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Les tableaux faisant partie du thème « Chiffres de population et des logements » présentent les chiffres de population et des logements du Recensement de la population et des logements du Canada de 2006. Il comprend les chiffres de population et le nombre total de logements privés pour le Canada, les provinces et territoires, et les municipalités, ainsi que des données sur la superficie des terres, la densité de la population et le classement selon la population.

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Les fichiers des limites des régions urbaines montrent les limites des régions urbaines pour lesquelles les données du Recensement de 2006 sont diffusées. Une région urbaine a une concentration démographique d'au moins 1 000 habitants et une densité de population d'au moins 400 habitants au kilomètre carré, d'après les chiffres de population actuels du recensement. Les fichiers renferment les limites de l'ensemble des 895 régions urbaines définies aux fins du Recensement de 2006.

Il existe deux types de fichiers de limites : les fichiers numériques et les fichiers cartographiques. Les fichiers numériques montrent les régions géographiques dans leur intégralité, y compris la zone des eaux côtières. Les fichiers cartographiques représentent les régions géographiques uniquement au moyen de la masse terrestre et des îles côtières du Canada. Les fichiers fournissent un cadre de cartographie et d'analyse spatiale axé sur des systèmes d'information géographique (SIG) ou sur d'autres logiciels de cartographie offerts sur le marché. Sur le plan de la précision de localisation, ces fichiers sont compatibles au Fichier du réseau routier de 2006, lequel peut fournir des renseignements géographiques supplémentaires pour les applications cartographiques.

Les coordonnées des Fichiers des limites des régions urbaines, sont exprimées en degrés de latitude et de longitude et sont fondées sur le Système de référence nord-américain de 1983 (NAD83). Un guide de référence est disponible (92-160-GWF).

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Le présent rapport Internet expose les faits saillants de la diffusion portant sur les chiffres de population et des logements du Recensement de la population de 2006. Il renferme de nombreux tableaux, figures et cartes en couleurs qui illustrent les plus récentes tendances démographiques et géographiques découlant de ces chiffres.

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Ce document modifie l'échantillonnage par liens avec un échantillon séquentiel de lieux et propose un estimateur de maximum de vraisemblance ou un autre issu de la méthode bayésienne. Il élabore des intervalles de confiance par les méthodes Bootstrap.

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Le présent document vise à analyser les disparités géographiques sur le plan des revenus au Canada dans la perspective des provinces et plus particulièrement des régions urbaines et rurales. Nous nous intéressons notamment à la façon dont les revenus par habitant varient dans le continuum urbain-rural, c'est-à-dire comment les revenus par habitant dans de grandes villes comme Toronto et Montréal se comparent à ceux dans les villes de taille moyenne comme Halifax et Victoria, les petites villes comme Brandon et Drummondville et les régions rurales.

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Le présent document décrit les disparités sur le plan du revenu d'emploi par habitant entre les provinces et dans le continuum urbain rural, en allant des grandes villes aux petites villes et entre les villes et les régions rurales. Le premier objectif est de comparer le degré de disparité des revenus entre les provinces et les disparités de revenu dans le continuum urbain rural. Le deuxième objectif est de déterminer dans quelle mesure les disparités provinciales peuvent être liées à la composition urbaine rurale des provinces. Le document vise également à déterminer si les disparités sur le plan du revenu d'emploi par habitant entre les régions urbaines et les régions rurales tiennent à une situation moins favorable du marché du travail dans les villes plus petites et dans les régions rurales comparativement aux grandes villes.

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Nous dérivons un algorithme simple et pratique permettant d'établir des bornes de stratification telles que les coefficients de variation soient égaux dans chaque strate pour des populations positivement asymétriques. Nous montrons que, comparativement à la méthode de la fonction cumulative de la racine carrée des fréquences (Dalenius et Hodges 1957) et à la méthode d'approximation de Lavallée et l'Hidiroglou (1988), le nouvel algorithme est avantageux pour l'estimation des bornes optimales de stratification.

