentés?

La fonction Trier par vous offre les quatre options suivantes :

  • Par date – Trie les résultats par date de diffusion des produits, en commençant par le plus récent.
  • Par pertinence – N’est nécessaire ou utile que lorsque vous utilisez le champ de recherche pour lancer votre recherche. Les résultats sont classés en fonction d’une combinaison de facteurs, notamment l’emplacement des termes recherchés dans le contenu (p. ex. s’ils figurent dans le titre, il est probable que le produit soit plus pertinent pour votre recherche), l’actualité ou la nouveauté du contenu du produit et la popularité du produit.
  • Par popularité – Donne la priorité aux résultats qui sont le plus souvent sélectionnés par les utilisateurs, puis aux plus récents.
  • Par titre – Trie les résultats en ordre alphabétique.