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1. Estimation assistée par un modèle semi-paramétrique pour les enquêtes sur les ressources naturelles Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20070019850
Description :
De l'information auxiliaire est souvent utilisée pour améliorer la précision des estimateurs des moyennes et des totaux de population finie grâce à des techniques d'estimation par le ratio ou par la régression linéaire. Les estimateurs résultants ont de bonnes propriétés théoriques et pratiques, dont l'invariance, le calage et la convergence par rapport au plan de sondage. Cependant, il n'est pas toujours certain que les modèles de ratio et les modèles linéaires sont de bonnes approximations de la relation réelle entre les variables auxiliaires et la variable d'intérêt, ce qui cause une perte d'efficacité si le modèle n'est pas approprié. Dans le présent article, nous expliquons comment on peut étendre l'estimation par la régression afin d'intégrer des modèles de régression semiparamétriques dans le cas de plans de sondage simples ainsi que plus complexes. Tout en retenant les bonnes propriétés théoriques et pratiques des modèles linéaires, les modèles semiparamétriques reflètent mieux les relations complexes entre les variables, ce qui se traduit souvent par des gains importants d'efficacité. Nous illustrerons l'applicabilité de l'approche à des plans de sondage complexes comportant de nombreux types de variables auxiliaires en estimant plusieurs caractéristiques liées à l'acidification dans le cas d'une enquête sur les lacs du NordEst des ÉtatsUnis.
Date de diffusion : 2007-06-28

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Articles et rapports (1)

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1. Estimation assistée par un modèle semi-paramétrique pour les enquêtes sur les ressources naturelles Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20070019850
Description :
De l'information auxiliaire est souvent utilisée pour améliorer la précision des estimateurs des moyennes et des totaux de population finie grâce à des techniques d'estimation par le ratio ou par la régression linéaire. Les estimateurs résultants ont de bonnes propriétés théoriques et pratiques, dont l'invariance, le calage et la convergence par rapport au plan de sondage. Cependant, il n'est pas toujours certain que les modèles de ratio et les modèles linéaires sont de bonnes approximations de la relation réelle entre les variables auxiliaires et la variable d'intérêt, ce qui cause une perte d'efficacité si le modèle n'est pas approprié. Dans le présent article, nous expliquons comment on peut étendre l'estimation par la régression afin d'intégrer des modèles de régression semiparamétriques dans le cas de plans de sondage simples ainsi que plus complexes. Tout en retenant les bonnes propriétés théoriques et pratiques des modèles linéaires, les modèles semiparamétriques reflètent mieux les relations complexes entre les variables, ce qui se traduit souvent par des gains importants d'efficacité. Nous illustrerons l'applicabilité de l'approche à des plans de sondage complexes comportant de nombreux types de variables auxiliaires en estimant plusieurs caractéristiques liées à l'acidification dans le cas d'une enquête sur les lacs du NordEst des ÉtatsUnis.
Date de diffusion : 2007-06-28

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