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  • 1. Comparaison d'autres estimateurs pour l'Enquête sur la population active Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X20010015854
    Description :

    L'auteur examine un choix d'estimateurs applicables à une enquête auprès des ménages périodique comportant un chevauchement contrôlé entre les enquêtes successives. L'auteur décrit la façon d'améliorer le MELSB (meilleur estimateur linéaire sans biais) fondé sur une fenêtre fixe de moments en appliquant la technique de la régression généralisée. Cet estimateur amélioré est comparé à l'estimateur AK de Gurney et Daly (1965) et à l'estimateur de régression modifiée de Singh, Kennedy, Wu et Brisebois (1997), à l'aide de données de l'enquête sur la population active de l'Australie.

    Date de diffusion : 2001-08-22
  • 2. Estimation composite par régression pour l'Enquête sur la population active du Canada : évaluation et application Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X20010015855
    Description :

    Enquête sur la population active (EPA) du Canada est une enquête mensuelle réalisée selon un plan de sondage complexe avec renouvellement de panel. Après des études approfondies, y compris l'examen de diverses méthodes tirant parti du chevauchement de l'échantillon pour améliorer la qualité des estimations, l'équipe de l'EPA a choisi une méthode d'estimation composite qui permet d'atteindre cet objectif tout en respectant les contraintes d'ordre pratique. En outre, pour les variables pour lesquelles le gain d'efficacité est important, la nouvelle série chronologique a tendance à être plus compréhensible pour les spécialistes du domaine. Il est donc plus facile d'expliquer les estimations produites d'après l'EPA aux utilisateurs des données et aux membres des médias. Comme l'estimation composite réduit la variance, il est maintenant possible de publier des estimations mensuelles dans bien des cas où, jusqu'à présent, seules les moyennes mobiles de trois ans pouvaient être publiées. En outre, la méthode permet de désaisonnaliser correctement un grand nombre de séries chronologiques.

    Date de diffusion : 2001-08-22
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Analyses (2)

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  • 1. Comparaison d'autres estimateurs pour l'Enquête sur la population active Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X20010015854
    Description :

    L'auteur examine un choix d'estimateurs applicables à une enquête auprès des ménages périodique comportant un chevauchement contrôlé entre les enquêtes successives. L'auteur décrit la façon d'améliorer le MELSB (meilleur estimateur linéaire sans biais) fondé sur une fenêtre fixe de moments en appliquant la technique de la régression généralisée. Cet estimateur amélioré est comparé à l'estimateur AK de Gurney et Daly (1965) et à l'estimateur de régression modifiée de Singh, Kennedy, Wu et Brisebois (1997), à l'aide de données de l'enquête sur la population active de l'Australie.

    Date de diffusion : 2001-08-22
  • 2. Estimation composite par régression pour l'Enquête sur la population active du Canada : évaluation et application Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X20010015855
    Description :

    Enquête sur la population active (EPA) du Canada est une enquête mensuelle réalisée selon un plan de sondage complexe avec renouvellement de panel. Après des études approfondies, y compris l'examen de diverses méthodes tirant parti du chevauchement de l'échantillon pour améliorer la qualité des estimations, l'équipe de l'EPA a choisi une méthode d'estimation composite qui permet d'atteindre cet objectif tout en respectant les contraintes d'ordre pratique. En outre, pour les variables pour lesquelles le gain d'efficacité est important, la nouvelle série chronologique a tendance à être plus compréhensible pour les spécialistes du domaine. Il est donc plus facile d'expliquer les estimations produites d'après l'EPA aux utilisateurs des données et aux membres des médias. Comme l'estimation composite réduit la variance, il est maintenant possible de publier des estimations mensuelles dans bien des cas où, jusqu'à présent, seules les moyennes mobiles de trois ans pouvaient être publiées. En outre, la méthode permet de désaisonnaliser correctement un grand nombre de séries chronologiques.

    Date de diffusion : 2001-08-22
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