Analyses

Aller au contenu principal
Aller au pied de page

Sélection de la langue

English

Recherche et menus

Recherche et menus

Rechercher

Passer au filtres. Voir les résultats.

Centre de confiance de Statistique Canada

Résultats

Tout (3)

Tout (3) ((3 résultats))

1. Estimateurs par régression pour le Recensement du Canada de 2001 Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016735
Description :
Dans le cadre du Recensement de la population de 2001, on a eu recours à l'estimation par calage ou par régression pour calculer un ensemble unique de coefficients de pondération au niveau du ménage pouvant être utilisé pour le calcul de toutes les estimations du recensement fondées sur les données recueillies auprès d'un échantillon national de 1 ménage sur 5 représentant plus de deux millions de ménages. Le nombre de variables auxiliaires étant très élevé, nous n'avons pu utiliser qu'un sous ensemble d'entre elles. Sinon, certains coefficients de pondération auraient été inférieurs à un, voire même négatifs. On a utilisé une méthode de sélection ascendante pour écarter les variables auxiliaires qui rendaient les coefficients de pondération inférieurs à un ou qui exigeaient un grand nombre de conditions pour qu'il y ait inversion de la matrice des poids de calage. En outre, nous avons procédé à deux ajustements de calage pour obtenir une bonne concordance entre les chiffres auxiliaires de population et les estimations pour les petites régions. Avant 2001, on utilisait l'estimateur par régression généralisée (GREG) pour la projection, et les coefficients de pondération ne pouvaient pas être nuls. Pour le Recensement de 2001, on est passé à un estimateur par régression pseudo optimal qui a permis de garder un plus grand nombre de variables auxiliaires tout en exigeant que les coefficients de pondération soient égaux ou supérieurs à un.
Date de diffusion : 2004-09-13
2. Estimation sans biais des proportions dans un échantillonnage séquentiel Archivé
Articles et rapports : 12-001-X197900100006
Description : Dans un plan de sondage séquentiel, la proportion défectueuse de l’échantillon est en général un estimateur biaisé de la valeur de la population. L’auteur de l’article propose un estimateur sans biais, dont un estimateur sans biais de la variance est également défini. Les résultats sont appliqués à un problème d’estimation tiré du recensement de 1976.
Date de diffusion : 1979-06-15
3. Une évaluation de l’efficacité des estimateurs par la méthode itérative du quotient dans un échantillonnage aléatoire simple Archivé
Articles et rapports : 12-001-X197800154835
Description : Les estimateurs d’échantillon en formation donnent des estimations de la valeur, dans la population, des caractéristiques qui ont été étudiées à partir d’un échantillon, en utilisant les totaux des rangées et des colonnes d’un tableau de contingence des caractéristiques qui ont été étudiées pour toutes les unités de la population. Dans cet article, on donne la variance asymptotique de l’estimateur du maximum de vraisemblance d’une caractéristique échantillonné, soumise aux contraintes marginales dudit tableau de contingence. À partir de cette variance, on peut calculer, dans une étude empirique, la diminution de l’efficacité des estimateurs d’échantillon en formation relatifs à l’estimateur du maximum de vraisemblance.
Date de diffusion : 1978-06-15

Stats en bref (0)

Stats en bref (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Articles et rapports (3)

Articles et rapports (3) ((3 résultats))

