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  • Articles et rapports : 12-001-X202300200005
    Description : Le sous-dénombrement de la population est un des principaux obstacles avec lesquels il faut composer lors de l’analyse statistique d’échantillons d’enquête non probabilistes. Nous considérons dans le présent article deux scénarios types de sous-dénombrement, à savoir le sous-dénombrement stochastique et le sous-dénombrement déterministe. Nous soutenons que l’on peut appliquer directement les méthodes d’estimation existantes selon l’hypothèse de positivité sur les scores de propension (c’est-à-dire les probabilités de participation) pour traiter le scénario de sous-dénombrement stochastique. Nous étudions des stratégies visant à atténuer les biais lors de l’estimation de la moyenne de la population cible selon le sous-dénombrement déterministe. Plus précisément, nous examinons une méthode de population fractionnée (split-population method) fondée sur une formulation d’enveloppe convexe et nous construisons des estimateurs menant à des biais réduits. Un estimateur doublement robuste peut être construit si un sous-échantillon de suivi de l’enquête probabiliste de référence comportant des mesures sur la variable étudiée devient réalisable. Le rendement de six estimateurs concurrents est examiné au moyen d’une étude par simulations, et des questions nécessitant un examen plus approfondi sont brièvement abordées.
    Date de diffusion : 2024-01-03

  • Articles et rapports : 12-001-X202300200016
    Description : Dans cette discussion, je présenterai quelques aspects complémentaires de trois grands domaines de la théorie des sondages développés ou étudiés par Jean-Claude Deville : le calage, l’échantillonnage équilibré et la méthode généralisée de partage des poids.
    Date de diffusion : 2024-01-03

  • Articles et rapports : 12-001-X202300200017
    Description : Jean-Claude Deville, décédé en octobre 2021, fut l’un des chercheurs les plus influents dans le domaine la statistique d’enquête au cours des quarante dernières années. Cet article retrace certaines de ses contributions qui ont eu un profond impact, tant sur la théorie que sur la pratique des enquêtes. Cet article abordera les sujets suivants : l’échantillonnage équilibré au moyen de la méthode du cube, le calage, la méthode du partage des poids, le développement des expressions de la variance d’estimateurs complexes au moyen de la fonction d’influence et l’échantillonnage par quotas.
    Date de diffusion : 2024-01-03

  • Articles et rapports : 12-001-X202200200002
    Description :

    Nous offrons un examen critique et quelques discussions approfondies sur des questions théoriques et pratiques à l’aide d’une analyse des échantillons non probabilistes. Nous tentons de présenter des cadres inférentiels rigoureux et des procédures statistiques valides dans le cadre d’hypothèses couramment utilisées et d’aborder les questions relatives à la justification et à la vérification d’hypothèses sur des applications pratiques. Certains progrès méthodologiques actuels sont présentés et nous mentionnons des problèmes qui nécessitent un examen plus approfondi. Alors que l’article porte sur des échantillons non probabilistes, le rôle essentiel des échantillons d’enquête probabilistes comportant des renseignements riches et pertinents sur des variables auxiliaires est mis en évidence.

    Date de diffusion : 2022-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X202200200011
    Description :

    L’échantillonnage à deux phases est un plan de sondage rentable couramment utilisé dans les enquêtes. Le présent article propose une méthode optimale d’estimation linéaire des totaux dans un échantillonnage à deux phases, qui exploite au mieux l’information auxiliaire de l’enquête. Tout d’abord, on calcule formellement un meilleur estimateur linéaire sans biais (MELSB) de tout total sous une forme analytique, et on démontre qu’il s’agit d’un estimateur par calage. Ensuite, la reformulation appropriée du MELSB et l’estimation de ses coefficients inconnus permettent de construire un estimateur par la régression « optimal », qui peut également être obtenu au moyen d’une procédure de calage adéquate. Ce calage présente une caractéristique distinctive : l’alignement des estimations des deux phases dans une procédure en une étape comprenant les échantillons combinés de la première et de la deuxième phase. L’estimation optimale est faisable pour certains plans à deux phases souvent employés dans les enquêtes à grande échelle. Pour les plans généraux à deux phases, une autre procédure de calage donne un estimateur par la régression généralisée comme estimateur optimal approximatif. L’approche générale proposée d’estimation optimale permet d’utiliser le plus efficacement possible l’information auxiliaire disponible dans toute enquête à deux phases. Les avantages de cette méthode par rapport aux méthodes existantes d’estimation dans un échantillonnage à deux phases sont démontrés théoriquement et au moyen d’une étude par simulations.

