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Tout (3)

Tout (3) ((3 résultats))

  • Articles et rapports : 12-001-X199400214420
    Description :

    De nombreuses méthodes de protection du caractère confidentiel des microdonnées sont décrites dans les ouvrages de statistique. Cependant, l’usage qu’en font les organismes statistiques et la compréhension qu’on a de leurs propriétés et de leurs effets sont limités. Afin de favoriser la recherche sur ces méthodes ainsi que leur usage et pour faciliter leur évaluation et l’assurance de la qualité, il est souhaitable de formuler ces méthodes selon une seule approche. Dans cet article, nous présentons une approche appelée masquage de matrice - qui repose sur le calcul matriciel ordinaire - et nous formulons des masques de matrice pour les principales méthodes de protection du caractère confidentiel de microdonnées actuellement en usage, ce qui permettra aux organismes statistiques et aux autres spécialistes du domaine d’avoir une meilleure compréhension de ces méthodes et de les mettre en application.

    Date de diffusion : 1994-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X199400214426
    Description :

    Dans le projet MARS (Monitoring Agriculture with Remote Sensing ou surveillance de l’agriculture par télédétection) de la CE (Communauté européenne), on utilise des bases aréolaires définies à l’aide d’une grille carrée pour estimer les superficies au moyen d’enquêtes sur le terrain et d’images-satellites à haute résolution. Quoique coûteuses, ces images-satellites sont utiles pour l’estimation des superficies; leur utilisation pour l’estimation du rendement n’est pas encore opérationnelle. Pour combler cette lacune, on emploie aussi les éléments de l’échantillon (segments) de l’enquête aréolaire pour échantillonner les exploitations agricoles à l’aide d’un gabarit de points superposé au segment. Le plus souvent, on utilise un nombre fixe de points par segment. On demande aux exploitants agricoles de fournir des données globales pour leur exploitation et on calcule les estimations à l’aide d’une approche de type Horvitz-Thompson. Les principaux problèmes sont la difficulté de repérer les exploitants et la vérification des cas où les instructions ont été mal comprises. On obtient de bons résultats pour la superficie et pour la production des cultures principales. Les bases aréolaires doivent être complétées par des listes (bases de sondage multiples) pour donner des estimations fiables dans le cas des animaux d’élevage.

    Date de diffusion : 1994-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X199400114433
    Description :

    L’imputation est une méthode dont se servent couramment les organismes d’enquête afin de corriger le problème posé par la non-réponse à des questions particulières. Bien que dans la plupart des cas, les ensembles de données ainsi complétés offrent de bonnes estimations des moyennes et des totaux, les variances correspondantes, souvent, sont largement sous-estimées. Plusieurs méthodes permettent de remédier à ce problème, mais la plupart dépendent du plan d’échantillonnage et de la méthode d’imputation. Récemment, Rao (1992) et Rao et Shao (1992) ont proposé une méthode jackknife unifiée pour l’estimation de la variance d’ensembles de données ayant fait l’objet d’une imputation. Le présent article évalue cette technique de manière empirique, au moyen d’une population réelle d’entreprises, et selon un plan d’échantillonnage aléatoire simple et un mécanisme de non-réponse uniforme. La possibilité d’étendre cette méthode à des plans d’échantillonnage stratifié à plusieurs degrés est examinée, et l’on se penche brièvement sur la performance de l’estimateur de la variance proposé dans le cas de mécanismes de réponse qui ne sont pas uniformes.

    Date de diffusion : 1994-06-15
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Articles et rapports (3)

Articles et rapports (3) ((3 résultats))

  • Articles et rapports : 12-001-X199400214420
    Description :

    De nombreuses méthodes de protection du caractère confidentiel des microdonnées sont décrites dans les ouvrages de statistique. Cependant, l’usage qu’en font les organismes statistiques et la compréhension qu’on a de leurs propriétés et de leurs effets sont limités. Afin de favoriser la recherche sur ces méthodes ainsi que leur usage et pour faciliter leur évaluation et l’assurance de la qualité, il est souhaitable de formuler ces méthodes selon une seule approche. Dans cet article, nous présentons une approche appelée masquage de matrice - qui repose sur le calcul matriciel ordinaire - et nous formulons des masques de matrice pour les principales méthodes de protection du caractère confidentiel de microdonnées actuellement en usage, ce qui permettra aux organismes statistiques et aux autres spécialistes du domaine d’avoir une meilleure compréhension de ces méthodes et de les mettre en application.

    Date de diffusion : 1994-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X199400214426
    Description :

    Dans le projet MARS (Monitoring Agriculture with Remote Sensing ou surveillance de l’agriculture par télédétection) de la CE (Communauté européenne), on utilise des bases aréolaires définies à l’aide d’une grille carrée pour estimer les superficies au moyen d’enquêtes sur le terrain et d’images-satellites à haute résolution. Quoique coûteuses, ces images-satellites sont utiles pour l’estimation des superficies; leur utilisation pour l’estimation du rendement n’est pas encore opérationnelle. Pour combler cette lacune, on emploie aussi les éléments de l’échantillon (segments) de l’enquête aréolaire pour échantillonner les exploitations agricoles à l’aide d’un gabarit de points superposé au segment. Le plus souvent, on utilise un nombre fixe de points par segment. On demande aux exploitants agricoles de fournir des données globales pour leur exploitation et on calcule les estimations à l’aide d’une approche de type Horvitz-Thompson. Les principaux problèmes sont la difficulté de repérer les exploitants et la vérification des cas où les instructions ont été mal comprises. On obtient de bons résultats pour la superficie et pour la production des cultures principales. Les bases aréolaires doivent être complétées par des listes (bases de sondage multiples) pour donner des estimations fiables dans le cas des animaux d’élevage.

    Date de diffusion : 1994-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X199400114433
    Description :

    L’imputation est une méthode dont se servent couramment les organismes d’enquête afin de corriger le problème posé par la non-réponse à des questions particulières. Bien que dans la plupart des cas, les ensembles de données ainsi complétés offrent de bonnes estimations des moyennes et des totaux, les variances correspondantes, souvent, sont largement sous-estimées. Plusieurs méthodes permettent de remédier à ce problème, mais la plupart dépendent du plan d’échantillonnage et de la méthode d’imputation. Récemment, Rao (1992) et Rao et Shao (1992) ont proposé une méthode jackknife unifiée pour l’estimation de la variance d’ensembles de données ayant fait l’objet d’une imputation. Le présent article évalue cette technique de manière empirique, au moyen d’une population réelle d’entreprises, et selon un plan d’échantillonnage aléatoire simple et un mécanisme de non-réponse uniforme. La possibilité d’étendre cette méthode à des plans d’échantillonnage stratifié à plusieurs degrés est examinée, et l’on se penche brièvement sur la performance de l’estimateur de la variance proposé dans le cas de mécanismes de réponse qui ne sont pas uniformes.

    Date de diffusion : 1994-06-15
Revues et périodiques (0)

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