Recherche par mot-clé

Filtrer les résultats par

Aide à la recherche
Currently selected filters that can be removed

Mot(s)-clé(s)

Année de publication

5 facets displayed. 0 facets selected.

Géographie

1 facets displayed. 0 facets selected.

Contenu

1 facets displayed. 0 facets selected.
Aide à l'ordre
entrées

Résultats

Tout (5)

Tout (5) ((5 résultats))

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-26-0001
    Description : Les données pour les produits associés à ce guide de référence technique sont tirées d'une première version du fichier T1 que Statistique Canada reçoit de l'Agence du revenu du Canada (ARC). Les données sur des sujets particuliers reliés au revenu et aux déductions d'impôts peuvent être tirées des déclarations de revenus T1. Les sujets d'intérêt de cette version préliminaire du T1 peuvent varier d'année en année.
    Date de diffusion : 2024-03-06

  • Articles et rapports : 13-604-M2022001
    Description : Cet article présente un aperçu de la méthodologie et certains résultats préliminaires obtenus dans le cadre du projet-pilote du Compte économique des peuples autochtones. Ce compte économique inclut des indicateurs économiques (PIB, production et nombre total d’emplois) ainsi qu’un module des ressources humaines (MRH). Le MRH permet d’obtenir de l’information supplémentaire quant aux caractéristiques socio-démographiques des autochtones occupant un emploi d’employé, tel que leur sexe ou leur niveau d’éducation. Les estimations sont disponibles par industrie et par province ou territoire.
    Date de diffusion : 2022-08-29

  • Articles et rapports : 21-004-X201800100001
    Description :

    La Série de rapports sur les grandes cultures produit des estimations sur la superficie ensemencée et récoltée, le rendement et la production. Il s’agit d’une série de cinq activités de collecte de données où trois d’entre elles fournissent des données préliminaires, l’une sur la superficie ensemencée (mars) et l’autre sur la production (juillet et septembre). L’article examine les différences entre les estimations préliminaires et les estimations finales des statistiques sur les grandes cultures. Les cultures utilisées pour cette analyse sont les suivantes: canola, blé de toutes les variétés, soya, maïs-grain, orge et l’avoine. Les données de 2008 à 2018 sont utilisées pour les estimations sur les superficies, tandis que les données utilisées pour la production s’étendent de 2008 à 2017.

    Date de diffusion : 2018-11-08

  • Articles et rapports : 12-001-X201500114161
    Description :

    Le modèle de Fay Herriot est un modèle au niveau du domaine d’usage très répandu pour l’estimation des moyennes de petit domaine. Ce modèle contient des effets aléatoires en dehors de la régression linéaire (fixe) basée sur les covariables au niveau du domaine. Les meilleurs prédicteurs linéaires sans biais empiriques des moyennes de petit domaine s’obtiennent en estimant les effets aléatoires de domaine, et ils peuvent être exprimés sous forme d’une moyenne pondérée des estimateurs directs propres aux domaines et d’estimateurs synthétiques de type régression. Dans certains cas, les données observées n’appuient pas l’inclusion des effets aléatoires de domaine dans le modèle. L’exclusion de ces effets de domaine aboutit à l’estimateur synthétique de type régression, autrement dit un poids nul est appliqué à l’estimateur direct. L’étude porte sur un estimateur à test préliminaire d’une moyenne de petit domaine obtenu après l’exécution d’un test pour déceler la présence d’effets aléatoires de domaine. Parallèlement, elle porte sur les meilleurs prédicteurs linéaires sans biais empiriques des moyennes de petit domaine qui donnent toujours des poids non nuls aux estimateurs directs dans tous les domaines, ainsi que certains estimateurs de rechange basés sur le test préliminaire. La procédure de test préliminaire est également utilisée pour définir de nouveaux estimateurs de l’erreur quadratique moyenne des estimateurs ponctuels des moyennes de petit domaine. Les résultats d’une étude par simulation limitée montrent que, si le nombre de domaines est petit, la procédure d’essai préliminaire mène à des estimateurs de l’erreur quadratique moyenne présentant un biais relatif absolu moyen considérablement plus faible que les estimateurs de l’erreur quadratique moyenne usuels, surtout quand la variance des effets aléatoires est faible comparativement aux variances d’échantillonnage.

    Date de diffusion : 2015-06-29

  • Articles et rapports : 13-604-M2011068
    Géographie : Canada
    Description :

    Le présent document fournit des renseignements sur les révisions des comptes des revenus et dépenses, ainsi qu'une analyse détaillée des révisions du taux de croissance trimestriel du PIB réel. L'analyse des révisions vise à déterminer si les estimations préliminaires diffèrent de façon significative de l'estimation finale, ce qui constitue une indication de la nécessité d'améliorer la fiabilité. L'analyse des révisions présentée ici porte sur le comportement des révisions du taux de croissance trimestriel du PIB réel pour la période de 1981 à 2007, avec comme objectif de déterminer s'il existe un biais significatif.