    Date de diffusion : 2022-12-15

  • Articles et rapports : 89-648-X2022001
    Description :

    Le présent rapport examine l'ampleur et la nature des problèmes d'attrition touchant l'Étude longitudinale et internationale des adultes (l'ELIA), et explore l'utilisation d'une stratégie d'ajustement et de calage des poids pour la non-réponse qui pourrait atténuer les effets de l'attrition sur les estimations de l'ELIA. L'étude porte sur les données des vagues 1 (2012) à 4 (2018) et utilise des exemples pratiques fondés sur des variables démographiques choisies pour illustrer la façon dont l'attrition doit être évaluée et traitée.

    Date de diffusion : 2022-11-14

  • Articles et rapports : 12-001-X202100200005
    Description :

    L’estimation de la variance est un problème difficile dans les enquêtes, car plusieurs facteurs non négligeables contribuent à l’erreur d’enquête totale, notamment l’échantillonnage et la non-réponse totale. Initialement conçue pour saisir la variance des statistiques non triviales à partir de données indépendantes et identiquement distribuées, la méthode bootstrap a depuis été adaptée de diverses façons pour tenir compte des éléments ou facteurs propres à l’enquête. Dans l’article, nous examinons l’une de ces variantes, le bootstrap avec remise. Nous considérons les enquêtes auprès des ménages, avec ou sans sous-échantillonnage de personnes. Nous rendons explicites les estimateurs de la variance que le bootstrap avec remise vise à reproduire. Nous expliquons comment le bootstrap peut servir à tenir compte de l’effet de l’échantillonnage, du traitement de la non-réponse et du calage sur l’erreur d’enquête totale. Par souci de clarté, les méthodes proposées sont illustrées au moyen d’un exemple traité en fil rouge. Elles sont évaluées dans le cadre d’une étude par simulations et appliquées au Panel Politique de la Ville (PPV) français. Deux macros SAS pour exécuter les méthodes bootstrap sont également élaborées.

    Date de diffusion : 2022-01-06

  • Articles et rapports : 11-522-X202100100014
    Description : De récents développements des modes d’administration de questionnaires et d’extraction de données ont favorisé l’utilisation d’échantillons non probabilistes, qui présentent souvent un biais de sélection découlant d’un manque de plan de sondage ou de l’autosélection des participants. Ce biais peut être traité par plusieurs ajustements, dont l’applicabilité dépend du type d’information auxiliaire disponible. Des poids de calage peuvent être utilisés lorsque seuls des totaux de population de variables auxiliaires sont disponibles. En cas de disponibilité d’une enquête de référence respectant un plan de sondage probabiliste, plusieurs méthodes peuvent être appliquées, comme l’ajustement sur le score de propension, l’appariement statistique ou l’imputation de masse, ainsi que des estimateurs doublement robustes. En cas de disponibilité d’un recensement complet de la population cible pour certaines covariables auxiliaires, des estimateurs fondés sur des modèles de superpopulation (souvent utilisés en échantillonnage probabiliste) peuvent être adaptés au cas d’échantillonnage non probabiliste. Nous avons étudié la combinaison de certaines de ces méthodes, afin de produire des estimations moins biaisées et plus efficaces, ainsi que l’utilisation de techniques de prédiction modernes (comme la classification par apprentissage automatique et des algorithmes de régression) dans les étapes de modélisation des ajustements décrits. Nous avons en outre étudié l’utilisation de techniques de sélection de variables avant l’étape de modélisation de l’ajustement sur le score de propension. Les résultats indiquent que les ajustements fondés sur la combinaison de plusieurs méthodes peuvent améliorer l’efficacité des estimations et que l’utilisation de l’apprentissage automatique et de techniques de sélection de variables peut contribuer à réduire le biais et la variance des estimateurs dans une plus grande mesure dans plusieurs situations.

