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1. Une généralisation de la pondération de probabilité inverse
Articles et rapports : 12-001-X202200100009
Description :
La probabilité inverse, aussi connue en tant que l’estimateur de Horvitz-Thompson, est un outil de base de l’estimation pour une population finie. Même lorsque de l’information auxiliaire est disponible pour modéliser la variable d’intérêt, elle est utilisée pour estimer l’erreur du modèle. Dans la présente étude, l’estimateur de probabilité inverse est généralisé par l’introduction d’une matrice définie positive. L’estimateur de probabilité inverse habituel est un cas spécial de l’estimateur généralisé, dans lequel la matrice définie positive est la matrice identité. Étant donné que l’estimation par calage permet de chercher des poids qui sont proches des poids de probabilité inverse, elle peut également être généralisée pour permettre de chercher des poids qui sont proches de ceux de l’estimateur de probabilité inverse généralisé. Nous savons que le calage est optimal, car il atteint asymptotiquement la borne inférieure de Godambe-Joshi, et celle-ci a été obtenue à partir d’un modèle dépourvu de corrélation. Cette borne inférieure peut également être généralisée en vue de permettre des corrélations. En choisissant judicieusement la matrice définie positive qui généralise les estimateurs par calage, cette borne inférieure généralisée peut être atteinte de façon asymptotique. Bien souvent, il n’existe pas de formule analytique pour calculer les estimateurs généralisés. Toutefois, des exemples simples et clairs sont fournis dans la présente étude pour illustrer la façon dont les estimateurs généralisés tirent parti des corrélations. Cette simplicité s’obtient en supposant une corrélation de 1 entre certaines unités de la population. Ces estimateurs simples peuvent être utiles, même si cette corrélation est inférieure à 1. Des résultats de simulation sont utilisés pour comparer les estimateurs généralisés aux estimateurs ordinaires.

Date de diffusion : 2022-06-21
2. Répartition de l'échantillon de la contre-vérification des dossiers de 2006 Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20060019261
Description :
La répartition d'un échantillon peut être optimisée en fonction de divers objectifs. Lorsqu'il y a plus d'un objectif, on doit choisir une répartition qui équilibre ces objectifs. Traditionnellement, la Contre-vérification des dossiers a établi cet équilibre en consacrant une fraction de l'échantillon à chacun des objectifs (par exemple, les deux tiers de l'échantillon sont répartis de manière à obtenir de bonnes estimations provinciales, tandis qu'un tiers est réparti de manière à obtenir une bonne estimation nationale). Cet article suggère une méthode qui consiste à choisir le maximum de deux ou plusieurs répartitions. En étudiant l'impact de la précision des estimations démographiques sur les paiements de péréquation du gouvernement fédéral canadien aux provinces, on peut donner quatre objectifs à la répartition provinciale de l'échantillon de la Contre-vérification des dossiers. La répartition infraprovinciale de l'échantillon de la Contre-vérification des dossiers exige un lissage de paramètres définis au niveau des strates. Cet article montre comment le calage peut servir à ce lissage. Le problème de calage et sa solution n'exigent pas l'existence d'une solution aux contraintes de calage. Ceci évite des problèmes de convergence rencontrés par des méthodes connexes telles l'ajustement proportionnel itératif (raking).
Date de diffusion : 2006-07-20
3. Calage et poids restreints Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20000015182
Description :
Pour mieux comprendre l'impact de l'imposition d'une région de restriction sur les poids de calage, on examine le comportement asymptotique de ceux-ci. On donne des conditions nécessaires et suffisantes pour l'existence d'une solution à l'équation de calage avec des poids à l'intérieur d'intervalles donnés.
Date de diffusion : 2000-08-30
4. Un exemple d’utilisation de tests aléatoires pour les essais du questionnaire du recensement Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199000114550
Description :
L’Essai modulaire 2, une enquête de Statistique Canada dont le but était d’aider à la mise au point du questionnaire du recensement de 1991 utilisait deux questionnaires distincts. L’échantillon de l’enquête était non probabiliste. Cet article décrit brièvement la méthodologie de l’enquête et comment les tests aléatoires ont été utilisés pour comparer les deux questionnaires.
Date de diffusion : 1990-06-15
5. Plan d’échantillonnage pour l’Enquête sur la santé et les limitations d’activités Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198700114512
Description :
L’Enquête sur la santé et les limitations d’activités s’inscrit dans le cadre du programme visant à établir une base de données relative à la population ayant une incapacité ou un handicap au Canada. On décrit le plan d’échantillonnage utilisé pour la partie de l’enquête couvrant la population vivant hors des institutions. Les méthodes employées pour déterminer les tailles des échantillons et pour la sélection de ceux-ci sont aussi exposées.
Date de diffusion : 1987-06-15

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Articles et rapports (5)

Articles et rapports (5) ((5 résultats))