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Les échantillonneurs se méfient souvent des approches d'inférence fondées sur un modèle, parce qu'ils craignent que soient commises des erreurs de spécification lorsque les modèles sont appliqués à de grands échantillons provenant de populations complexes. Nous soutenons que le paradigme de l'inférence fondée sur un modèle peut donner de très bons résultats dans les conditions d'enquête, à condition que les modèles soient choisis de façon à tenir compte du plan d'échantillonnage et d'éviter de faire des hypothèses fortes au sujet des paramètres. L'estimateur d'Horvitz Thompson (HT) est un estimateur simple sans biais par rapport au plan de sondage du total de population finie. Du point de vue de la modélisation, l'estimateur HT fonctionne bien lorsque les ratios des valeurs de la variable de résultat et des probabilités d'inclusion sont interchangeables. Si cette hypothèse n'est pas satisfaite, l'estimateur HT peut être très inefficace. Dans Zheng et Little (2003, 2004), nous avons utilisé des fonctions splines pénalisées (p splines) pour modéliser des relations à variation lisse entre le résultat et les probabilités d'inclusion sous échantillonnage à un degré avec probabilité proportionnelle à la taille (PPT). Nous avons montré que les estimateurs fondés sur un modèle à fonction p spline sont généralement plus efficaces que l'estimateur HT et peuvent fournir des intervalles de confiance plus étroits dont la couverture est proche du niveau de confiance nominal. Dans le présent article, nous étendons cette approche aux plans d'échantillonnage à deux degrés. Nous utilisons un modèle mixte fondé sur une p spline qui est ajusté à une relation non paramétrique entre les moyennes des unités primaires d'échantillonnage (UPE) et une mesure de la taille des UPE, et auquel sont intégrés des effets aléatoires pour modéliser la mise en grappes. Pour l'estimation de la variance, nous considérons les méthodes d'estimation de la variance fondées sur un modèle bayésien empirique, la méthode du jackknife et la méthode des répliques répétées équilibrées (BRR). Des études en simulation portant sur des données simulées et des échantillons tirés des microdonnées à grande diffusion du Recensement de 1990 montrent que l'estimateur fondé sur un modèle à fonction p spline donne de meilleurs résultats que l'estimateur HT et que les estimateurs linéaires assistés par un modèle. Les simulations montrent aussi que les méthodes d'estimation de la variance produisent des intervalles de confiance dont la couverture est satisfaisante. Fait intéressant, ces progrès peuvent être observés pour un plan d'échantillonnage courant à probabilités de sélection égales, où la sélection à la première étape est PPT et où les probabilités de sélection à la deuxième étape sont proportionnelles à l'inverse des probabilités de sélection à la première étape, et où l'estimateur HT mène à la moyenne non pondérée. Dans les situations favorisant le plus l'utilisation de l'estimateur HT, les estimateurs fondés sur un modèle ont une efficacité comparable.

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Nous étudions l'utilisation de réseaux neuronaux bayésiens pour l'estimation en population finie. Nous proposons des estimateurs de la moyenne de population finie et de son erreur quadratique moyenne. Nous proposons aussi d'utiliser la loi t de Student pour modéliser les perturbations afin de pouvoir utiliser les observations extrêmes souvent présentes dans les données provenant d'enquêtes sociales par sondage. Les résultats numériques montrent que les réseaux neuronaux bayésiens améliorent significativement l'estimation en population finie comparativement aux méthodes fondées sur la régression linéaire.

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Ces tableaux étaient diffusés le jour de la diffusion officielle des données, et ce, pour chacun des thèmes du recensement de 2001 pour divers échelons géographiques. Ils présentent des faits saillants à l'aide d'indicateurs clés, comme les chiffres du recensement de 2001 et la répartition en pourcentage. De plus, ils comportent des fonctions permettant d'établir des rangs et de faire des tris.