    Mots clés : échantillonnage non probabiliste; calage; ajustement sur le score de propension; appariement.

    Date de diffusion : 2021-10-15

  • Articles et rapports : 12-001-X201800254960
    Description :

    En présence d’information auxiliaire, la technique de calage est souvent utilisée pour améliorer la précision des estimations produites. Cependant, les pondérations par calage peuvent ne pas convenir à toutes les variables d’intérêt de l’enquête, en particulier celles qui ne sont pas liées aux variables auxiliaires utilisées dans le calage. Dans ce papier, nous proposons un critère permettant d’évaluer pour toute variable d’intérêt l’effet de l’utilisation de la pondération par calage sur la précision de l’estimation de son total. Ce critère permet donc de décider des pondérations associées à chacune des variables d’intérêt d’une enquête et de déterminer ainsi celles pour lesquelles il convient d’utiliser la pondération par calage.

    Date de diffusion : 2018-12-20

  • Articles et rapports : 12-001-X201800154963
    Description :

    Le cadre fondé sur l’échantillonnage probabiliste a joué un rôle dominant en recherche par sondage, parce qu’il fournit des outils mathématiques précis pour évaluer la variabilité d’échantillonnage. Toutefois, en raison de la hausse des coûts et de la baisse des taux de réponse, l’usage d’échantillons non probabilistes s’accroît, particulièrement dans le cas de populations générales, pour lesquelles le tirage d’échantillons à partir d’enquêtes en ligne devient de plus en plus économique et facile. Cependant, les échantillons non probabilistes posent un risque de biais de sélection dû à des différences d’accès et de degrés d’intérêt, ainsi qu’à d’autres facteurs. Le calage sur des totaux statistiques connus dans la population offre un moyen de réduire éventuellement l’effet du biais de sélection dans les échantillons non probabilistes. Ici, nous montrons que le calage assisté par un modèle en utilisant le LASSO adaptatif peut donner un estimateur convergent d’un total de population à condition qu’un sous-ensemble des variables explicatives réelles soit inclus dans le modèle de prédiction, permettant ainsi qu’un grand nombre de covariables possibles soit incluses sans risque de surajustement. Nous montrons que le calage assisté par un modèle en utilisant le LASSO adaptatif produit une meilleure estimation, pour ce qui est de l’erreur quadratique moyenne, que les méthodes concurrentes classiques, tels les estimateurs par la régression généralisée (GREG), quand un grand nombre de covariables sont nécessaires pour déterminer le modèle réel, sans vraiment qu’il y ait perte d’efficacité par rapport à la méthode GREG quand de plus petits modèles suffisent. Nous obtenons aussi des formules analytiques pour les estimateurs de variance des totaux de population, et comparons le comportement de ces estimateurs aux estimateurs bootstrap. Nous concluons par un exemple réel en utilisant des données provenant de la National Health Interview Survey.

    Date de diffusion : 2018-06-21
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Analyses (63)

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  • Articles et rapports : 12-001-X202300200005
    Description : Le sous-dénombrement de la population est un des principaux obstacles avec lesquels il faut composer lors de l’analyse statistique d’échantillons d’enquête non probabilistes. Nous considérons dans le présent article deux scénarios types de sous-dénombrement, à savoir le sous-dénombrement stochastique et le sous-dénombrement déterministe. Nous soutenons que l’on peut appliquer directement les méthodes d’estimation existantes selon l’hypothèse de positivité sur les scores de propension (c’est-à-dire les probabilités de participation) pour traiter le scénario de sous-dénombrement stochastique. Nous étudions des stratégies visant à atténuer les biais lors de l’estimation de la moyenne de la population cible selon le sous-dénombrement déterministe. Plus précisément, nous examinons une méthode de population fractionnée (split-population method) fondée sur une formulation d’enveloppe convexe et nous construisons des estimateurs menant à des biais réduits. Un estimateur doublement robuste peut être construit si un sous-échantillon de suivi de l’enquête probabiliste de référence comportant des mesures sur la variable étudiée devient réalisable. Le rendement de six estimateurs concurrents est examiné au moyen d’une étude par simulations, et des questions nécessitant un examen plus approfondi sont brièvement abordées.
    Date de diffusion : 2024-01-03

