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Tout (2)

Tout (2) ((2 résultats))

1. Combiner des cohortes dans les enquêtes longitudinales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201300111828
Description :
Une question fréquente concernant les enquêtes longitudinales est celle de savoir comment combiner les différentes cohortes. Dans le présent article, nous présentons une nouvelle méthode qui permet de combiner différentes cohortes et d'utiliser toutes les données à notre disposition dans une enquête longitudinale pour estimer les paramètres d'un modèle semi-paramétrique qui relie la variable réponse à un jeu de covariables. La procédure s'appuie sur la méthode des équations d'estimation généralisées pondérées pour traiter les données manquantes pour certaines vagues dans les enquêtes longitudinales. Notre méthode s'appuie, pour l'estimation des paramètres du modèle, sur un cadre de randomisation conjointe qui tient compte à la fois du modèle de superpopulation et de la sélection aléatoire selon le plan de sondage. Nous proposons aussi une méthode d'estimation de la variance sous le plan et sous randomisation conjointe. Pour illustrer la méthode, nous l'appliquons à l'enquête Survey of Doctorate Recipients réalisée par la National Science Foundation des États-Unis.
Date de diffusion : 2013-06-28
2. Serveurs à régression pour la requête de données confidentielles Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20030017692
Description :
Ce document porte sur les serveurs d'applications de régression, lesquels sont des systèmes de diffusion des données qui ne fournissent que certains résultats des analyses par régression en réponse aux demandes de l'utilisateur. On y présente aussi de façon détaillée les travaux sur le cas spécial où les données contiennent une variable confidentielle pour laquelle les résultats des régressions doivent être protégés.
Date de diffusion : 2005-01-26

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Articles et rapports (2)

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1. Combiner des cohortes dans les enquêtes longitudinales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201300111828
Description :
Une question fréquente concernant les enquêtes longitudinales est celle de savoir comment combiner les différentes cohortes. Dans le présent article, nous présentons une nouvelle méthode qui permet de combiner différentes cohortes et d'utiliser toutes les données à notre disposition dans une enquête longitudinale pour estimer les paramètres d'un modèle semi-paramétrique qui relie la variable réponse à un jeu de covariables. La procédure s'appuie sur la méthode des équations d'estimation généralisées pondérées pour traiter les données manquantes pour certaines vagues dans les enquêtes longitudinales. Notre méthode s'appuie, pour l'estimation des paramètres du modèle, sur un cadre de randomisation conjointe qui tient compte à la fois du modèle de superpopulation et de la sélection aléatoire selon le plan de sondage. Nous proposons aussi une méthode d'estimation de la variance sous le plan et sous randomisation conjointe. Pour illustrer la méthode, nous l'appliquons à l'enquête Survey of Doctorate Recipients réalisée par la National Science Foundation des États-Unis.
Date de diffusion : 2013-06-28
2. Serveurs à régression pour la requête de données confidentielles Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20030017692
Description :
Ce document porte sur les serveurs d'applications de régression, lesquels sont des systèmes de diffusion des données qui ne fournissent que certains résultats des analyses par régression en réponse aux demandes de l'utilisateur. On y présente aussi de façon détaillée les travaux sur le cas spécial où les données contiennent une variable confidentielle pour laquelle les résultats des régressions doivent être protégés.
Date de diffusion : 2005-01-26

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Date de modification :: 2024-09-25

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