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1. Estimation de la variance dans le calage à plusieurs phases Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201700114823
Description :
L’obtention d’estimateurs dans un processus de calage à plusieurs phases requiert le calcul séquentiel des estimateurs et des poids calés des phases antérieures afin d’obtenir ceux de phases ultérieures. Déjà après deux phases de calage, les estimateurs et leurs variances comprennent des facteurs de calage provenant des deux phases, et les formules deviennent lourdes et non informatives. Par conséquent, les études publiées jusqu’à présent traitent principalement du calage à deux phases, tandis que le calage à trois phases ou plus est rarement envisagé. Dans certains cas, l’analyse s’applique à un plan de sondage particulier et aucune méthodologie complète n’est élaborée pour la construction d’estimateurs calés ni, tâche plus difficile, pour l’estimation de leur variance en trois phases ou plus. Nous fournissons une expression explicite pour calculer la variance d’estimateurs calés en plusieurs phases qui tient pour n’importe quel nombre de phases. En spécifiant une nouvelle représentation des poids calés en plusieurs phases, il est possible de construire des estimateurs calés qui ont la forme d’estimateurs par la régression multivariée, ce qui permet de calculer un estimateur convergent de leur variance. Ce nouvel estimateur de variance est non seulement général pour tout nombre de phases, mais possède aussi certaines caractéristiques favorables. Nous présentons une comparaison à d’autres estimateurs dans le cas particulier du calage à deux phases, ainsi qu’une étude indépendante pour le cas à trois phases.
Date de diffusion : 2017-06-22
2. Estimation robuste pour petits domaines par la combinaison de données chronologiques et transversales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199000214534
Description :
Dans l’estimation pour petits domaines (ou petites régions), on cherche le plus souvent à exploiter le caractère transversal des données de manière que l’information relative à une petite région serve pour d’autres petites régions. Par ailleurs, dans le cas des enquêtes à passages répétés, il est possible d’accroître l’efficacité de l’estimation en modélisant aussi les propriétés temporelles des données. Nous expliquons notre pensée en considérant des modèles de régression à coefficients corrélés de façon transversale et qui varient de façon longitudinale. L’emploi de données de périodes antérieures pour estimer des moyennes de périodes courantes nous amène à nous interroger sur la façon de prévenir les défaillances de modèle. Dans cet article, nous proposons des modifications pour que les prédicteurs de moyennes globales de petites régions (fondés sur un modèle) concordent avec les estimateurs d’enquête correspondants et nous examinons les propriétés statistiques de ces modifications. Nous appliquons ensuite la nouvelle méthode à des données sur le prix de vente des maisons, qui servent au calcul des indices des prix du logement.
Date de diffusion : 1990-12-14

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Articles et rapports (2)

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1. Estimation de la variance dans le calage à plusieurs phases Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201700114823
Description :
L’obtention d’estimateurs dans un processus de calage à plusieurs phases requiert le calcul séquentiel des estimateurs et des poids calés des phases antérieures afin d’obtenir ceux de phases ultérieures. Déjà après deux phases de calage, les estimateurs et leurs variances comprennent des facteurs de calage provenant des deux phases, et les formules deviennent lourdes et non informatives. Par conséquent, les études publiées jusqu’à présent traitent principalement du calage à deux phases, tandis que le calage à trois phases ou plus est rarement envisagé. Dans certains cas, l’analyse s’applique à un plan de sondage particulier et aucune méthodologie complète n’est élaborée pour la construction d’estimateurs calés ni, tâche plus difficile, pour l’estimation de leur variance en trois phases ou plus. Nous fournissons une expression explicite pour calculer la variance d’estimateurs calés en plusieurs phases qui tient pour n’importe quel nombre de phases. En spécifiant une nouvelle représentation des poids calés en plusieurs phases, il est possible de construire des estimateurs calés qui ont la forme d’estimateurs par la régression multivariée, ce qui permet de calculer un estimateur convergent de leur variance. Ce nouvel estimateur de variance est non seulement général pour tout nombre de phases, mais possède aussi certaines caractéristiques favorables. Nous présentons une comparaison à d’autres estimateurs dans le cas particulier du calage à deux phases, ainsi qu’une étude indépendante pour le cas à trois phases.
Date de diffusion : 2017-06-22
2. Estimation robuste pour petits domaines par la combinaison de données chronologiques et transversales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199000214534
Description :
Dans l’estimation pour petits domaines (ou petites régions), on cherche le plus souvent à exploiter le caractère transversal des données de manière que l’information relative à une petite région serve pour d’autres petites régions. Par ailleurs, dans le cas des enquêtes à passages répétés, il est possible d’accroître l’efficacité de l’estimation en modélisant aussi les propriétés temporelles des données. Nous expliquons notre pensée en considérant des modèles de régression à coefficients corrélés de façon transversale et qui varient de façon longitudinale. L’emploi de données de périodes antérieures pour estimer des moyennes de périodes courantes nous amène à nous interroger sur la façon de prévenir les défaillances de modèle. Dans cet article, nous proposons des modifications pour que les prédicteurs de moyennes globales de petites régions (fondés sur un modèle) concordent avec les estimateurs d’enquête correspondants et nous examinons les propriétés statistiques de ces modifications. Nous appliquons ensuite la nouvelle méthode à des données sur le prix de vente des maisons, qui servent au calcul des indices des prix du logement.
Date de diffusion : 1990-12-14

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Date de modification :: 2024-05-18

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