Filtrer les résultats par
Aide à la rechercheMot(s)-clé(s)
Auteur(s)
Résultats
Tout (4)
Tout (4) ((4 résultats))
- Articles et rapports : 12-001-X202300200003Description : Nous étudions la prédiction sur petits domaines des paramètres généraux à partir de deux modèles pour les dénombrements au niveau de l’unité. Nous construisons des prédicteurs de paramètres, comme les quartiles, qui peuvent être des fonctions non linéaires de la variable réponse du modèle. Nous élaborons d’abord une procédure pour construire les meilleurs prédicteurs empiriques et les estimateurs de l’erreur quadratique moyenne des paramètres généraux dans un modèle Gamma-Poisson au niveau de l’unité. Nous utilisons ensuite un algorithme de rééchantillonnage préférentiel pour élaborer des prédicteurs pour un modèle linéaire mixte généralisé (MLMG) avec une distribution de la réponse de Poisson. Nous comparons les deux modèles au moyen d’une simulation et d’une analyse des données de l’Iowa Seat-Belt Use Survey (une enquête sur l’utilisation de la ceinture de sécurité dans l’État de l’Iowa).Date de diffusion : 2024-01-03
- Articles et rapports : 12-001-X201900200001Description :
L’élaboration de procédures d’imputation appropriées pour les données ayant des valeurs extrêmes ou des relations non linéaires avec des covariables constitue un défi important dans les enquêtes à grande échelle. Nous élaborons une procédure d’imputation pour les enquêtes complexes fondée sur la régression quantile semi-paramétrique. Nous appliquons cette méthode au Conservation Effects Assessment Project (CEAP), une enquête à grande échelle qui recueille des données utilisées pour quantifier la perte de sol provenant des champs de culture. Dans la procédure d’imputation, nous générons d’abord des valeurs imputées à partir d’un modèle semi-paramétrique pour les quantiles de la distribution conditionnelle de la réponse pour une covariable donnée. Ensuite, nous évaluons les paramètres d’intérêt à l’aide de la méthode généralisée des moments (MGM). Nous dérivons la distribution asymptotique des estimateurs MGM pour une classe générale de plans d’enquête complexes. Dans les simulations destinées à représenter les données du CEAP, nous évaluons les estimateurs de variance en fonction de la distribution asymptotique et comparons la méthode d’imputation par régression quantile (IRQ) semi-paramétrique à des solutions de rechange entièrement paramétriques et non paramétriques. La procédure de l’IRQ est plus efficace que les solutions de rechange non paramétriques et entièrement paramétriques, et les couvertures empiriques des intervalles de confiance se situent à moins de 1 % du niveau nominal de 95 %. Une application à l’estimation de l’érosion moyenne indique que l’IRQ pourrait être une option viable pour le CEAP.
Date de diffusion : 2019-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201900200002Description :
Le National Agricultural Statistics Service (NASS) du United States Department of Agriculture (USDA) est chargé d’estimer les taux moyens de location au comptant au niveau du comté. Par taux de location au comptant, on entend la valeur marchande des terres louées à l’acre contre argent comptant seulement. Les estimations des taux de location au comptant sont utilisées par les agriculteurs, les économistes et les responsables des politiques. Le NASS recueille des données sur les taux de location au comptant au moyen de la Cash Rent Survey. Comme les tailles d’échantillon réalisées au niveau du comté sont souvent trop petites pour permettre des estimateurs directs fiables, des prédicteurs fondés sur des modèles mixtes sont étudiés. Nous spécifions un modèle bivarié pour obtenir des prédicteurs des taux de location au comptant en 2010 pour les terres cultivées non irriguées à l’aide de données provenant de la Cash Rent Survey de 2009 et de variables auxiliaires provenant de sources externes, dont le Recensement de l’agriculture de 2007. Nous utilisons des méthodes bayésiennes pour l’inférence et présentons les résultats pour l’Iowa, le Kansas et le Texas. L’intégration des données de l’enquête de 2009 grâce à un modèle bivarié mène à des prédicteurs dont les erreurs quadratiques moyennes sont plus petites que celles des prédicteurs fondés sur un modèle univarié.
Date de diffusion : 2019-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201600114539Description :
L’appariement statistique est une technique permettant d’intégrer deux ou plusieurs ensembles de données lorsque les renseignements nécessaires pour apparier les enregistrements des participants individuels dans les ensembles de données sont incomplets. On peut considérer l’appariement statistique comme un problème de données manquantes en vertu duquel on souhaite effectuer une analyse conjointe de variables qui ne sont jamais observées ensemble. On utilise souvent une hypothèse d’indépendance conditionnelle pour créer des données imputées aux fins d’appariement statistique. Nous examinons une approche générale de l’appariement statistique faisant appel à l’imputation fractionnaire paramétrique de Kim (2011) pour créer des données imputées en vertu de l’hypothèse que le modèle spécifié est entièrement identifié. La méthode proposée ne produit pas une séquence EM convergente si le modèle n’est pas identifié. Nous présentons aussi des estimateurs de variance convenant à la procédure d’imputation. Nous expliquons comment la méthode s’applique directement à l’analyse des données obtenues à partir de plans de sondage à questionnaire scindé et aux modèles d’erreur de mesure.