1. Une généralisation de la pondération de probabilité inverse
Articles et rapports : 12-001-X202200100009
Description :
La probabilité inverse, aussi connue en tant que l’estimateur de Horvitz-Thompson, est un outil de base de l’estimation pour une population finie. Même lorsque de l’information auxiliaire est disponible pour modéliser la variable d’intérêt, elle est utilisée pour estimer l’erreur du modèle. Dans la présente étude, l’estimateur de probabilité inverse est généralisé par l’introduction d’une matrice définie positive. L’estimateur de probabilité inverse habituel est un cas spécial de l’estimateur généralisé, dans lequel la matrice définie positive est la matrice identité. Étant donné que l’estimation par calage permet de chercher des poids qui sont proches des poids de probabilité inverse, elle peut également être généralisée pour permettre de chercher des poids qui sont proches de ceux de l’estimateur de probabilité inverse généralisé. Nous savons que le calage est optimal, car il atteint asymptotiquement la borne inférieure de Godambe-Joshi, et celle-ci a été obtenue à partir d’un modèle dépourvu de corrélation. Cette borne inférieure peut également être généralisée en vue de permettre des corrélations. En choisissant judicieusement la matrice définie positive qui généralise les estimateurs par calage, cette borne inférieure généralisée peut être atteinte de façon asymptotique. Bien souvent, il n’existe pas de formule analytique pour calculer les estimateurs généralisés. Toutefois, des exemples simples et clairs sont fournis dans la présente étude pour illustrer la façon dont les estimateurs généralisés tirent parti des corrélations. Cette simplicité s’obtient en supposant une corrélation de 1 entre certaines unités de la population. Ces estimateurs simples peuvent être utiles, même si cette corrélation est inférieure à 1. Des résultats de simulation sont utilisés pour comparer les estimateurs généralisés aux estimateurs ordinaires.

Date de diffusion : 2022-06-21
2. Répartition de l'échantillon de la contre-vérification des dossiers de 2006 Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20060019261
Description :
La répartition d'un échantillon peut être optimisée en fonction de divers objectifs. Lorsqu'il y a plus d'un objectif, on doit choisir une répartition qui équilibre ces objectifs. Traditionnellement, la Contre-vérification des dossiers a établi cet équilibre en consacrant une fraction de l'échantillon à chacun des objectifs (par exemple, les deux tiers de l'échantillon sont répartis de manière à obtenir de bonnes estimations provinciales, tandis qu'un tiers est réparti de manière à obtenir une bonne estimation nationale). Cet article suggère une méthode qui consiste à choisir le maximum de deux ou plusieurs répartitions. En étudiant l'impact de la précision des estimations démographiques sur les paiements de péréquation du gouvernement fédéral canadien aux provinces, on peut donner quatre objectifs à la répartition provinciale de l'échantillon de la Contre-vérification des dossiers. La répartition infraprovinciale de l'échantillon de la Contre-vérification des dossiers exige un lissage de paramètres définis au niveau des strates. Cet article montre comment le calage peut servir à ce lissage. Le problème de calage et sa solution n'exigent pas l'existence d'une solution aux contraintes de calage. Ceci évite des problèmes de convergence rencontrés par des méthodes connexes telles l'ajustement proportionnel itératif (raking).
Date de diffusion : 2006-07-20
3. Calage et poids restreints Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20000015182
Description :
Pour mieux comprendre l'impact de l'imposition d'une région de restriction sur les poids de calage, on examine le comportement asymptotique de ceux-ci. On donne des conditions nécessaires et suffisantes pour l'existence d'une solution à l'équation de calage avec des poids à l'intérieur d'intervalles donnés.
Date de diffusion : 2000-08-30
4. Un exemple d’utilisation de tests aléatoires pour les essais du questionnaire du recensement Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199000114550
Description :
L’Essai modulaire 2, une enquête de Statistique Canada dont le but était d’aider à la mise au point du questionnaire du recensement de 1991 utilisait deux questionnaires distincts. L’échantillon de l’enquête était non probabiliste. Cet article décrit brièvement la méthodologie de l’enquête et comment les tests aléatoires ont été utilisés pour comparer les deux questionnaires.
Date de diffusion : 1990-06-15
5. Plan d’échantillonnage pour l’Enquête sur la santé et les limitations d’activités Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198700114512
Description :
L’Enquête sur la santé et les limitations d’activités s’inscrit dans le cadre du programme visant à établir une base de données relative à la population ayant une incapacité ou un handicap au Canada. On décrit le plan d’échantillonnage utilisé pour la partie de l’enquête couvrant la population vivant hors des institutions. Les méthodes employées pour déterminer les tailles des échantillons et pour la sélection de ceux-ci sont aussi exposées.
Date de diffusion : 1987-06-15

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Date de modification :: 2024-06-18

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