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1. Commentaires de J.N.K. Rao à propos de l’article « Contrôle de la divulgation statistique et avancées dans la protection officielle des renseignements : à la mémoire de Chris Skinner »
Articles et rapports : 12-001-X202300100006
Description : Mes commentaires sont répartis en trois volets : 1) bref compte rendu de mon association professionnelle avec Chris Skinner, 2) observations sur les réalisations de Skinner en matière de contrôle de la divulgation statistique et 3) propos sur la production d’inférences à partir de données d’enquête masquées.
Date de diffusion : 2023-06-30
2. Efficacité relative des méthodes fondées sur l’estimation par régression d’enquête assistée par un modèle : une étude par simulations
Articles et rapports : 12-001-X202200100003
Description :
L’utilisation de données auxiliaires pour améliorer l’efficacité des estimateurs de totaux et de moyennes grâce à l’estimation par régression d’enquête assistée par un modèle a suscité un grand intérêt au cours de ces dernières années. Les estimateurs par la régression généralisée (ERG), basés sur un modèle de régression linéaire de travail, sont actuellement utilisés dans les enquêtes auprès d’établissements au sein de Statistique Canada et dans plusieurs autres organismes statistiques. Les estimateurs ERG utilisent des poids d’enquête communs à toutes les variables de l’étude et tiennent compte des totaux de population connus des variables auxiliaires. De plus en plus, de nombreuses variables auxiliaires sont disponibles, dont certaines peuvent être extérieures. Cela donne lieu des poids d’ERG fluctuants lorsque toutes les variables auxiliaires disponibles, y compris les interactions entre les variables catégorielles, sont utilisées dans le modèle de régression linéaire de travail. Par ailleurs, de nouvelles méthodes d’apprentissage automatique, comme les arbres de régression et les méthodes LASSO, sélectionnent automatiquement les variables auxiliaires significatives et donnent lieu à des poids non négatifs stables et à des gains d’efficacité possibles par rapport aux estimateurs ERG. Dans le présent article, une étude par simulations, basée sur un ensemble de données réelles d’une enquête réalisée auprès d’entreprises considérées comme la population cible, est menée pour étudier la performance relative des estimateurs ERG, des arbres de régression et des méthodes LASSO en matière d’efficacité des estimateurs et de propriétés des poids de régression connexes. Des scénarios d’échantillonnage probabiliste et d’échantillonnage non probabiliste sont étudiés.

Date de diffusion : 2022-06-21

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Articles et rapports (2)

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

1. Commentaires de J.N.K. Rao à propos de l’article « Contrôle de la divulgation statistique et avancées dans la protection officielle des renseignements : à la mémoire de Chris Skinner »
Articles et rapports : 12-001-X202300100006
Description : Mes commentaires sont répartis en trois volets : 1) bref compte rendu de mon association professionnelle avec Chris Skinner, 2) observations sur les réalisations de Skinner en matière de contrôle de la divulgation statistique et 3) propos sur la production d’inférences à partir de données d’enquête masquées.
Date de diffusion : 2023-06-30
2. Efficacité relative des méthodes fondées sur l’estimation par régression d’enquête assistée par un modèle : une étude par simulations
Articles et rapports : 12-001-X202200100003
Description :
L’utilisation de données auxiliaires pour améliorer l’efficacité des estimateurs de totaux et de moyennes grâce à l’estimation par régression d’enquête assistée par un modèle a suscité un grand intérêt au cours de ces dernières années. Les estimateurs par la régression généralisée (ERG), basés sur un modèle de régression linéaire de travail, sont actuellement utilisés dans les enquêtes auprès d’établissements au sein de Statistique Canada et dans plusieurs autres organismes statistiques. Les estimateurs ERG utilisent des poids d’enquête communs à toutes les variables de l’étude et tiennent compte des totaux de population connus des variables auxiliaires. De plus en plus, de nombreuses variables auxiliaires sont disponibles, dont certaines peuvent être extérieures. Cela donne lieu des poids d’ERG fluctuants lorsque toutes les variables auxiliaires disponibles, y compris les interactions entre les variables catégorielles, sont utilisées dans le modèle de régression linéaire de travail. Par ailleurs, de nouvelles méthodes d’apprentissage automatique, comme les arbres de régression et les méthodes LASSO, sélectionnent automatiquement les variables auxiliaires significatives et donnent lieu à des poids non négatifs stables et à des gains d’efficacité possibles par rapport aux estimateurs ERG. Dans le présent article, une étude par simulations, basée sur un ensemble de données réelles d’une enquête réalisée auprès d’entreprises considérées comme la population cible, est menée pour étudier la performance relative des estimateurs ERG, des arbres de régression et des méthodes LASSO en matière d’efficacité des estimateurs et de propriétés des poids de régression connexes. Des scénarios d’échantillonnage probabiliste et d’échantillonnage non probabiliste sont étudiés.

Date de diffusion : 2022-06-21

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Date de modification :: 2024-07-03

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