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1. Quelques méthodes de régression souples pour les enquêtes complexes Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016749
Description :
L'échantillonnage est une branche de la statistique qui a pris du temps avant de tirer profit des méthodes de régression souples. Dans ce document technique, on examine deux approches pour tenter l'application de ces méthodes de régression : adapter les techniques aux plans d'enquêtes complexes qui sont utilisés ou échantillonner les données d'enquêtes de sorte que les techniques normalisées leur soient applicables.
En adoptant la première approche, on présente des techniques qui tiennent compte de la structure complexe des données pour le lissage de nuage de points ainsi que des modèles additifs. L'utilisation de la méthode des moindres carrés pénalisés dans le contexte de l'échantillonnage est étudiée à titre d'outil d'analyse d'une tendance générale de la population finie. On se concentre sur la régression lisse avec modèle d'erreur normale. L'abondance des liens entre covariables dans le cas des enquêtes à grande échelle donne lieu à l'application de lisseurs de nuage de points pour procéder au lissage de la moyenne. On constate que l'estimation des courbes lissées (par exemple, les splines de lissage) ne dépend du plan d'échantillonnage que par les poids d'échantillonnage, ce qui signifie qu'un logiciel type peut être utilisé pour l'estimation. Pour ces courbes, l'inférence présente plus de difficultés à cause des corrélations induites par le plan d'échantillonnage. On propose et on illustre des tests qui tiennent compte du plan d'échantillonnage. Les exemples donnés, inspirés de l'Enquête sur la santé en Ontario, comprennent le lissage de nuage de points, les modèles additifs et les tests diagnostiques du modèle. Pour résoudre le problème au moyen d'un échantillonnage approprié du fichier de données d'enquêtes, on traite de certains obstacles à surmonter.
Date de diffusion : 2004-09-13

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Articles et rapports (1)

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1. Quelques méthodes de régression souples pour les enquêtes complexes Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016749
Description :
L'échantillonnage est une branche de la statistique qui a pris du temps avant de tirer profit des méthodes de régression souples. Dans ce document technique, on examine deux approches pour tenter l'application de ces méthodes de régression : adapter les techniques aux plans d'enquêtes complexes qui sont utilisés ou échantillonner les données d'enquêtes de sorte que les techniques normalisées leur soient applicables.
En adoptant la première approche, on présente des techniques qui tiennent compte de la structure complexe des données pour le lissage de nuage de points ainsi que des modèles additifs. L'utilisation de la méthode des moindres carrés pénalisés dans le contexte de l'échantillonnage est étudiée à titre d'outil d'analyse d'une tendance générale de la population finie. On se concentre sur la régression lisse avec modèle d'erreur normale. L'abondance des liens entre covariables dans le cas des enquêtes à grande échelle donne lieu à l'application de lisseurs de nuage de points pour procéder au lissage de la moyenne. On constate que l'estimation des courbes lissées (par exemple, les splines de lissage) ne dépend du plan d'échantillonnage que par les poids d'échantillonnage, ce qui signifie qu'un logiciel type peut être utilisé pour l'estimation. Pour ces courbes, l'inférence présente plus de difficultés à cause des corrélations induites par le plan d'échantillonnage. On propose et on illustre des tests qui tiennent compte du plan d'échantillonnage. Les exemples donnés, inspirés de l'Enquête sur la santé en Ontario, comprennent le lissage de nuage de points, les modèles additifs et les tests diagnostiques du modèle. Pour résoudre le problème au moyen d'un échantillonnage approprié du fichier de données d'enquêtes, on traite de certains obstacles à surmonter.
Date de diffusion : 2004-09-13

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Date de modification :: 2024-04-19

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