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- Articles et rapports : 12-001-X202000200001Description :
Le présent article construit un échantillon d’ensembles ordonnés avec probabilité proportionnelle à la taille (PPT) à partir d’une population stratifiée. Un échantillon d’ensembles ordonnés PPT partitionne les unités d’un échantillon PPT en groupes d’observations semblables. La construction de groupes semblables repose sur des positions relatives (rangs) d’unités dans de petits ensembles de comparaison. Ainsi, les rangs induisent plus de structure (stratification) dans l’échantillon en plus de la structure de données créée par des probabilités de sélection inégales dans un échantillon PPT. La structure de données ajoutée rend l’échantillon d’ensembles ordonnés PPT plus informatif qu’un échantillon PPT. On construit l’échantillon d’ensembles ordonnés PPT stratifié en sélectionnant un échantillon d’ensembles ordonnés PPT à partir de chaque strate de la population. L’article construit des estimateurs sans biais pour la moyenne de la population, le total de la population et leurs variances. On applique le nouveau plan d’échantillonnage à des données sur la production de pommes pour estimer la production totale de pommes en Turquie.
Date de diffusion : 2020-12-15
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Articles et rapports (1)
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- Articles et rapports : 12-001-X202000200001Description :
Le présent article construit un échantillon d’ensembles ordonnés avec probabilité proportionnelle à la taille (PPT) à partir d’une population stratifiée. Un échantillon d’ensembles ordonnés PPT partitionne les unités d’un échantillon PPT en groupes d’observations semblables. La construction de groupes semblables repose sur des positions relatives (rangs) d’unités dans de petits ensembles de comparaison. Ainsi, les rangs induisent plus de structure (stratification) dans l’échantillon en plus de la structure de données créée par des probabilités de sélection inégales dans un échantillon PPT. La structure de données ajoutée rend l’échantillon d’ensembles ordonnés PPT plus informatif qu’un échantillon PPT. On construit l’échantillon d’ensembles ordonnés PPT stratifié en sélectionnant un échantillon d’ensembles ordonnés PPT à partir de chaque strate de la population. L’article construit des estimateurs sans biais pour la moyenne de la population, le total de la population et leurs variances. On applique le nouveau plan d’échantillonnage à des données sur la production de pommes pour estimer la production totale de pommes en Turquie.
Date de diffusion : 2020-12-15
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