1. Estimateurs par régression pour le Recensement du Canada de 2001 Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20020016735
Description :
Dans le cadre du Recensement de la population de 2001, on a eu recours à l'estimation par calage ou par régression pour calculer un ensemble unique de coefficients de pondération au niveau du ménage pouvant être utilisé pour le calcul de toutes les estimations du recensement fondées sur les données recueillies auprès d'un échantillon national de 1 ménage sur 5 représentant plus de deux millions de ménages. Le nombre de variables auxiliaires étant très élevé, nous n'avons pu utiliser qu'un sous ensemble d'entre elles. Sinon, certains coefficients de pondération auraient été inférieurs à un, voire même négatifs. On a utilisé une méthode de sélection ascendante pour écarter les variables auxiliaires qui rendaient les coefficients de pondération inférieurs à un ou qui exigeaient un grand nombre de conditions pour qu'il y ait inversion de la matrice des poids de calage. En outre, nous avons procédé à deux ajustements de calage pour obtenir une bonne concordance entre les chiffres auxiliaires de population et les estimations pour les petites régions. Avant 2001, on utilisait l'estimateur par régression généralisée (GREG) pour la projection, et les coefficients de pondération ne pouvaient pas être nuls. Pour le Recensement de 2001, on est passé à un estimateur par régression pseudo optimal qui a permis de garder un plus grand nombre de variables auxiliaires tout en exigeant que les coefficients de pondération soient égaux ou supérieurs à un.
Date de diffusion : 2004-09-13
2. Estimation sans biais des proportions dans un échantillonnage séquentiel Archivé
Articles et rapports : 12-001-X197900100006
Description : Dans un plan de sondage séquentiel, la proportion défectueuse de l’échantillon est en général un estimateur biaisé de la valeur de la population. L’auteur de l’article propose un estimateur sans biais, dont un estimateur sans biais de la variance est également défini. Les résultats sont appliqués à un problème d’estimation tiré du recensement de 1976.
Date de diffusion : 1979-06-15
3. Une évaluation de l’efficacité des estimateurs par la méthode itérative du quotient dans un échantillonnage aléatoire simple Archivé
Articles et rapports : 12-001-X197800154835
Description : Les estimateurs d’échantillon en formation donnent des estimations de la valeur, dans la population, des caractéristiques qui ont été étudiées à partir d’un échantillon, en utilisant les totaux des rangées et des colonnes d’un tableau de contingence des caractéristiques qui ont été étudiées pour toutes les unités de la population. Dans cet article, on donne la variance asymptotique de l’estimateur du maximum de vraisemblance d’une caractéristique échantillonné, soumise aux contraintes marginales dudit tableau de contingence. À partir de cette variance, on peut calculer, dans une étude empirique, la diminution de l’efficacité des estimateurs d’échantillon en formation relatifs à l’estimateur du maximum de vraisemblance.
Date de diffusion : 1978-06-15

Revues et périodiques (0)

Revues et périodiques (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Signaler un problème ou une erreur sur cette page

Date de modification :: 2024-11-19

Comment utiliser les filtres et le champ de recherche

Vous pouvez faire une recherche en inscrivant des mots-clés ou en sélectionnant des filtres (p. ex. sous Sujet, Géographie, etc.) du côté gauche de la page.
On peut utiliser les filtres ensemble ou former diverses combinaisons. À chaque sélection de filtre, la page des résultats est mise à jour.
Pour commencer une nouvelle recherche, cliquez sur le bouton Effacer tout au-dessus du champ de recherche ou décochez tous les filtres.
Les mots-clés et les filtres précisés sont affichés au-dessus du champ de recherche. Vous pouvez désélectionner l’un ou l’autre des éléments ou tous les éléments, pour préciser ou effacer votre recherche.

Comment préciser ma recherche

Vous pouvez entrer des mots-clés dans le champ de recherche. Il n’est pas nécessaire d’utiliser « + » ou « , » ou « ET ».
Vous pouvez supprimer certains mots-clés ou tous les mots-clés de votre chaîne de recherche.
Les mots-clés entre guillemets limitent la recherche à l’expression précise.
- Par exemple, si vous cherchez « Enquête sur la population active », vous obtiendrez seulement des documents contenant cette suite de mots.
Utilisez « ou » entre les mots-clés pour obtenir des résultats qui contiennent au moins l’un des termes recherchés.
- Par exemple, si vous cherchez enquête ou population ou active, vous obtiendrez seulement les documents contenant l’un ou l’autre de ces mots, ou tous ces mots.

Comment fonctionne la recherche

Cette forme de recherche fournira les résultats contenant le(s) mot(s) inscrit(s) dans le titre, la description, le sujet, la géographie, le numéro de produit ou toute autre information au sujet du produit.
- Par exemple, lorsque vous cherchez le mot « maladies », tous les résultats obtenus contiendront ce mot dans le titre, la description, ou le sujet.
La recherche ne se fait pas dans le texte des articles ou des publications. Pour faire une recherche plein texte dans les articles, utilisez la fonction de recherche du site.