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- Articles et rapports : 12-001-X202300100009Description : Le présent article présente des méthodes d’échantillonnage adaptatif proportionnel à la taille, avec et sans remise. Des estimateurs sans biais y sont élaborés pour ces méthodes et leurs propriétés sont étudiées. Dans les deux versions, les probabilités de tirage sont adaptées pendant le processus d’échantillonnage à partir des observations déjà sélectionnées. À cette fin, dans la méthode avec remise, après chaque tirage et chaque observation de la variable d’intérêt, le vecteur de la variable auxiliaire sera mis à jour au moyen des valeurs observées de la variable d’intérêt pour que soit estimée la probabilité de sélection exacte proportionnelle à la taille. Dans la méthode sans remise, tout d’abord, à l’aide d’un échantillon initial, nous modélisons la relation entre la variable d’intérêt et la variable auxiliaire. Puis, en utilisant cette relation, nous estimons les unités de population inconnues (non observées). Enfin, à partir de ces unités de population estimées, nous sélectionnons un nouvel échantillon proportionnel à la taille sans remise. Ces méthodes peuvent améliorer considérablement l’efficacité des plans, non seulement dans le cas d’une relation linéaire positive, mais aussi dans le cas d’une relation non linéaire ou d’une relation linéaire négative entre variables. Nous étudions l’efficacité des plans au moyen de simulations et d’études de cas réels sur les plantes médicinales ainsi qu’au moyen de données sociales et économiques.Date de diffusion : 2023-06-30
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- Articles et rapports : 12-001-X202300100009Description : Le présent article présente des méthodes d’échantillonnage adaptatif proportionnel à la taille, avec et sans remise. Des estimateurs sans biais y sont élaborés pour ces méthodes et leurs propriétés sont étudiées. Dans les deux versions, les probabilités de tirage sont adaptées pendant le processus d’échantillonnage à partir des observations déjà sélectionnées. À cette fin, dans la méthode avec remise, après chaque tirage et chaque observation de la variable d’intérêt, le vecteur de la variable auxiliaire sera mis à jour au moyen des valeurs observées de la variable d’intérêt pour que soit estimée la probabilité de sélection exacte proportionnelle à la taille. Dans la méthode sans remise, tout d’abord, à l’aide d’un échantillon initial, nous modélisons la relation entre la variable d’intérêt et la variable auxiliaire. Puis, en utilisant cette relation, nous estimons les unités de population inconnues (non observées). Enfin, à partir de ces unités de population estimées, nous sélectionnons un nouvel échantillon proportionnel à la taille sans remise. Ces méthodes peuvent améliorer considérablement l’efficacité des plans, non seulement dans le cas d’une relation linéaire positive, mais aussi dans le cas d’une relation non linéaire ou d’une relation linéaire négative entre variables. Nous étudions l’efficacité des plans au moyen de simulations et d’études de cas réels sur les plantes médicinales ainsi qu’au moyen de données sociales et économiques.Date de diffusion : 2023-06-30
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