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Tout (3)

Tout (3) ((3 résultats))

  • Articles et rapports : 12-001-X201400214118
    Description :

    L’agrégation bootstrap est une puissante méthode de calcul utilisée pour améliorer la performance des estimateurs inefficaces. Le présent article est le premier à explorer l’utilisation de l’agrégation bootstrap dans l’estimation par sondage. Nous y examinons les effets de l’agrégation bootstrap sur les estimateurs d’enquête non différenciables, y compris les fonctions de répartition de l’échantillon et les quantiles. Les propriétés théoriques des estimateurs d’enquête agrégés par bootstrap sont examinées sous le régime fondé sur le plan de sondage et le régime fondé sur le modèle. En particulier, nous montrons la convergence par rapport au plan des estimateurs agrégés par bootstrap et obtenons la normalité asymptotique des estimateurs dans un contexte fondé sur le modèle. L’article explique comment la mise en oeuvre de l’agrégation bootstrap des estimateurs d’enquête peut tirer parti des répliques produites pour l’estimation par sondage de la variance, facilitant l’application de l’agrégation bootstrap dans les enquêtes existantes. Un autre défi important dans la mise en oeuvre de l’agrégation bootstrap en contexte d’enquête est l’estimation de la variance pour les estimateurs agrégés par bootstrap eux-mêmes, et nous examinons deux façons possibles d’estimer la variance. Les expériences par simulation révèlent une amélioration de l’estimateur par agrégation bootstrap proposé par rapport à l’estimateur original et comparent les deux approches d’estimation de la variance.

    Date de diffusion : 2014-12-19

  • Articles et rapports : 82-003-X201200111633
    Géographie : Canada
    Description :

    Le présent document explique la méthode servant à créer les géozones, qui représentent des seuils de caractéristiques de population fondés sur la région géographique, à partir des données du recensement, et qui peuvent servir à l'analyse des différences sociales ou économiques au chapitre de la santé et de l'utilisation des services de santé.

    Date de diffusion : 2012-03-21

  • Articles et rapports : 11-522-X200600110418
    Description :

    L'usage courant des modèles multiniveaux pour examiner les effets du contexte environnant sur les résultats en matière de santé témoigne de leur valeur en tant que méthode statistique d'analyse de données groupées. Cependant, l'application de la modélisation multiniveaux à des données provenant d'enquêtes à l'échelle de la population est souvent limitée par le petit nombre de cas par unité de deuxième niveau, si bien que l'on relève dans la littérature sur les effets du quartier une tendance récente à appliquer des méthodes d'analyse par grappes, ou classification automatique, pour contourner le problème de la dispersion des données. Dans le présent article, nous utilisons des simulations de Monte Carlo pour étudier les effets des tailles marginales de groupe et des méthodes d'analyse par grappes sur la validité des estimations des paramètres dans les modèles multiniveaux linéaires ainsi que non linéaires.

    Date de diffusion : 2008-03-17
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Analyses (3)

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  • Articles et rapports : 12-001-X201400214118
    Description :

    L’agrégation bootstrap est une puissante méthode de calcul utilisée pour améliorer la performance des estimateurs inefficaces. Le présent article est le premier à explorer l’utilisation de l’agrégation bootstrap dans l’estimation par sondage. Nous y examinons les effets de l’agrégation bootstrap sur les estimateurs d’enquête non différenciables, y compris les fonctions de répartition de l’échantillon et les quantiles. Les propriétés théoriques des estimateurs d’enquête agrégés par bootstrap sont examinées sous le régime fondé sur le plan de sondage et le régime fondé sur le modèle. En particulier, nous montrons la convergence par rapport au plan des estimateurs agrégés par bootstrap et obtenons la normalité asymptotique des estimateurs dans un contexte fondé sur le modèle. L’article explique comment la mise en oeuvre de l’agrégation bootstrap des estimateurs d’enquête peut tirer parti des répliques produites pour l’estimation par sondage de la variance, facilitant l’application de l’agrégation bootstrap dans les enquêtes existantes. Un autre défi important dans la mise en oeuvre de l’agrégation bootstrap en contexte d’enquête est l’estimation de la variance pour les estimateurs agrégés par bootstrap eux-mêmes, et nous examinons deux façons possibles d’estimer la variance. Les expériences par simulation révèlent une amélioration de l’estimateur par agrégation bootstrap proposé par rapport à l’estimateur original et comparent les deux approches d’estimation de la variance.

    Date de diffusion : 2014-12-19

  • Articles et rapports : 82-003-X201200111633
    Géographie : Canada
    Description :

    Le présent document explique la méthode servant à créer les géozones, qui représentent des seuils de caractéristiques de population fondés sur la région géographique, à partir des données du recensement, et qui peuvent servir à l'analyse des différences sociales ou économiques au chapitre de la santé et de l'utilisation des services de santé.

    Date de diffusion : 2012-03-21

  • Articles et rapports : 11-522-X200600110418
    Description :

    L'usage courant des modèles multiniveaux pour examiner les effets du contexte environnant sur les résultats en matière de santé témoigne de leur valeur en tant que méthode statistique d'analyse de données groupées. Cependant, l'application de la modélisation multiniveaux à des données provenant d'enquêtes à l'échelle de la population est souvent limitée par le petit nombre de cas par unité de deuxième niveau, si bien que l'on relève dans la littérature sur les effets du quartier une tendance récente à appliquer des méthodes d'analyse par grappes, ou classification automatique, pour contourner le problème de la dispersion des données. Dans le présent article, nous utilisons des simulations de Monte Carlo pour étudier les effets des tailles marginales de groupe et des méthodes d'analyse par grappes sur la validité des estimations des paramètres dans les modèles multiniveaux linéaires ainsi que non linéaires.

    Date de diffusion : 2008-03-17
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