Description : Ce produit présente de l'information relative à une variété de niveaux géographiques du Recensement de la population. Les données sont tirées du Recensement de la population de 2021 et sont offertes selon les dates des principales diffusions du Recensement de 2021 : le 9 février 2022 — Chiffres de population et des logements; le 27 avril 2022 — Âge, Sexe à la naissance et genre, Type de logement; le 13 juillet 2022 — Familles, ménages et état matrimonial, Expérience militaire canadienne, Revenu; le 17 août 2022 — Langue; le 21 septembre 2022 — Peuples autochtones, Logement; le 26 octobre 2022 — Immigration, lieu de naissance et citoyenneté, Diversité ethnoculturelle et religieuse, Mobilité et migration; le 30 novembre 2022 — Scolarité, Travail, Langue de travail, Navettage, Instruction dans la langue officielle minoritaire.

Description : Ce produit présente de l'information relative à une variété de niveaux géographiques du Recensement de la population. Les données comprennent des caractéristiques relatives à la population, à l’âge, au sexe, aux logements, aux familles, à l’état matrimonial, à la langue, au revenu, à la scolarité et au travail, entre autres.

Débutant avec le jour principal de diffusion des variables âge et sexe et avec les principaux jours de diffusion subséquente, les données des composantes de profil sont offertes au niveau du Canada, des provinces et territoires, des régions économiques, des divisions de recensement, des subdivisions de recensement, des régions métropolitaines de recensement, des agglomérations de recensement, des centres de population, des secteurs de recensement, des localités désignées et au niveau des circonscriptions électorales fédérales. Ce produit peut être téléchargé sous divers formats incluant CSV, TAB, IVT ou XML.

Description : Ce produit présente de l'information relative à une variété de niveaux géographiques du Recensement de la population. Les données sont tirées du Recensement de la population de 2021 et sont offertes selon les dates des principales diffusions du Recensement de 2021 : le 9 février 2022 — Chiffres de population et des logements; le 27 avril 2022 — Âge, Sexe à la naissance et genre, Type de logement; le 13 juillet 2022 — Familles, ménages et état matrimonial, Expérience militaire canadienne, Revenu; le 17 août 2022 — Langue; le 21 septembre 2022 — Peuples autochtones, Logement; le 26 octobre 2022 — Immigration, lieu de naissance et citoyenneté, Diversité ethnoculturelle et religieuse, Mobilité et migration; le 30 novembre 2022 — Scolarité, Travail, Langue de travail, Navettage, Instruction dans la langue officielle minoritaire.

Description : Ce produit présente de l'information relative à une variété de niveaux géographiques du Recensement de la population. Les données sont tirées du Recensement de la population de 2021 et sont offertes selon les dates des principales diffusions du Recensement de 2021 : le 9 février 2022 — Chiffres de population et des logements; le 27 avril 2022 — Âge, Sexe à la naissance et genre, Type de logement; le 13 juillet 2022 — Familles, ménages et état matrimonial, Expérience militaire canadienne, Revenu; le 17 août 2022 — Langue; le 21 septembre 2022 — Peuples autochtones, Logement; le 26 octobre 2022 — Immigration, lieu de naissance et citoyenneté, Diversité ethnoculturelle et religieuse, Mobilité et migration; le 30 novembre 2022 — Scolarité, Travail, Langue de travail, Navettage, Instruction dans la langue officielle minoritaire.

Description : Ce produit présente de l'information relative à une variété de niveaux géographiques du Recensement de la population. Les données sont tirées du Recensement de la population de 2021 et sont offertes selon les dates des principales diffusions du Recensement de 2021 : le 9 février 2022 — Chiffres de population et des logements; le 27 avril 2022 — Âge, Sexe à la naissance et genre, Type de logement; le 13 juillet 2022 — Familles, ménages et état matrimonial, Expérience militaire canadienne, Revenu; le 17 août 2022 — Langue; le 21 septembre 2022 — Peuples autochtones, Logement; le 26 octobre 2022 — Immigration, lieu de naissance et citoyenneté, Diversité ethnoculturelle et religieuse, Mobilité et migration; le 30 novembre 2022 — Scolarité, Travail, Langue de travail, Navettage, Instruction dans la langue officielle minoritaire.