Date de diffusion : 2016-06-22
Stats en bref (0)
Stats en bref (0) (0 résultat)
Aucun contenu disponible actuellement
Articles et rapports (4)
Articles et rapports (4) ((4 résultats))
- Articles et rapports : 12-001-X202300200003Description : Nous étudions la prédiction sur petits domaines des paramètres généraux à partir de deux modèles pour les dénombrements au niveau de l’unité. Nous construisons des prédicteurs de paramètres, comme les quartiles, qui peuvent être des fonctions non linéaires de la variable réponse du modèle. Nous élaborons d’abord une procédure pour construire les meilleurs prédicteurs empiriques et les estimateurs de l’erreur quadratique moyenne des paramètres généraux dans un modèle Gamma-Poisson au niveau de l’unité. Nous utilisons ensuite un algorithme de rééchantillonnage préférentiel pour élaborer des prédicteurs pour un modèle linéaire mixte généralisé (MLMG) avec une distribution de la réponse de Poisson. Nous comparons les deux modèles au moyen d’une simulation et d’une analyse des données de l’Iowa Seat-Belt Use Survey (une enquête sur l’utilisation de la ceinture de sécurité dans l’État de l’Iowa).Date de diffusion : 2024-01-03
- Articles et rapports : 12-001-X201900200001Description :
L’élaboration de procédures d’imputation appropriées pour les données ayant des valeurs extrêmes ou des relations non linéaires avec des covariables constitue un défi important dans les enquêtes à grande échelle. Nous élaborons une procédure d’imputation pour les enquêtes complexes fondée sur la régression quantile semi-paramétrique. Nous appliquons cette méthode au Conservation Effects Assessment Project (CEAP), une enquête à grande échelle qui recueille des données utilisées pour quantifier la perte de sol provenant des champs de culture. Dans la procédure d’imputation, nous générons d’abord des valeurs imputées à partir d’un modèle semi-paramétrique pour les quantiles de la distribution conditionnelle de la réponse pour une covariable donnée. Ensuite, nous évaluons les paramètres d’intérêt à l’aide de la méthode généralisée des moments (MGM). Nous dérivons la distribution asymptotique des estimateurs MGM pour une classe générale de plans d’enquête complexes. Dans les simulations destinées à représenter les données du CEAP, nous évaluons les estimateurs de variance en fonction de la distribution asymptotique et comparons la méthode d’imputation par régression quantile (IRQ) semi-paramétrique à des solutions de rechange entièrement paramétriques et non paramétriques. La procédure de l’IRQ est plus efficace que les solutions de rechange non paramétriques et entièrement paramétriques, et les couvertures empiriques des intervalles de confiance se situent à moins de 1 % du niveau nominal de 95 %. Une application à l’estimation de l’érosion moyenne indique que l’IRQ pourrait être une option viable pour le CEAP.
Date de diffusion : 2019-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201900200002Description :
Le National Agricultural Statistics Service (NASS) du United States Department of Agriculture (USDA) est chargé d’estimer les taux moyens de location au comptant au niveau du comté. Par taux de location au comptant, on entend la valeur marchande des terres louées à l’acre contre argent comptant seulement. Les estimations des taux de location au comptant sont utilisées par les agriculteurs, les économistes et les responsables des politiques. Le NASS recueille des données sur les taux de location au comptant au moyen de la Cash Rent Survey. Comme les tailles d’échantillon réalisées au niveau du comté sont souvent trop petites pour permettre des estimateurs directs fiables, des prédicteurs fondés sur des modèles mixtes sont étudiés. Nous spécifions un modèle bivarié pour obtenir des prédicteurs des taux de location au comptant en 2010 pour les terres cultivées non irriguées à l’aide de données provenant de la Cash Rent Survey de 2009 et de variables auxiliaires provenant de sources externes, dont le Recensement de l’agriculture de 2007. Nous utilisons des méthodes bayésiennes pour l’inférence et présentons les résultats pour l’Iowa, le Kansas et le Texas. L’intégration des données de l’enquête de 2009 grâce à un modèle bivarié mène à des prédicteurs dont les erreurs quadratiques moyennes sont plus petites que celles des prédicteurs fondés sur un modèle univarié.
Date de diffusion : 2019-06-27 - Articles et rapports : 12-001-X201600114539Description :
L’appariement statistique est une technique permettant d’intégrer deux ou plusieurs ensembles de données lorsque les renseignements nécessaires pour apparier les enregistrements des participants individuels dans les ensembles de données sont incomplets. On peut considérer l’appariement statistique comme un problème de données manquantes en vertu duquel on souhaite effectuer une analyse conjointe de variables qui ne sont jamais observées ensemble. On utilise souvent une hypothèse d’indépendance conditionnelle pour créer des données imputées aux fins d’appariement statistique. Nous examinons une approche générale de l’appariement statistique faisant appel à l’imputation fractionnaire paramétrique de Kim (2011) pour créer des données imputées en vertu de l’hypothèse que le modèle spécifié est entièrement identifié. La méthode proposée ne produit pas une séquence EM convergente si le modèle n’est pas identifié. Nous présentons aussi des estimateurs de variance convenant à la procédure d’imputation. Nous expliquons comment la méthode s’applique directement à l’analyse des données obtenues à partir de plans de sondage à questionnaire scindé et aux modèles d’erreur de mesure.
Date de diffusion : 2016-06-22
Revues et périodiques (0)
Revues et périodiques (0) (0 résultat)
Aucun contenu disponible actuellement
- Date de modification :