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  • 1. Applications du lissage spatial aux données d'enquête Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X19960022984
    Description :

    Dans le présent article, nous décrivons deux applications du lissage spatial en utilisant des données recueillies dans le cadre d'une enquête économique à grande échelle portant sur les exploitations agricoles australiennes: la première pour les petites régions et la seconde pour les grandes. Dans le premier cas, (petites régions), nous décrivons comment le lissage spatial des poids de l'échantillon peut permettre d'améliorer les estimations. Dans le second cas (grandes régions), nous proposons une méthode de lissage spatial et une méthode de cartographie des données lissées. La méthode standard de pondération utilisée pour l'enquête est une variante de la pondération à régression linéaire. Pour les petites régions, cette méthode est modifiée par l'introduction d'une contrainte sur la variabilité spatiale des poids. Les résultats d'une étude empirique à petite échelle laissent constater que cette méthode réduit comme prévu la variance des estimateurs des petites régions, mais au coût d'une augmentation de leur biais. Pour l'application aux grandes régions, nous décrivons la méthode de régression non paramétrique utilisée pour le lissage spatial des données d'enquête, ainsi que les techniques de cartographie de ces données lissées fondées sur un système d'information géographique (SIG). Nous présentons en outre les résultats d'une étude de de simulation réalisée afin de déterminer la méthode et le degré de lissage les plus appropriés pour l'utilisation avec les cartes.

    Date de diffusion : 1997-01-30
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Articles et rapports (1)

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  • 1. Applications du lissage spatial aux données d'enquête Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X19960022984
    Description :

    Dans le présent article, nous décrivons deux applications du lissage spatial en utilisant des données recueillies dans le cadre d'une enquête économique à grande échelle portant sur les exploitations agricoles australiennes: la première pour les petites régions et la seconde pour les grandes. Dans le premier cas, (petites régions), nous décrivons comment le lissage spatial des poids de l'échantillon peut permettre d'améliorer les estimations. Dans le second cas (grandes régions), nous proposons une méthode de lissage spatial et une méthode de cartographie des données lissées. La méthode standard de pondération utilisée pour l'enquête est une variante de la pondération à régression linéaire. Pour les petites régions, cette méthode est modifiée par l'introduction d'une contrainte sur la variabilité spatiale des poids. Les résultats d'une étude empirique à petite échelle laissent constater que cette méthode réduit comme prévu la variance des estimateurs des petites régions, mais au coût d'une augmentation de leur biais. Pour l'application aux grandes régions, nous décrivons la méthode de régression non paramétrique utilisée pour le lissage spatial des données d'enquête, ainsi que les techniques de cartographie de ces données lissées fondées sur un système d'information géographique (SIG). Nous présentons en outre les résultats d'une étude de de simulation réalisée afin de déterminer la méthode et le degré de lissage les plus appropriés pour l'utilisation avec les cartes.

    Date de diffusion : 1997-01-30
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