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  • 1. 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
Stats en bref (0)

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Articles et rapports (1)

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  • 1. 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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    •  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.

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