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  • 1. Effets d’erreurs de spécification de modèle sur les estimateurs sur petits domaines
    Articles et rapports : 12-001-X202500200001
    Description : Des modèles de régression à erreurs emboîtées sont couramment utilisés pour intégrer des variables auxiliaires propres aux unités afin d’améliorer les estimations sur petits domaines. En cas d’erreur de spécification relative à la structure de la moyenne du modèle, l’erreur quadratique moyenne de prédiction (EQMP) fondée sur le plan des meilleurs prédicteurs linéaires sans biais empiriques (MPLSBE) augmente généralement. La méthode de meilleure prédiction observée (MPO) a été proposée dans le but d’améliorer l’EQMP fondée sur le plan par rapport à la méthode MPLSBE. Dans la présente étude, nous menons des expériences de simulation de Monte Carlo pour comprendre l’effet d’erreurs de spécification de la structure de la moyenne sur différents estimateurs sur petits domaines. Nos résultats laissent entendre que la méthode MPO reposant sur des variables auxiliaires au niveau de l’unité ne fournit pas de meilleurs résultats que la méthode MPLSBE pour ce qui est de l’EQMP fondée sur le plan, sauf si le nombre de petits domaines m est extrêmement grand. À l’inverse, les rendements de la méthode MPO s’améliorent nettement lorsque des variables auxiliaires au niveau du domaine sont utilisées. La présente étude inclut à la fois des données analytiques et numériques pour illustrer ces observations; elle fournit en outre des renseignements pratiques pour faire face aux erreurs de spécification de modèle dans le contexte d’estimations sur petits domaines (EPD).
    Date de diffusion : 2025-12-23
Articles et rapports (1)

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  • 1. Effets d’erreurs de spécification de modèle sur les estimateurs sur petits domaines
    Articles et rapports : 12-001-X202500200001
    Description : Des modèles de régression à erreurs emboîtées sont couramment utilisés pour intégrer des variables auxiliaires propres aux unités afin d’améliorer les estimations sur petits domaines. En cas d’erreur de spécification relative à la structure de la moyenne du modèle, l’erreur quadratique moyenne de prédiction (EQMP) fondée sur le plan des meilleurs prédicteurs linéaires sans biais empiriques (MPLSBE) augmente généralement. La méthode de meilleure prédiction observée (MPO) a été proposée dans le but d’améliorer l’EQMP fondée sur le plan par rapport à la méthode MPLSBE. Dans la présente étude, nous menons des expériences de simulation de Monte Carlo pour comprendre l’effet d’erreurs de spécification de la structure de la moyenne sur différents estimateurs sur petits domaines. Nos résultats laissent entendre que la méthode MPO reposant sur des variables auxiliaires au niveau de l’unité ne fournit pas de meilleurs résultats que la méthode MPLSBE pour ce qui est de l’EQMP fondée sur le plan, sauf si le nombre de petits domaines m est extrêmement grand. À l’inverse, les rendements de la méthode MPO s’améliorent nettement lorsque des variables auxiliaires au niveau du domaine sont utilisées. La présente étude inclut à la fois des données analytiques et numériques pour illustrer ces observations; elle fournit en outre des renseignements pratiques pour faire face aux erreurs de spécification de modèle dans le contexte d’estimations sur petits domaines (EPD).
    Date de diffusion : 2025-12-23

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