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Tout (2)

Tout (2) ((2 résultats))

1. Combinaison d’estimations provenant d’enquêtes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199100214507
Description :
Pour estimer la proportion et la valeur totale d’un caractère d’échantillonnage pour le dernier passage d’une enquête, on utilise trois méthodes qui permettent de combiner les estimations indépendantes de ce caractère relatives à ce dernier passage et aux précédents. Dans la première méthode, on étudie la tendance sur l’ensemble des passages. Dans la deuxième, on emploie le modèle unidimensionnel avec effets aléatoires. Dans la troisième, on se sert de l’approche empirique de Bayes. Chacune de ces trois méthodes se révèle plus efficace que l’estimation par échantillon fondée sur les données du dernier passage seul. On discute des avantages et des limites de ces méthodes, toutes trois étant illustrées par des données de la National Health Discharge Survey (Enquête nationale sur les sorties d’hôpital).
Date de diffusion : 1991-12-16
2. Estimation par le quotient dans le cas d’un sous-échantillonnage des non-répondants Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198600214463
Description :
L’auteur examine le sous-échantillonnage des non-répondants, tel que l’ont proposé Hansen et Hurwitz (1946), et la stratification a posteriori effectuée avant le sous-échantillonnage. Pour l’estimation des moyennes relatives à des caractéristiques étudiées, il propose des estimateurs par quotient adaptés à diverses situations et analyse les avantages de chacun. Des estimateurs par quotient particuliers sont également proposés pour les cas problèmes.
Date de diffusion : 1986-12-15

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Articles et rapports (2)

Articles et rapports (2) ((2 résultats))

1. Combinaison d’estimations provenant d’enquêtes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199100214507
Description :
Pour estimer la proportion et la valeur totale d’un caractère d’échantillonnage pour le dernier passage d’une enquête, on utilise trois méthodes qui permettent de combiner les estimations indépendantes de ce caractère relatives à ce dernier passage et aux précédents. Dans la première méthode, on étudie la tendance sur l’ensemble des passages. Dans la deuxième, on emploie le modèle unidimensionnel avec effets aléatoires. Dans la troisième, on se sert de l’approche empirique de Bayes. Chacune de ces trois méthodes se révèle plus efficace que l’estimation par échantillon fondée sur les données du dernier passage seul. On discute des avantages et des limites de ces méthodes, toutes trois étant illustrées par des données de la National Health Discharge Survey (Enquête nationale sur les sorties d’hôpital).
Date de diffusion : 1991-12-16
2. Estimation par le quotient dans le cas d’un sous-échantillonnage des non-répondants Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198600214463
Description :
L’auteur examine le sous-échantillonnage des non-répondants, tel que l’ont proposé Hansen et Hurwitz (1946), et la stratification a posteriori effectuée avant le sous-échantillonnage. Pour l’estimation des moyennes relatives à des caractéristiques étudiées, il propose des estimateurs par quotient adaptés à diverses situations et analyse les avantages de chacun. Des estimateurs par quotient particuliers sont également proposés pour les cas problèmes.
Date de diffusion : 1986-12-15

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Date de modification :: 2024-06-03

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