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  • Articles et rapports : 12-001-X198700114513
    Description :

    Singh et Srivastava (1973) ont élaboré un estimateur linéaire non biaisé de moyennes de population qui pourrait être utilisé dans des sondages successifs à l’aide de plusieurs variables auxiliaires dont les moyennes de population connues ne changent pas d’une période à l’autre. Dans le présent document, trois estimateurs composites T_1, T_2 et T_3, utilisant chacun une variable auxiliaire dont la moyenne de population connue change d’une période à l’autre, sont présentés pour l’estimation du total de population de la période donnée. Les estimateurs proposés sont comparés à l’estimateur habituel, T_0, et à l’estimateur habituel de sondages successifs, T \prime, du total de population de la période donnée sans l’aide de l’information auxiliaire. Nous observons que l’utilisation conjuguée de l’information auxiliaire et d’une méthode par sondages successifs ne produit pas toujours uniformément un gain d’efficacité par rapport à T_0 ou T \prime. Toutefois, quand ils ont été appliqués à une enquête visant à estimer la taille moyenne des arbres dans des plantations de teck, les estimateurs T_1, T_2 et T_3 se sont avérés plus efficaces que T_0 ou que T \prime.

    Date de diffusion : 1987-06-15
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  • Articles et rapports : 12-001-X198700214514
    Description :

    S’inspirant de l’approche de Cassel, Särndal et Wretman (1983), l’auteur aborde le problème de la non-réponse dans l’estimation de la moyenne d’une population finie. L’auteur propose tout d’abord deux méthodes très simples pour estimer les probabilités de réponse individuelles; il applique ensuite ces méthodes à un modèle de superpopulation pour construire des estimateurs de la moyenne de la population. Enfin, au moyen d’une étude de Monte Carlo, il fait une première évaluation des propriétés des méthodes proposées. Les résultats de cette évaluation nous éclairent sur l’efficacité de ces méthodes.

    Date de diffusion : 1987-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X198700214515
    Description :

    Dans cet article, nous présentons des méthodes servant à estimer les fonctions des probabilités de cellule associées à un tableau de données multinomiales qui ont été arrondies aléatoirement selon des multiples d’un nombre donné l. Nous montrons que : (i) l’arrondissement aléatoire n’a que des effets de second ordre sur le biais et la variance; (ii) l’utilisation des estimateurs naturels des probabilités de cellule entraîne une très faible perte d’efficacité si la fréquence de la cellule est élevée par rapport à (l^2 - 1) / (6R) où R désigne le nombre de cellules dans le tableau; et (iii) il existe des estimateurs dont le biais est apparemment de taille exponentiellement faible pour les moments de ces estimateurs naturels et les polynomes des probabilités de cellule.

    Date de diffusion : 1987-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X198700214516
    Description :

    Au moyen d’une étude de Monte Carlo, les auteurs évaluent le biais et la stabilité de divers estimateurs de la variance pour le plan de sondage à deux degrés fondé sur la méthode des groupes aléatoires (Rao et coll. 1962) dans le contexte de l’Enquête sur la population active du Canada. Ils se servent de la méthode de linéarisation de Taylor pour déterminer la formule de la variance se rapportant à la technique d’estimation itérative par le quotient. Enfin, ils analysent les propriétés de cette formule par une simulation de Monte Carlo.

    Date de diffusion : 1987-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X198700214605
    Description :

    La Current Population Survey utilise la méthode itérative du quotient dans l’estimation par stratification a posteriori pour redresser les estimations démographiques d’échantillon en fonction d’estimations démographiques fondées sur le recensement. Dans cet article, les auteurs proposent une deuxième méthode, fondée sur les moindres carrés généralisés, et la comparent à la méthode actuelle.

    Date de diffusion : 1987-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X198700214606
    Description :

    Nous analysons une série de méthodes fondées sur la notion de « distance minimum conditionnelle » et qui assurent la concordance des poids des ménages avec les données supplémentaires concernant l’effectif de diverses cellules d’âge x race x sexe. Les poids conditionnels se rapprochent autant que possible des poids initiaux, qui sont fondés sur l’inverse de la probabilité de sélection. Cette série de méthodes comprend la méthode itérative du quotient et la méthode des moindres carrés généralisés de même que la méthode multinomiale du maximum de vraisemblance, où les cellules de la distribution représentent des catégories de ménages. À l’aide de modèles d’observation simples, nous étudions les propriétés de ces méthodes dans une situation de sous-dénombrement systématique des catégories de ménages. Après une comparaison avec la méthode de la personne principale, nous concluons à la nécessité de mieux connaître la nature du sous-dénombrement avant de décider de la méthode la plus appropriée (méthodes fondées sur la distance minimum conditionnelle ou méthode de la personne principale).

