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  • Articles et rapports : 82-003-X201601214686
    Description :

    La présente étude examine les données d’enregistrement des naissances et des décès et les données du recensement afin de comparer les taux de naissance prématurée, de nouveau-nés petits pour l’âge gestationnel, de mortinaissance et de mortalité infantile, en fonction de la présence ou de l’absence de données paternelles sur l’enregistrement de naissance et dans les données du recensement, en tenant compte des caractéristiques maternelles.

    Date de diffusion : 2016-12-21

  • Articles et rapports : 11F0019M2016386
    Description :

    Le présent document vise à déterminer si la recherche et développement (R-D) stimule chez les entreprises le niveau de compétitivité nécessaire à leur entrée sur les marchés d’exportation et si, à son tour, la participation aux marchés d’exportation fait croître les dépenses en R-D des entreprises. Il a été démontré que les entreprises canadiennes qui n’avaient pas effectué d’exportations auparavant et qui se sont lancées sur les marchés d’exportation au cours de la première décennie des années 2000 ont non seulement vu leur productivité et leur taille augmenter, selon les constatations publiées au cours des décennies précédentes, mais sont également plus susceptibles d’avoir investi dans des activités de R-D. Les dépenses extra-muros en R-D (pour l’acquisition auprès de fournisseurs canadiens et étrangers) et les dépenses intra-muros en R-D (pour les activités effectuées par l’entreprise elle-même) augmentent la capacité des entreprises à percer les marchés d’exportation. L’activité d’exportation a également une incidence importante sur les dépenses en R-D subséquentes, les entreprises exportatrices étant plus susceptibles de commencer à investir dans des activités de R-D. Les entreprises qui ont commencé à exporter leurs produits ou services ont accru leurs dépenses extra-muros en R-D pendant l’année où les exportations ont eu lieu.

    Date de diffusion : 2016-11-28

  • Articles et rapports : 12-001-X201600114540
    Description :

    Les auteurs comparent les estimateurs EBLUP et pseudo EBLUP pour l’estimation sur petits domaines en vertu d’un modèle de régression à erreur emboîtée, ainsi que trois autres estimateurs fondés sur un modèle au niveau du domaine à l’aide du modèle de Fay Herriot. Ils réalisent une étude par simulations fondée sur un plan de sondage pour comparer les estimateurs fondés sur un modèle pour des modèles au niveau de l’unité et au niveau du domaine sous un échantillonnage informatif et non informatif. Ils s’intéressent particulièrement aux taux de couverture des intervalles de confiance des estimateurs au niveau de l’unité et au niveau du domaine. Les auteurs comparent aussi les estimateurs sous un modèle dont la spécification est inexacte. Les résultats de la simulation montrent que les estimateurs au niveau de l’unité sont plus efficaces que les estimateurs au niveau du domaine. L’estimateur pseudo EBLUP donne les meilleurs résultats à la fois au niveau de l’unité et au niveau du domaine.

    Date de diffusion : 2016-06-22

  • Articles et rapports : 12-001-X201600114542
    Description :

    La méthode du maximum de vraisemblance restreint (méthode REML pour restricted maximum likelihood) est généralement utilisée pour estimer la variance de l’effet aléatoire de domaine sous le modèle de Fay-Herriot (Fay et Herriot 1979) afin d’obtenir le meilleur estimateur linéaire sans biais empirique (estimateur EBLUP pour empirical best linear unbiased predictor) d’une moyenne de petit domaine. Lorsque l’estimation REML correspond à zéro, le poids de l’estimateur d’échantillon direct est zéro et l’EBLUP devient un estimateur synthétique, ce qui est rarement souhaitable. Pour résoudre le problème, Li et Lahiri (2011) et Yoshimori et Lahiri (2014) ont élaboré des estimateurs de variance constante par la méthode du maximum de vraisemblance ajusté (méthode ADM pour adjusted maximum likelihood), qui produisent toujours des estimations de variance positives. Certains des estimateurs ADM produisent toujours des estimations positives, mais génèrent un biais élevé, ce qui influe sur l’estimation de l’erreur quadratique moyenne (EQM) de l’estimateur EBLUP. Nous proposons d’utiliser un estimateur de variance MIX, défini comme étant une combinaison des méthodes REML et ADM. Nous montrons que cet estimateur est sans biais jusqu’à l’ordre deux et qu’il produit toujours une estimation de variance positive. Nous proposons également un estimateur de l’EQM sous la méthode MIX et montrons au moyen d’une simulation fondée sur un modèle que, dans de nombreuses situations, cet estimateur donne de meilleurs résultats que d’autres estimateurs de l’EQM par « linéarisation de Taylor » récemment proposés.

    Date de diffusion : 2016-06-22

  • Articles et rapports : 82-003-X201600114306
    Description :

    Le présent article donne un aperçu de la création, du contenu et de la qualité de la Base de données sur la cohorte canadienne de naissance du Recensement de 2006.

