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  • Articles et rapports : 12-001-X200800210764
    Description :

    Le présent article traite de situations où la valeur de la réponse cible est zéro ou une observation issue d'une loi continue. Un exemple type analysé dans l'article est l'évaluation des compétences en littératie, dont le résultat peut être zéro, ce qui représente l'analphabétisme, ou un score positif mesurant le niveau de littératie. Nous cherchons à déterminer comment obtenir des estimations valides de la réponse moyenne ou de la proportion de réponses positives pour des petits domaines pour lesquels nous ne disposons que de petits échantillons, voire aucun. Comme dans d'autres problèmes d'estimation pour petits domaines, la petite taille de l'échantillon pour au moins certains domaines échantillonnés et/ou l'existence de domaines non échantillonnés obligent à utiliser des méthodes fondées sur un modèle. Toutefois, les méthodes disponibles ne conviennent pas pour ce genre de données, à cause de la distribution mixte des réponses caractérisée par un pic important à zéro juxtaposé à une distribution continue pour le reste des réponses. Par conséquent, nous élaborons un modèle à effets aléatoires en deux parties et montrons comment l'ajuster et évaluer la qualité de son ajustement, et comment calculer les estimations sur petits domaines d'intérêt et mesurer leur précision. Nous illustrons la méthode proposée au moyen de données simulées et de données provenant d'une enquête sur la littératie réalisée au Cambodge.

    Date de diffusion : 2008-12-23
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  • Articles et rapports : 12-001-X200800210764
    Description :

    Le présent article traite de situations où la valeur de la réponse cible est zéro ou une observation issue d'une loi continue. Un exemple type analysé dans l'article est l'évaluation des compétences en littératie, dont le résultat peut être zéro, ce qui représente l'analphabétisme, ou un score positif mesurant le niveau de littératie. Nous cherchons à déterminer comment obtenir des estimations valides de la réponse moyenne ou de la proportion de réponses positives pour des petits domaines pour lesquels nous ne disposons que de petits échantillons, voire aucun. Comme dans d'autres problèmes d'estimation pour petits domaines, la petite taille de l'échantillon pour au moins certains domaines échantillonnés et/ou l'existence de domaines non échantillonnés obligent à utiliser des méthodes fondées sur un modèle. Toutefois, les méthodes disponibles ne conviennent pas pour ce genre de données, à cause de la distribution mixte des réponses caractérisée par un pic important à zéro juxtaposé à une distribution continue pour le reste des réponses. Par conséquent, nous élaborons un modèle à effets aléatoires en deux parties et montrons comment l'ajuster et évaluer la qualité de son ajustement, et comment calculer les estimations sur petits domaines d'intérêt et mesurer leur précision. Nous illustrons la méthode proposée au moyen de données simulées et de données provenant d'une enquête sur la littératie réalisée au Cambodge.

    Date de diffusion : 2008-12-23
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