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  • 1. Estimation bayésienne pour de petites régions en cas de différence entre les strates du plan d'échantillonnage et les domaines d'étude Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X200700210495
    Description :

    Il s'agit d'obtenir des estimations fiables pour des domaines d'étude où les tailles d'échantillon peuvent être des plus modestes et pour lesquels la strate du plan d'échantillonnage ne coïncide pas avec le domaine. On ignore les tailles de population autant pour le domaine d'étude que pour la strate du plan d'échantillonnage. Dans le calcul des estimations paramétriques des domaines d'étude, le choix d'une taille d'échantillon aléatoire s'impose souvent. Nous proposons une nouvelle famille de modèles mixtes linéaires généralisés (MMLG) à effets aléatoires corrélés lorsqu'il y a plus d'un paramètre inconnu. Le modèle que nous proposons estimera tant la taille de population que le paramètre d'intérêt. Pour ce cadre, nous donnons des formules générales pour les distributions conditionnelles intégrales qu'exigent des simulations de Monte Carlo à chaîne de Markov (MCCM). Nous présentons aussi des équations de prévision et d'estimation bayésiennes pour les domaines d'étude. Nous nous servons enfin de l'enquête de 1998 sur la chasse aux dindons dans le Missouri, laquelle stratifie des échantillons en fonction du lieu de résidence du chasseur, et nous voulons obtenir des estimations au niveau du domaine, c'est à-dire du comté où le chasseur de dindons s'adonne effectivement à cette activité.

    Date de diffusion : 2008-01-03
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  • 1. Estimation bayésienne pour de petites régions en cas de différence entre les strates du plan d'échantillonnage et les domaines d'étude Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X200700210495
    Description :

    Il s'agit d'obtenir des estimations fiables pour des domaines d'étude où les tailles d'échantillon peuvent être des plus modestes et pour lesquels la strate du plan d'échantillonnage ne coïncide pas avec le domaine. On ignore les tailles de population autant pour le domaine d'étude que pour la strate du plan d'échantillonnage. Dans le calcul des estimations paramétriques des domaines d'étude, le choix d'une taille d'échantillon aléatoire s'impose souvent. Nous proposons une nouvelle famille de modèles mixtes linéaires généralisés (MMLG) à effets aléatoires corrélés lorsqu'il y a plus d'un paramètre inconnu. Le modèle que nous proposons estimera tant la taille de population que le paramètre d'intérêt. Pour ce cadre, nous donnons des formules générales pour les distributions conditionnelles intégrales qu'exigent des simulations de Monte Carlo à chaîne de Markov (MCCM). Nous présentons aussi des équations de prévision et d'estimation bayésiennes pour les domaines d'étude. Nous nous servons enfin de l'enquête de 1998 sur la chasse aux dindons dans le Missouri, laquelle stratifie des échantillons en fonction du lieu de résidence du chasseur, et nous voulons obtenir des estimations au niveau du domaine, c'est à-dire du comté où le chasseur de dindons s'adonne effectivement à cette activité.

    Date de diffusion : 2008-01-03
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