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Tout (5) ((5 results))
- Articles et rapports : 12-001-X201200211754Description :
La méthode d'ajustement sur le score de propension est souvent adoptée pour traiter le biais de sélection dans les sondages, y compris la non-réponse totale et le sous-dénombrement. Le score de propension est calculé en se servant de variables auxiliaires observées dans tout l'échantillon. Nous discutons de certaines propriétés asymptotiques des estimateurs ajustés sur le score de propension et dérivons des estimateurs optimaux fondés sur un modèle de régression pour la population finie. Un estimateur ajusté sur le score de propension optimal peut être réalisé en se servant d'un modèle de score de propension augmenté. Nous discutons de l'estimation de la variance et présentons les résultats de deux études par simulation.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 12-001-X201200211756Description :
Nous proposons une nouvelle approche d'estimation sur petits domaines fondée sur la modélisation conjointe des moyennes et des variances. Le modèle et la méthodologie que nous proposons améliorent non seulement les estimateurs sur petits domaines, mais donnent aussi des estimateurs « lissés » des vraies variances d'échantillonnage. Le maximum de vraisemblance des paramètres du modèle est estimé au moyen de l'algorithme EM en raison de la forme non classique de la fonction de vraisemblance. Les intervalles de confiance des paramètres de petit domaine sont obtenus en adoptant une approche de la théorie de la décision plus générale que l'approche classique de minimisation de la perte quadratique. Les propriétés numériques de la méthode proposée sont étudiées au moyen d'études par simulation et comparées à celles de méthodes concurrentes proposées dans la littérature. Une justification théorique des propriétés effectives des estimateurs et intervalles de confiance résultants est également présentée.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 12-002-X201200111642Description :
En général, il est recommandé de recourir à l'estimation pondérée au moment d'analyser les données d'un fichier de microdonnées issues du questionnaire complet du recensement. Puisque de tels fichiers de données sont maintenant disponibles dans les CDR, il est nécessaire de donner aux chercheurs de ces centres plus d'information sur la façon de procéder à une estimation pondérée avec ces fichiers. Ce document a pour objectif de fournir cette information, plus particulièrement la façon avec laquelle les variables de pondération ont été dérivées pour les fichiers de microdonnées du recensement et la pondération qui devrait être utilisée pour différentes unités d'analyse. Dans le cas des recensements de 1996, 2001 et 2006, la même variable de pondération est appropriée peu importe si ce sont des personnes, des familles ou des ménages qui sont étudiés. Dans le cas du Recensement de 1991, les recommandations sont plus complexes : une variable de pondération différente de celle des personnes et des familles est requise pour les ménages, et d'autres restrictions s'appliquent pour obtenir la bonne valeur de pondération pour les familles.
Date de diffusion : 2012-10-25 - Articles et rapports : 12-001-X201200111684Description :
De nombreuses enquêtes-entreprises fournissent des estimations du chiffre d'affaires mensuel pour les principaux codes de la Classification type des industries. Cela inclut les estimations des variations du niveau du chiffre d'affaires mensuel comparativement à 12 mois plus tôt. Comme des échantillons chevauchant sont souvent utilisés dans les enquêtes-entreprises, les estimations du chiffre d'affaires durant des mois consécutifs sont corrélées, ce qui complique le calcul de la variance des variations. Le présent article décrit une procédure générale d'estimation de la variance qui comprend des corrections annuelles des strates quand des établissements passent dans d'autres strates en raison de leur taille réelle. La procédure tient également compte du renouvellement des échantillons, ainsi que des nouvelles unités et des unités disparues. L'article se termine par un exemple de calcul de la variance de l'estimation du taux de croissance annuel du chiffre d'affaires mensuel des supermarchés des Pays-Bas.
Date de diffusion : 2012-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201200111686Description :
Nous présentons une approche fondée sur des équations d'estimation généralisées pour estimer le coefficient de corrélation de concordance et le coefficient kappa d'après des données d'enquête. Les estimations ainsi que leurs erreurs-types doivent tenir compte correctement du plan d'échantillonnage. Nous présentons des mesures pondérées du coefficient de corrélation de concordance et du coefficient kappa, ainsi que la variance de ces mesures tenant compte du plan d'échantillonnage. Nous utilisons la méthode de linéarisation par série de Taylor et la procédure du jackknife pour estimer les erreurs-types des estimations résultantes des paramètres. Des mesures anthropométriques et des données sur la santé buccodentaire provenant de la Third National Health and Nutrition Examination Survey sont utilisées pour illustrer cette méthodologie.