    Date de diffusion : 1987-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X198700214607
    Description :

    Les enquêtes sur les ménages utilisent habituellement des méthodes d’estimation distinctes pour les caractéristiques des personnes et celles des familles. Les auteurs proposent dans cet article une méthode intégrée de pondération et définissent à cette fin un estimateur par les moindres carrés. Ils montrent que cet estimateur est sans biais à certaines conditions générales. Au moyen de données de l’Enquête sur la population active du Canada, ils calculent les variances de cet estimateur et montrent qu’elles se comparent avantageusement aux variances calculées pour les méthodes usuelles.

    Date de diffusion : 1987-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X198700214608
    Description :

    Les auteurs présentent une méthode d’estimation par le quotient qui est une combinaison de la méthode classique et de la méthode itérative du quotient et qui est utilisée lorsque les fréquences de population N_ij d’un tableau de contingence sont connues mais qu’un certain nombre des fréquences observées n_ij sont faibles ou nulles. Ils décrivent la façon dont cette méthode a évolué dans le cadre du programme de la statistique du revenu des sociétés (Corporate Statistics of Income Program - CSIP) au cours des dernières années. Enfin, ils envisagent d’autres modifications pour l’avenir et en font l’analyse.

    Date de diffusion : 1987-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X198700114468
    Description :

    Le National Agricultural Statistics Service du Département de l’agriculture des États-Unis fait des enquêtes de rendement pour diverses grandes cultures aux États-Unis. Bien que les méthodes d’échantillonnage des champs varient selon les cultures, le plan de sondage demeure le même pour toutes. Cet article présente une analyse de ce plan de sondage et des estimateurs actuellement utilisés. Les auteurs définissent également d’autres estimateurs du rendement et de la production ainsi que des estimateurs de la variance des estimateurs, puis les comparent aux estimateurs courants par une approche théorique et une simulation de Monte Carlo.

    Date de diffusion : 1987-06-15

  • Articles et rapports : 12-001-X198700114510
    Description :

    Tout comme avec la méthode d’estimation de X^2 min de Neyman (1949) pour les échantillons aléatoires simples, la méthode de Q^(T) minimum proposée par Singh (1985) pour les plans de sondage complexes produit des estimateurs de paramètres de modèle asymptotiquement efficaces. La variable Q^(T) peut être considérée comme une variable X^2 pour des données d’enquête qualitatives. Les estimateurs Q^(T) min peuvent remplacer avantageusement les estimateurs obtenus par les moindres carrés pondérés qui ont souvent un comportement instable dans le cas des échantillons complexes. Les auteurs exposent tout d’abord la méthode de Q^(T) min puis l’appliquent à l’estimation des paramètres d’un modèle logit pour des estimations de taux de chômage calculées à partir des données de l’EPA d’octobre 1980 classées selon deux critères : l’âge et le niveau d’instruction. Il appert que l’efficacité de trace des estimations lissées calculées par Kumar et Rao (1986) à l’aide de la méthode des pseudo-EMV peut être légèrement améliorée à l’aide de la méthode de Q^(T) min. Détail digne de mention, les pseudo-EMV pour les cellules prises individuellement ont un comportement très comparable à celui des estimateurs efficaces Q^(T) min utilisés pour l’EPA.

    Date de diffusion : 1987-06-15

  • Articles et rapports : 12-001-X198700114511
    Description :

    On propose ici un nouveau plan d’échantillonnage sans remise avec probabilités inégales de sélection de n unités (> 2) dans une population finie. Ce plan assure que les probabilités de sélection sont proportionnelles à la taille. Il offre l’avantage de simplifier le processus de sélection et d’estimation et de produire un estimateur de la variance non négatif. On montre que la variance de l’estimateur de Horvitz-Thompson obtenu à l’aide de ce nouveau plan est plus petite que celle des estimateurs produits habituellement selon un plan d’échantillonnage avec probabilités proportionnelles à la taille et avec remise. Le plan proposé donne également de bons résultats par rapport au plan d’échantillonnage sans remise élaboré par Sampford (1967).

    Date de diffusion : 1987-06-15
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