    Date de diffusion : 2016-01-20
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Articles et rapports (5)

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

  • Articles et rapports : 82-003-X201601214686
    Description :

    La présente étude examine les données d’enregistrement des naissances et des décès et les données du recensement afin de comparer les taux de naissance prématurée, de nouveau-nés petits pour l’âge gestationnel, de mortinaissance et de mortalité infantile, en fonction de la présence ou de l’absence de données paternelles sur l’enregistrement de naissance et dans les données du recensement, en tenant compte des caractéristiques maternelles.

    Date de diffusion : 2016-12-21

  • Articles et rapports : 11F0019M2016386
    Description :

    Le présent document vise à déterminer si la recherche et développement (R-D) stimule chez les entreprises le niveau de compétitivité nécessaire à leur entrée sur les marchés d’exportation et si, à son tour, la participation aux marchés d’exportation fait croître les dépenses en R-D des entreprises. Il a été démontré que les entreprises canadiennes qui n’avaient pas effectué d’exportations auparavant et qui se sont lancées sur les marchés d’exportation au cours de la première décennie des années 2000 ont non seulement vu leur productivité et leur taille augmenter, selon les constatations publiées au cours des décennies précédentes, mais sont également plus susceptibles d’avoir investi dans des activités de R-D. Les dépenses extra-muros en R-D (pour l’acquisition auprès de fournisseurs canadiens et étrangers) et les dépenses intra-muros en R-D (pour les activités effectuées par l’entreprise elle-même) augmentent la capacité des entreprises à percer les marchés d’exportation. L’activité d’exportation a également une incidence importante sur les dépenses en R-D subséquentes, les entreprises exportatrices étant plus susceptibles de commencer à investir dans des activités de R-D. Les entreprises qui ont commencé à exporter leurs produits ou services ont accru leurs dépenses extra-muros en R-D pendant l’année où les exportations ont eu lieu.

    Date de diffusion : 2016-11-28

  • Articles et rapports : 12-001-X201600114540
    Description :

    Les auteurs comparent les estimateurs EBLUP et pseudo EBLUP pour l’estimation sur petits domaines en vertu d’un modèle de régression à erreur emboîtée, ainsi que trois autres estimateurs fondés sur un modèle au niveau du domaine à l’aide du modèle de Fay Herriot. Ils réalisent une étude par simulations fondée sur un plan de sondage pour comparer les estimateurs fondés sur un modèle pour des modèles au niveau de l’unité et au niveau du domaine sous un échantillonnage informatif et non informatif. Ils s’intéressent particulièrement aux taux de couverture des intervalles de confiance des estimateurs au niveau de l’unité et au niveau du domaine. Les auteurs comparent aussi les estimateurs sous un modèle dont la spécification est inexacte. Les résultats de la simulation montrent que les estimateurs au niveau de l’unité sont plus efficaces que les estimateurs au niveau du domaine. L’estimateur pseudo EBLUP donne les meilleurs résultats à la fois au niveau de l’unité et au niveau du domaine.

    Date de diffusion : 2016-06-22

  • Articles et rapports : 12-001-X201600114542
    Description :

    La méthode du maximum de vraisemblance restreint (méthode REML pour restricted maximum likelihood) est généralement utilisée pour estimer la variance de l’effet aléatoire de domaine sous le modèle de Fay-Herriot (Fay et Herriot 1979) afin d’obtenir le meilleur estimateur linéaire sans biais empirique (estimateur EBLUP pour empirical best linear unbiased predictor) d’une moyenne de petit domaine. Lorsque l’estimation REML correspond à zéro, le poids de l’estimateur d’échantillon direct est zéro et l’EBLUP devient un estimateur synthétique, ce qui est rarement souhaitable. Pour résoudre le problème, Li et Lahiri (2011) et Yoshimori et Lahiri (2014) ont élaboré des estimateurs de variance constante par la méthode du maximum de vraisemblance ajusté (méthode ADM pour adjusted maximum likelihood), qui produisent toujours des estimations de variance positives. Certains des estimateurs ADM produisent toujours des estimations positives, mais génèrent un biais élevé, ce qui influe sur l’estimation de l’erreur quadratique moyenne (EQM) de l’estimateur EBLUP. Nous proposons d’utiliser un estimateur de variance MIX, défini comme étant une combinaison des méthodes REML et ADM. Nous montrons que cet estimateur est sans biais jusqu’à l’ordre deux et qu’il produit toujours une estimation de variance positive. Nous proposons également un estimateur de l’EQM sous la méthode MIX et montrons au moyen d’une simulation fondée sur un modèle que, dans de nombreuses situations, cet estimateur donne de meilleurs résultats que d’autres estimateurs de l’EQM par « linéarisation de Taylor » récemment proposés.

    Date de diffusion : 2016-06-22

  • Articles et rapports : 82-003-X201600114306
    Description :

    Le présent article donne un aperçu de la création, du contenu et de la qualité de la Base de données sur la cohorte canadienne de naissance du Recensement de 2006.

    Date de diffusion : 2016-01-20
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