  • Articles et rapports : 12-001-X202300200016
    Description : Dans cette discussion, je présenterai quelques aspects complémentaires de trois grands domaines de la théorie des sondages développés ou étudiés par Jean-Claude Deville : le calage, l’échantillonnage équilibré et la méthode généralisée de partage des poids.
    Date de diffusion : 2024-01-03

  • Articles et rapports : 12-001-X202300200017
    Description : Jean-Claude Deville, décédé en octobre 2021, fut l’un des chercheurs les plus influents dans le domaine la statistique d’enquête au cours des quarante dernières années. Cet article retrace certaines de ses contributions qui ont eu un profond impact, tant sur la théorie que sur la pratique des enquêtes. Cet article abordera les sujets suivants : l’échantillonnage équilibré au moyen de la méthode du cube, le calage, la méthode du partage des poids, le développement des expressions de la variance d’estimateurs complexes au moyen de la fonction d’influence et l’échantillonnage par quotas.
    Date de diffusion : 2024-01-03

  • Articles et rapports : 12-001-X202200200002
    Description :

    Nous offrons un examen critique et quelques discussions approfondies sur des questions théoriques et pratiques à l’aide d’une analyse des échantillons non probabilistes. Nous tentons de présenter des cadres inférentiels rigoureux et des procédures statistiques valides dans le cadre d’hypothèses couramment utilisées et d’aborder les questions relatives à la justification et à la vérification d’hypothèses sur des applications pratiques. Certains progrès méthodologiques actuels sont présentés et nous mentionnons des problèmes qui nécessitent un examen plus approfondi. Alors que l’article porte sur des échantillons non probabilistes, le rôle essentiel des échantillons d’enquête probabilistes comportant des renseignements riches et pertinents sur des variables auxiliaires est mis en évidence.

    Date de diffusion : 2022-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X202200200011
    Description :

    L’échantillonnage à deux phases est un plan de sondage rentable couramment utilisé dans les enquêtes. Le présent article propose une méthode optimale d’estimation linéaire des totaux dans un échantillonnage à deux phases, qui exploite au mieux l’information auxiliaire de l’enquête. Tout d’abord, on calcule formellement un meilleur estimateur linéaire sans biais (MELSB) de tout total sous une forme analytique, et on démontre qu’il s’agit d’un estimateur par calage. Ensuite, la reformulation appropriée du MELSB et l’estimation de ses coefficients inconnus permettent de construire un estimateur par la régression « optimal », qui peut également être obtenu au moyen d’une procédure de calage adéquate. Ce calage présente une caractéristique distinctive : l’alignement des estimations des deux phases dans une procédure en une étape comprenant les échantillons combinés de la première et de la deuxième phase. L’estimation optimale est faisable pour certains plans à deux phases souvent employés dans les enquêtes à grande échelle. Pour les plans généraux à deux phases, une autre procédure de calage donne un estimateur par la régression généralisée comme estimateur optimal approximatif. L’approche générale proposée d’estimation optimale permet d’utiliser le plus efficacement possible l’information auxiliaire disponible dans toute enquête à deux phases. Les avantages de cette méthode par rapport aux méthodes existantes d’estimation dans un échantillonnage à deux phases sont démontrés théoriquement et au moyen d’une étude par simulations.

    Date de diffusion : 2022-12-15

  • Articles et rapports : 89-648-X2022001
    Description :

    Le présent rapport examine l'ampleur et la nature des problèmes d'attrition touchant l'Étude longitudinale et internationale des adultes (l'ELIA), et explore l'utilisation d'une stratégie d'ajustement et de calage des poids pour la non-réponse qui pourrait atténuer les effets de l'attrition sur les estimations de l'ELIA. L'étude porte sur les données des vagues 1 (2012) à 4 (2018) et utilise des exemples pratiques fondés sur des variables démographiques choisies pour illustrer la façon dont l'attrition doit être évaluée et traitée.