Description : Ce produit présente de l'information relative à une variété de niveaux géographiques du Recensement de la population. Les données sont tirées du Recensement de la population de 2021 et sont offertes selon les dates des principales diffusions du Recensement de 2021 : le 9 février 2022 — Chiffres de population et des logements; le 27 avril 2022 — Âge, Sexe à la naissance et genre, Type de logement; le 13 juillet 2022 — Familles, ménages et état matrimonial, Expérience militaire canadienne, Revenu; le 17 août 2022 — Langue; le 21 septembre 2022 — Peuples autochtones, Logement; le 26 octobre 2022 — Immigration, lieu de naissance et citoyenneté, Diversité ethnoculturelle et religieuse, Mobilité et migration; le 30 novembre 2022 — Scolarité, Travail, Langue de travail, Navettage, Instruction dans la langue officielle minoritaire.

Description : Ce produit présente de l'information relative à une variété de niveaux géographiques du Recensement de la population. Les données sont tirées du Recensement de la population de 2021 et sont offertes selon les dates des principales diffusions du Recensement de 2021 : le 9 février 2022 — Chiffres de population et des logements; le 27 avril 2022 — Âge, Sexe à la naissance et genre, Type de logement; le 13 juillet 2022 — Familles, ménages et état matrimonial, Expérience militaire canadienne, Revenu; le 17 août 2022 — Langue; le 21 septembre 2022 — Peuples autochtones, Logement; le 26 octobre 2022 — Immigration, lieu de naissance et citoyenneté, Diversité ethnoculturelle et religieuse, Mobilité et migration; le 30 novembre 2022 — Scolarité, Travail, Langue de travail, Navettage, Instruction dans la langue officielle minoritaire.

Description : Ce produit présente de l'information relative à une variété de niveaux géographiques du Recensement de la population. Les données sont tirées du Recensement de la population de 2021 et sont offertes selon les dates des principales diffusions du Recensement de 2021 : le 9 février 2022 — Chiffres de population et des logements; le 27 avril 2022 — Âge, Sexe à la naissance et genre, Type de logement; le 13 juillet 2022 — Familles, ménages et état matrimonial, Expérience militaire canadienne, Revenu; le 17 août 2022 — Langue; le 21 septembre 2022 — Peuples autochtones, Logement; le 26 octobre 2022 — Immigration, lieu de naissance et citoyenneté, Diversité ethnoculturelle et religieuse, Mobilité et migration; le 30 novembre 2022 — Scolarité, Travail, Langue de travail, Navettage, Instruction dans la langue officielle minoritaire.

Description : Ce produit présente de l'information relative à une variété de niveaux géographiques du Recensement de la population. Les données sont tirées du Recensement de la population de 2021 et sont offertes selon les dates des principales diffusions du Recensement de 2021 : le 9 février 2022 — Chiffres de population et des logements; le 27 avril 2022 — Âge, Sexe à la naissance et genre, Type de logement; le 13 juillet 2022 — Familles, ménages et état matrimonial, Expérience militaire canadienne, Revenu; le 17 août 2022 — Langue; le 21 septembre 2022 — Peuples autochtones, Logement; le 26 octobre 2022 — Immigration, lieu de naissance et citoyenneté, Diversité ethnoculturelle et religieuse, Mobilité et migration; le 30 novembre 2022 — Scolarité, Travail, Langue de travail, Navettage, Instruction dans la langue officielle minoritaire.

Description : Ce produit présente de l'information relative à une variété de niveaux géographiques du Recensement de la population. Les données sont tirées du Recensement de la population de 2021 et sont offertes selon les dates des principales diffusions du Recensement de 2021 : le 9 février 2022 — Chiffres de population et des logements; le 27 avril 2022 — Âge, Sexe à la naissance et genre, Type de logement; le 13 juillet 2022 — Familles, ménages et état matrimonial, Expérience militaire canadienne, Revenu; le 17 août 2022 — Langue; le 21 septembre 2022 — Peuples autochtones, Logement; le 26 octobre 2022 — Immigration, lieu de naissance et citoyenneté, Diversité ethnoculturelle et religieuse, Mobilité et migration; le 30 novembre 2022 — Scolarité, Travail, Langue de travail, Navettage, Instruction dans la langue officielle minoritaire.