    Date de diffusion : 2011-03-31
Données (0)

Données (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Analyses (4)

Analyses (4) ((4 résultats))

  • Articles et rapports : 13-604-M2022001
    Description : Cet article présente un aperçu de la méthodologie et certains résultats préliminaires obtenus dans le cadre du projet-pilote du Compte économique des peuples autochtones. Ce compte économique inclut des indicateurs économiques (PIB, production et nombre total d’emplois) ainsi qu’un module des ressources humaines (MRH). Le MRH permet d’obtenir de l’information supplémentaire quant aux caractéristiques socio-démographiques des autochtones occupant un emploi d’employé, tel que leur sexe ou leur niveau d’éducation. Les estimations sont disponibles par industrie et par province ou territoire.
    Date de diffusion : 2022-08-29

  • Articles et rapports : 21-004-X201800100001
    Description :

    La Série de rapports sur les grandes cultures produit des estimations sur la superficie ensemencée et récoltée, le rendement et la production. Il s’agit d’une série de cinq activités de collecte de données où trois d’entre elles fournissent des données préliminaires, l’une sur la superficie ensemencée (mars) et l’autre sur la production (juillet et septembre). L’article examine les différences entre les estimations préliminaires et les estimations finales des statistiques sur les grandes cultures. Les cultures utilisées pour cette analyse sont les suivantes: canola, blé de toutes les variétés, soya, maïs-grain, orge et l’avoine. Les données de 2008 à 2018 sont utilisées pour les estimations sur les superficies, tandis que les données utilisées pour la production s’étendent de 2008 à 2017.

    Date de diffusion : 2018-11-08

  • Articles et rapports : 12-001-X201500114161
    Description :

    Le modèle de Fay Herriot est un modèle au niveau du domaine d’usage très répandu pour l’estimation des moyennes de petit domaine. Ce modèle contient des effets aléatoires en dehors de la régression linéaire (fixe) basée sur les covariables au niveau du domaine. Les meilleurs prédicteurs linéaires sans biais empiriques des moyennes de petit domaine s’obtiennent en estimant les effets aléatoires de domaine, et ils peuvent être exprimés sous forme d’une moyenne pondérée des estimateurs directs propres aux domaines et d’estimateurs synthétiques de type régression. Dans certains cas, les données observées n’appuient pas l’inclusion des effets aléatoires de domaine dans le modèle. L’exclusion de ces effets de domaine aboutit à l’estimateur synthétique de type régression, autrement dit un poids nul est appliqué à l’estimateur direct. L’étude porte sur un estimateur à test préliminaire d’une moyenne de petit domaine obtenu après l’exécution d’un test pour déceler la présence d’effets aléatoires de domaine. Parallèlement, elle porte sur les meilleurs prédicteurs linéaires sans biais empiriques des moyennes de petit domaine qui donnent toujours des poids non nuls aux estimateurs directs dans tous les domaines, ainsi que certains estimateurs de rechange basés sur le test préliminaire. La procédure de test préliminaire est également utilisée pour définir de nouveaux estimateurs de l’erreur quadratique moyenne des estimateurs ponctuels des moyennes de petit domaine. Les résultats d’une étude par simulation limitée montrent que, si le nombre de domaines est petit, la procédure d’essai préliminaire mène à des estimateurs de l’erreur quadratique moyenne présentant un biais relatif absolu moyen considérablement plus faible que les estimateurs de l’erreur quadratique moyenne usuels, surtout quand la variance des effets aléatoires est faible comparativement aux variances d’échantillonnage.

    Date de diffusion : 2015-06-29

  • Articles et rapports : 13-604-M2011068
    Géographie : Canada
    Description :

    Le présent document fournit des renseignements sur les révisions des comptes des revenus et dépenses, ainsi qu'une analyse détaillée des révisions du taux de croissance trimestriel du PIB réel. L'analyse des révisions vise à déterminer si les estimations préliminaires diffèrent de façon significative de l'estimation finale, ce qui constitue une indication de la nécessité d'améliorer la fiabilité. L'analyse des révisions présentée ici porte sur le comportement des révisions du taux de croissance trimestriel du PIB réel pour la période de 1981 à 2007, avec comme objectif de déterminer s'il existe un biais significatif.

    Date de diffusion : 2011-03-31
Références (1)

Références (1) ((1 résultat))

  • Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-26-0001
    Description : Les données pour les produits associés à ce guide de référence technique sont tirées d'une première version du fichier T1 que Statistique Canada reçoit de l'Agence du revenu du Canada (ARC). Les données sur des sujets particuliers reliés au revenu et aux déductions d'impôts peuvent être tirées des déclarations de revenus T1. Les sujets d'intérêt de cette version préliminaire du T1 peuvent varier d'année en année.
    Date de diffusion : 2024-03-06
Date de modification :