    Date de diffusion : 2022-11-14

  • Articles et rapports : 12-001-X202100200005
    Description :

    L’estimation de la variance est un problème difficile dans les enquêtes, car plusieurs facteurs non négligeables contribuent à l’erreur d’enquête totale, notamment l’échantillonnage et la non-réponse totale. Initialement conçue pour saisir la variance des statistiques non triviales à partir de données indépendantes et identiquement distribuées, la méthode bootstrap a depuis été adaptée de diverses façons pour tenir compte des éléments ou facteurs propres à l’enquête. Dans l’article, nous examinons l’une de ces variantes, le bootstrap avec remise. Nous considérons les enquêtes auprès des ménages, avec ou sans sous-échantillonnage de personnes. Nous rendons explicites les estimateurs de la variance que le bootstrap avec remise vise à reproduire. Nous expliquons comment le bootstrap peut servir à tenir compte de l’effet de l’échantillonnage, du traitement de la non-réponse et du calage sur l’erreur d’enquête totale. Par souci de clarté, les méthodes proposées sont illustrées au moyen d’un exemple traité en fil rouge. Elles sont évaluées dans le cadre d’une étude par simulations et appliquées au Panel Politique de la Ville (PPV) français. Deux macros SAS pour exécuter les méthodes bootstrap sont également élaborées.

    Date de diffusion : 2022-01-06

  • Articles et rapports : 11-522-X202100100014
    Description : De récents développements des modes d’administration de questionnaires et d’extraction de données ont favorisé l’utilisation d’échantillons non probabilistes, qui présentent souvent un biais de sélection découlant d’un manque de plan de sondage ou de l’autosélection des participants. Ce biais peut être traité par plusieurs ajustements, dont l’applicabilité dépend du type d’information auxiliaire disponible. Des poids de calage peuvent être utilisés lorsque seuls des totaux de population de variables auxiliaires sont disponibles. En cas de disponibilité d’une enquête de référence respectant un plan de sondage probabiliste, plusieurs méthodes peuvent être appliquées, comme l’ajustement sur le score de propension, l’appariement statistique ou l’imputation de masse, ainsi que des estimateurs doublement robustes. En cas de disponibilité d’un recensement complet de la population cible pour certaines covariables auxiliaires, des estimateurs fondés sur des modèles de superpopulation (souvent utilisés en échantillonnage probabiliste) peuvent être adaptés au cas d’échantillonnage non probabiliste. Nous avons étudié la combinaison de certaines de ces méthodes, afin de produire des estimations moins biaisées et plus efficaces, ainsi que l’utilisation de techniques de prédiction modernes (comme la classification par apprentissage automatique et des algorithmes de régression) dans les étapes de modélisation des ajustements décrits. Nous avons en outre étudié l’utilisation de techniques de sélection de variables avant l’étape de modélisation de l’ajustement sur le score de propension. Les résultats indiquent que les ajustements fondés sur la combinaison de plusieurs méthodes peuvent améliorer l’efficacité des estimations et que l’utilisation de l’apprentissage automatique et de techniques de sélection de variables peut contribuer à réduire le biais et la variance des estimateurs dans une plus grande mesure dans plusieurs situations.

    Mots clés : échantillonnage non probabiliste; calage; ajustement sur le score de propension; appariement.

    Date de diffusion : 2021-10-15

  • Articles et rapports : 12-001-X201800254960
    Description :

    En présence d’information auxiliaire, la technique de calage est souvent utilisée pour améliorer la précision des estimations produites. Cependant, les pondérations par calage peuvent ne pas convenir à toutes les variables d’intérêt de l’enquête, en particulier celles qui ne sont pas liées aux variables auxiliaires utilisées dans le calage. Dans ce papier, nous proposons un critère permettant d’évaluer pour toute variable d’intérêt l’effet de l’utilisation de la pondération par calage sur la précision de l’estimation de son total. Ce critère permet donc de décider des pondérations associées à chacune des variables d’intérêt d’une enquête et de déterminer ainsi celles pour lesquelles il convient d’utiliser la pondération par calage.