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L’infographie décrit en détail la manière dont le recensement procède au dénombrement de la population, y compris des Autochtones, en particulier dans les régions urbaines. Cette description comprend les mesures prises avant et durant la collecte de données, dont les communications et la publicité, les rappels, les appels et visites de suivi, ainsi que les activités spéciales de sensibilisation. L’infographie présente également le dénombrement des personnes en fonction de leur lieu habituel de résidence le jour du recensement. Enfin, elle aborde les études que réalise Statistique Canada pour estimer le sous-dénombrement et le surdénombrement, c’est-à-dire l’incidence nette du fait que certaines personnes ne sont pas dénombrées et que d’autres sont dénombrées plus d’une fois dans le recensement.

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Cet article de la série Recensement en bref décrit l’appartenance déclarée à une organisation métisse ou à un établissement métis, en fonction des réponses au questionnaire du Recensement de la population de 2021. On y examine le nombre et la répartition des personnes ayant déclaré appartenir à la Métis Nation British Columbia, à la Métis Nation of Alberta, aux établissements métis de l’Alberta, à la Métis Nation – Saskatchewan, à la Manitoba Metis Federation, à la Métis Nation of Ontario ainsi que celles ayant déclaré appartenir à d’autres organisations métisses. Les données sont examinées selon la province ou le territoire de résidence, et selon la résidence dans une région métropolitaine de recensement et une agglomération de recensement.

Description : Cet article présente les estimations des effectifs et de la croissance de la population du Canada, des provinces et des territoires au 1er janvier 2011, de même qu'une analyse des composantes de cette croissance. Les taux d'accroissement total, naturel et migratoire de la population sont présentés pour les années 1972 à 2010. De plus, l'article offre un examen approfondi du taux de croissance de la dernière année (2009 à 2010) aux niveaux provincial et territorial.

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Le présent article décrit une méthode de prédiction pour petits domaines fondée sur des données tirées d'enquêtes périodiques et de recensements. Nous appliquons cette méthode pour obtenir des prédictions démographiques pour les municipalités non échantillonnées dans l'enquête annuelle sur les ménages du Brésil (PNAD), ainsi que pour accroître la précision des estimations fondées sur le plan de sondage obtenues pour les municipalités échantillonnées. En plus des données fournies par la PNAD, nous utilisons des données démographiques provenant des recensements de 1991 et de 2000, ainsi que d'un dénombrement complet de la population effectué en 1996. Nous proposons et comparons des modèles de croissance hiérarchiquement non structurés et spatialement structurés qui gagnent en puissance en s'appuyant sur toutes les municipalités échantillonnées.

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Ce document modifie l'échantillonnage par liens avec un échantillon séquentiel de lieux et propose un estimateur de maximum de vraisemblance ou un autre issu de la méthode bayésienne. Il élabore des intervalles de confiance par les méthodes Bootstrap.

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Le présent document vise à analyser les disparités géographiques sur le plan des revenus au Canada dans la perspective des provinces et plus particulièrement des régions urbaines et rurales. Nous nous intéressons notamment à la façon dont les revenus par habitant varient dans le continuum urbain-rural, c'est-à-dire comment les revenus par habitant dans de grandes villes comme Toronto et Montréal se comparent à ceux dans les villes de taille moyenne comme Halifax et Victoria, les petites villes comme Brandon et Drummondville et les régions rurales.

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Le présent document décrit les disparités sur le plan du revenu d'emploi par habitant entre les provinces et dans le continuum urbain rural, en allant des grandes villes aux petites villes et entre les villes et les régions rurales. Le premier objectif est de comparer le degré de disparité des revenus entre les provinces et les disparités de revenu dans le continuum urbain rural. Le deuxième objectif est de déterminer dans quelle mesure les disparités provinciales peuvent être liées à la composition urbaine rurale des provinces. Le document vise également à déterminer si les disparités sur le plan du revenu d'emploi par habitant entre les régions urbaines et les régions rurales tiennent à une situation moins favorable du marché du travail dans les villes plus petites et dans les régions rurales comparativement aux grandes villes.