Date de diffusion : 2012-06-27
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Analyses (5)
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- Articles et rapports : 12-001-X201200211754Description :
La méthode d'ajustement sur le score de propension est souvent adoptée pour traiter le biais de sélection dans les sondages, y compris la non-réponse totale et le sous-dénombrement. Le score de propension est calculé en se servant de variables auxiliaires observées dans tout l'échantillon. Nous discutons de certaines propriétés asymptotiques des estimateurs ajustés sur le score de propension et dérivons des estimateurs optimaux fondés sur un modèle de régression pour la population finie. Un estimateur ajusté sur le score de propension optimal peut être réalisé en se servant d'un modèle de score de propension augmenté. Nous discutons de l'estimation de la variance et présentons les résultats de deux études par simulation.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 12-001-X201200211756Description :
Nous proposons une nouvelle approche d'estimation sur petits domaines fondée sur la modélisation conjointe des moyennes et des variances. Le modèle et la méthodologie que nous proposons améliorent non seulement les estimateurs sur petits domaines, mais donnent aussi des estimateurs « lissés » des vraies variances d'échantillonnage. Le maximum de vraisemblance des paramètres du modèle est estimé au moyen de l'algorithme EM en raison de la forme non classique de la fonction de vraisemblance. Les intervalles de confiance des paramètres de petit domaine sont obtenus en adoptant une approche de la théorie de la décision plus générale que l'approche classique de minimisation de la perte quadratique. Les propriétés numériques de la méthode proposée sont étudiées au moyen d'études par simulation et comparées à celles de méthodes concurrentes proposées dans la littérature. Une justification théorique des propriétés effectives des estimateurs et intervalles de confiance résultants est également présentée.
Date de diffusion : 2012-12-19 - Articles et rapports : 12-002-X201200111642Description :
En général, il est recommandé de recourir à l'estimation pondérée au moment d'analyser les données d'un fichier de microdonnées issues du questionnaire complet du recensement. Puisque de tels fichiers de données sont maintenant disponibles dans les CDR, il est nécessaire de donner aux chercheurs de ces centres plus d'information sur la façon de procéder à une estimation pondérée avec ces fichiers. Ce document a pour objectif de fournir cette information, plus particulièrement la façon avec laquelle les variables de pondération ont été dérivées pour les fichiers de microdonnées du recensement et la pondération qui devrait être utilisée pour différentes unités d'analyse. Dans le cas des recensements de 1996, 2001 et 2006, la même variable de pondération est appropriée peu importe si ce sont des personnes, des familles ou des ménages qui sont étudiés. Dans le cas du Recensement de 1991, les recommandations sont plus complexes : une variable de pondération différente de celle des personnes et des familles est requise pour les ménages, et d'autres restrictions s'appliquent pour obtenir la bonne valeur de pondération pour les familles.
Date de diffusion : 2012-10-25 - Articles et rapports : 12-001-X201200111684Description :
De nombreuses enquêtes-entreprises fournissent des estimations du chiffre d'affaires mensuel pour les principaux codes de la Classification type des industries. Cela inclut les estimations des variations du niveau du chiffre d'affaires mensuel comparativement à 12 mois plus tôt. Comme des échantillons chevauchant sont souvent utilisés dans les enquêtes-entreprises, les estimations du chiffre d'affaires durant des mois consécutifs sont corrélées, ce qui complique le calcul de la variance des variations. Le présent article décrit une procédure générale d'estimation de la variance qui comprend des corrections annuelles des strates quand des établissements passent dans d'autres strates en raison de leur taille réelle. La procédure tient également compte du renouvellement des échantillons, ainsi que des nouvelles unités et des unités disparues. L'article se termine par un exemple de calcul de la variance de l'estimation du taux de croissance annuel du chiffre d'affaires mensuel des supermarchés des Pays-Bas.
Date de diffusion : 2012-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201200111686Description :
Nous présentons une approche fondée sur des équations d'estimation généralisées pour estimer le coefficient de corrélation de concordance et le coefficient kappa d'après des données d'enquête. Les estimations ainsi que leurs erreurs-types doivent tenir compte correctement du plan d'échantillonnage. Nous présentons des mesures pondérées du coefficient de corrélation de concordance et du coefficient kappa, ainsi que la variance de ces mesures tenant compte du plan d'échantillonnage. Nous utilisons la méthode de linéarisation par série de Taylor et la procédure du jackknife pour estimer les erreurs-types des estimations résultantes des paramètres. Des mesures anthropométriques et des données sur la santé buccodentaire provenant de la Third National Health and Nutrition Examination Survey sont utilisées pour illustrer cette méthodologie.
Date de diffusion : 2012-06-27
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