    Date de diffusion : 2018-12-20

  • Articles et rapports : 12-001-X201800154963
    Description :

    Le cadre fondé sur l’échantillonnage probabiliste a joué un rôle dominant en recherche par sondage, parce qu’il fournit des outils mathématiques précis pour évaluer la variabilité d’échantillonnage. Toutefois, en raison de la hausse des coûts et de la baisse des taux de réponse, l’usage d’échantillons non probabilistes s’accroît, particulièrement dans le cas de populations générales, pour lesquelles le tirage d’échantillons à partir d’enquêtes en ligne devient de plus en plus économique et facile. Cependant, les échantillons non probabilistes posent un risque de biais de sélection dû à des différences d’accès et de degrés d’intérêt, ainsi qu’à d’autres facteurs. Le calage sur des totaux statistiques connus dans la population offre un moyen de réduire éventuellement l’effet du biais de sélection dans les échantillons non probabilistes. Ici, nous montrons que le calage assisté par un modèle en utilisant le LASSO adaptatif peut donner un estimateur convergent d’un total de population à condition qu’un sous-ensemble des variables explicatives réelles soit inclus dans le modèle de prédiction, permettant ainsi qu’un grand nombre de covariables possibles soit incluses sans risque de surajustement. Nous montrons que le calage assisté par un modèle en utilisant le LASSO adaptatif produit une meilleure estimation, pour ce qui est de l’erreur quadratique moyenne, que les méthodes concurrentes classiques, tels les estimateurs par la régression généralisée (GREG), quand un grand nombre de covariables sont nécessaires pour déterminer le modèle réel, sans vraiment qu’il y ait perte d’efficacité par rapport à la méthode GREG quand de plus petits modèles suffisent. Nous obtenons aussi des formules analytiques pour les estimateurs de variance des totaux de population, et comparons le comportement de ces estimateurs aux estimateurs bootstrap. Nous concluons par un exemple réel en utilisant des données provenant de la National Health Interview Survey.

    Date de diffusion : 2018-06-21
Références (2)

Références (2) ((2 résultats))

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 75F0002M2005009
    Description :

    La diffusion des données pour 2003 de l'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) s'est accompagnée d'une révision historique visant trois objectifs. Tout d'abord, les poids de l'enquête ont été mis à jour, afin de tenir compte des nouvelles projections démographiques fondées sur le Recensement de 2001, plutôt que sur le Recensement de 1996. En deuxième lieu, une nouvelle méthode pour l'ajustement des poids a été mise en oeuvre, afin de tenir compte d'une source externe d'information de grande qualité sur la répartition globale des salaires et traitement dans la population, à savoir le fichier T4 de l'Agence de revenu du Canada des états de la rémunération payée remplis par les employeurs. En troisième lieu, on a révisé les estimations du faible revenu en raison des nouvelles valeurs accordées aux seuils de faible revenu (SFR). Le présent document vise à décrire la deuxième de ces améliorations, à savoir la nouvelle méthode de pondération qui rend compte avec plus de précision de la répartition des revenus dans la population. La partie 1 vise à expliquer en termes non techniques comment cette nouvelle méthode a été élaborée et comment elle fonctionne. La partie 2 comprend certains exemples des répercussions sur les résultats pour les années précédentes.

    Date de diffusion : 2005-07-22

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015684
    Description :

    Il arrive souvent qu'on recueille, de façon pratiquement simultaée, la même information sur plusieurs enquêtes différentes. En France, cela est institutionnalisé dans les enquêtes auprès des ménages qui comportent un tronc commun de variables portant sur la situation démographique, l'emploi, le logement et les revenus. Ces variables sont des cofacteurs importants des variables d'intérêt de chacune des enquêtes et leur utilisation judicieuse peut permettre un renforcement des estimations dans chacune d'elle. Les techniques de calage sur information incertaine peuvent s'appliquer de façon naturelle dans ce contexte. Cela revient à rechercher le meilleur estimateur sans biais des variables communes et à caler chacune des enquêtes sur cet estimateur. Il se trouve que l'estimateur ainsi obtenu dans chaque enquête est toujours un estimateur linéaire dont les pondérations sont faciles à expliciter, que la variance s'obtient sans problème nouveau de même que l'estimation de variance. Si on veut compléter la panoplie des estimateurs par régression, on peut aussi voir cette technique comme un estimateur par ridge-regression, ou encore comme une estimation par régression bayésienne.

    Date de diffusion : 2000-03-02
Date de modification :