Description :

Nous dérivons un algorithme simple et pratique permettant d'établir des bornes de stratification telles que les coefficients de variation soient égaux dans chaque strate pour des populations positivement asymétriques. Nous montrons que, comparativement à la méthode de la fonction cumulative de la racine carrée des fréquences (Dalenius et Hodges 1957) et à la méthode d'approximation de Lavallée et l'Hidiroglou (1988), le nouvel algorithme est avantageux pour l'estimation des bornes optimales de stratification.

Description :

Les échantillonneurs se méfient souvent des approches d'inférence fondées sur un modèle, parce qu'ils craignent que soient commises des erreurs de spécification lorsque les modèles sont appliqués à de grands échantillons provenant de populations complexes. Nous soutenons que le paradigme de l'inférence fondée sur un modèle peut donner de très bons résultats dans les conditions d'enquête, à condition que les modèles soient choisis de façon à tenir compte du plan d'échantillonnage et d'éviter de faire des hypothèses fortes au sujet des paramètres. L'estimateur d'Horvitz Thompson (HT) est un estimateur simple sans biais par rapport au plan de sondage du total de population finie. Du point de vue de la modélisation, l'estimateur HT fonctionne bien lorsque les ratios des valeurs de la variable de résultat et des probabilités d'inclusion sont interchangeables. Si cette hypothèse n'est pas satisfaite, l'estimateur HT peut être très inefficace. Dans Zheng et Little (2003, 2004), nous avons utilisé des fonctions splines pénalisées (p splines) pour modéliser des relations à variation lisse entre le résultat et les probabilités d'inclusion sous échantillonnage à un degré avec probabilité proportionnelle à la taille (PPT). Nous avons montré que les estimateurs fondés sur un modèle à fonction p spline sont généralement plus efficaces que l'estimateur HT et peuvent fournir des intervalles de confiance plus étroits dont la couverture est proche du niveau de confiance nominal. Dans le présent article, nous étendons cette approche aux plans d'échantillonnage à deux degrés. Nous utilisons un modèle mixte fondé sur une p spline qui est ajusté à une relation non paramétrique entre les moyennes des unités primaires d'échantillonnage (UPE) et une mesure de la taille des UPE, et auquel sont intégrés des effets aléatoires pour modéliser la mise en grappes. Pour l'estimation de la variance, nous considérons les méthodes d'estimation de la variance fondées sur un modèle bayésien empirique, la méthode du jackknife et la méthode des répliques répétées équilibrées (BRR). Des études en simulation portant sur des données simulées et des échantillons tirés des microdonnées à grande diffusion du Recensement de 1990 montrent que l'estimateur fondé sur un modèle à fonction p spline donne de meilleurs résultats que l'estimateur HT et que les estimateurs linéaires assistés par un modèle. Les simulations montrent aussi que les méthodes d'estimation de la variance produisent des intervalles de confiance dont la couverture est satisfaisante. Fait intéressant, ces progrès peuvent être observés pour un plan d'échantillonnage courant à probabilités de sélection égales, où la sélection à la première étape est PPT et où les probabilités de sélection à la deuxième étape sont proportionnelles à l'inverse des probabilités de sélection à la première étape, et où l'estimateur HT mène à la moyenne non pondérée. Dans les situations favorisant le plus l'utilisation de l'estimateur HT, les estimateurs fondés sur un modèle ont une efficacité comparable.

Description :

Nous étudions l'utilisation de réseaux neuronaux bayésiens pour l'estimation en population finie. Nous proposons des estimateurs de la moyenne de population finie et de son erreur quadratique moyenne. Nous proposons aussi d'utiliser la loi t de Student pour modéliser les perturbations afin de pouvoir utiliser les observations extrêmes souvent présentes dans les données provenant d'enquêtes sociales par sondage. Les résultats numériques montrent que les réseaux neuronaux bayésiens améliorent significativement l'estimation en population finie comparativement aux méthodes fondées sur la régression linéaire.

