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  • 1. Estimation pour petits domaines sous un modèle à deux niveaux Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X200800110612
    Description :

    Lehtonen et Veijanen (1999) ont proposé un nouvel estimateur par la régression généralisée (GREG) assisté par modèle d'une moyenne de petit domaine sous un modèle à deux niveaux. Ils ont montré que l'estimateur proposé donne de meilleurs résultats que l'estimateur GREG habituel en ce qui concerne le biais relatif absolu moyen et l'erreur relative absolue médiane moyenne. Nous calculons l'erreur quadratique moyenne (EQM) du nouvel estimateur GREG sous le modèle à deux niveaux et nous la comparons à celle de l'estimateur fondé sur le meilleur prédicteur linéaire sans biais (BLUP). Nous présentons aussi des résultats empiriques concernant l'efficacité relative des estimateurs. Nous montrons que le nouvel estimateur GREG a de meilleures propriétés que l'estimateur GREG habituel en ce qui concerne l'EQM moyenne et l'erreur relative absolue moyenne. Nous montrons aussi que, parce qu'il emprunte de l'information aux petits domaines apparentés, l'estimateur EBLUP donne des résultats nettement meilleurs que l'estimateur GREG habituel et que le nouvel estimateur GREG. Nous fournissons les résultats de simulation sous un modèle, ainsi qu'en population finie réelle.

    Date de diffusion : 2008-06-26
Stats en bref (0)

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Articles et rapports (1)

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  • 1. Estimation pour petits domaines sous un modèle à deux niveaux Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X200800110612
    Description :

    Lehtonen et Veijanen (1999) ont proposé un nouvel estimateur par la régression généralisée (GREG) assisté par modèle d'une moyenne de petit domaine sous un modèle à deux niveaux. Ils ont montré que l'estimateur proposé donne de meilleurs résultats que l'estimateur GREG habituel en ce qui concerne le biais relatif absolu moyen et l'erreur relative absolue médiane moyenne. Nous calculons l'erreur quadratique moyenne (EQM) du nouvel estimateur GREG sous le modèle à deux niveaux et nous la comparons à celle de l'estimateur fondé sur le meilleur prédicteur linéaire sans biais (BLUP). Nous présentons aussi des résultats empiriques concernant l'efficacité relative des estimateurs. Nous montrons que le nouvel estimateur GREG a de meilleures propriétés que l'estimateur GREG habituel en ce qui concerne l'EQM moyenne et l'erreur relative absolue moyenne. Nous montrons aussi que, parce qu'il emprunte de l'information aux petits domaines apparentés, l'estimateur EBLUP donne des résultats nettement meilleurs que l'estimateur GREG habituel et que le nouvel estimateur GREG. Nous fournissons les résultats de simulation sous un modèle, ainsi qu'en population finie réelle.

    Date de diffusion : 2008-06-26
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  • Par date – Trie les résultats par date de diffusion des produits, en commençant par le plus récent.
  • Par pertinence – N’est nécessaire ou utile que lorsque vous utilisez le champ de recherche pour lancer votre recherche. Les résultats sont classés en fonction d’une combinaison de facteurs, notamment l’emplacement des termes recherchés dans le contenu (p. ex. s’ils figurent dans le titre, il est probable que le produit soit plus pertinent pour votre recherche), l’actualité ou la nouveauté du contenu du produit et la popularité du produit.
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