Description : Ce document présente et décrit les mises à jour aux estimations de l'Enquête sur la population active introduites en janvier 2023. Ces mises à jour incluent la transition à la Classification nationale des professions (CNP) 2021 ainsi que des améliorations du système de traitement des données de l'EPA.

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Cet article est une introduction ainsi qu'une discussion sur les modifications apportées aux estimations de l'Enquête sur la population active.

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GéoSuite est un outil de recherche puissant fondé sur les régions géographiques normalisées du Recensement de 2016. Grâce à cet outil, les usagers peuvent chercher et récupérer des données, explorer les liens entre les régions géographiques, obtenir des renseignements sur ces régions et produire des données sous forme de tableaux. Les données disponibles comprennent les chiffres de population et les chiffres des logements du plus récent recensement, les coordonnées de points représentatifs, la superficie, les codes géographiques, les noms des régions, et dans certains cas, les chiffres de population du dernier recensement.

Description :

Le guide de référence donne un aperçu du Fichier des attributs géographiques, y compris une description de la méthode d'élaboration du produit.

Description :

Le Fichier des attributs géographiques comprend des renseignements au niveau de l'îlot de diffusion, selon les régions géographiques normalisées du Recensement. Les données disponibles comprennent les chiffres de population et des logements et la superficie des terres. De plus, le Fichier des attributs géographiques comprend les codes géographiques normalisés de niveau supérieur, les noms et, au besoin, les genres et les classes des régions géographiques. Les données pour les régions géographiques normalisées de niveau plus élevé peuvent être obtenues par l'agrégation des données au niveau de l'îlot de diffusion. Les coordonnées du point représentatif de l'aire de diffusion sont aussi incluses dans le Fichier des attributs géographiques.

Description :

Les Fichiers des limites des centres de population montrent les limites des centres de population pour lesquelles les données du recensement sont diffusées. Un centre de population a une concentration démographique d'au moins 1 000 habitants et une densité de population d'au moins 400 habitants au kilomètre carré, d'après les chiffres de population actuels du recensement. Les fichiers renferment les limites de l'ensemble des centres de population définies aux fins du recensement.

Il existe deux types de fichiers de limites : les fichiers numériques et les fichiers cartographiques. Les fichiers numériques montrent les régions géographiques dans leur intégralité, y compris le littoral. Les fichiers cartographiques représentent les régions géographiques uniquement au moyen de la masse terrestre et des îles côtières du Canada. Les fichiers fournissent un cadre de cartographie et d'analyse spatiale axé sur des systèmes d'information géographique (SIG) ou sur d'autres logiciels de cartographie offerts sur le marché.

Les coordonnées des Fichiers des centres de population, sont exprimées en degrés de latitude et de longitude et sont fondées sur le Système de référence nord-américain de 1983 (NAD83). Un guide de référence est disponible (92-160-G).

Description :

Cet article est une introduction ainsi qu'une discussion sur les modifications apportées aux estimations de l'Enquête sur la population active en janvier 2021. Parmi ces modifications on retrouve notamment l'ajustement de toutes les estimations de l'EPA en fonction des chiffres de population basés sur le Recensement de 2016 et des mises à jour aux systèmes de classification de la géographie.

Description :

L’Aperçu de la diffusion et de ses concepts de la diffusion Chiffres de population et des logements donne un une présentation des concepts clés et des définitions, de la terminologie de géographie de même qu’un sommaire des produits qui seront diffusés pour le Recensement de 2016.

Description :

Cet article est une introduction ainsi qu'une discussion sur les modifications apportées aux estimations de l'Enquête sur la population active en janvier 2015. Parmi ces modifications on retrouve notamment l'ajustement de toutes les estimations de l'EPA en fonction des chiffres de population basés sur le Recensement de 2011 et des mises à jour aux systèmes de classification de la géographie.

Description :

Cet article est une introduction ainsi qu'une discussion sur les modifications apportées aux estimations de l'Enquête sur la population active en janvier 2011. Parmi ces modifications on retrouve notamment l'ajustement de toutes les estimations de l'EPA en fonction des chiffres de population basés sur le Recensement de 2006 et des mises à jour aux systèmes de classification des industries, des occupations et de la géographie.