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1. Estimation de la variance par rééchantillonnage pour le plan à deux phases du « National Resources Inventory » Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20030017599
Description :
Dans ce document, on décrit une méthode d'estimation de la variance pour les échantillons à deux phases et appliquée au National Resources Inventory (NRI), une étude de l'utilisation du sol fondée sur un grand échantillon aréolaire des États-Unis.
Date de diffusion : 2005-01-26
2. Pondération de données d'échantillon reposant sur des contrôles indépendants Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20040016992
Description :
Lors du Recensement de la population et du logement des États Unis, un échantillon d'environ un sixième des ménages reçoit une version longue du questionnaire de recensement appelée questionnaire détaillé. Les autres ménages reçoivent une version courte appelée questionnaire abrégé. Nous recourons à l'ajustement itératif proportionnel, au moyen de certains totaux de contrôle provenant du questionnaire abrégé, pour créer deux ensembles de poids pour l'estimation d'après les données provenant du questionnaire détaillé, l'un pour les personnes et l'autre pour les ménages. Nous décrivons une méthode de calcul des poids fondée sur la programmation quadratique qui produit une pondération des ménages telle que la somme pondérée des caractéristiques individuelles et celle des caractéristiques des ménages concordent étroitement avec les totaux de contrôle fondés sur le questionnaire abrégé. La méthode s'applique de façon générale aux situations où la pondération doit être établie de façon à satisfaire aux bornes de taille, ainsi qu'aux contraintes de concordance des sommes avec les totaux de contrôle. Nous décrivons l'application à la situation où les totaux de contrôle sont des estimations avec une matrice des covariances estimée.
Date de diffusion : 2004-07-14
3. Imputation « hot-deck » pour le modèle de réponse Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20010016275
Description :
Cette publication comporte une description détaillée des questions techniques entourant la conception et la réalisation d'enquêtes et s'adresse surtout à des méthodologistes.
L'imputation par enregistrement donneur - méthode qui consiste à remplacer les valeurs manquantes par des valeurs fournies par les répondants - est souvent utilisée dans le cadre de l'échantillonnage. Un modèle propice à ce genre de méthode est celui selon lequel on présume, qu'à l'intérieur des cellules imputées, les probabilités de réponse sont équivalentes les unes aux autres. Dans la présente publication, nous décrivons une version efficace de l'imputation par enregistrement donneur, comme la variance de cette version efficace selon le modèle de réponse par cellule et une version approximative de la méthode pleinement efficace qui consiste à imputer un petit nombre de valeurs pour chaque non-répondant. Enfin, nous présentons une procédure d'estimation de la variance que nous illustrons au moyen d'une étude menée selon la méthode de Monte Carlo.
Date de diffusion : 2002-09-12
4. Estimation par régression appliquée à l'échantillonnage Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20020016408
Description :
L'utilisation de la régression et des méthodes connexes est devenue courante dans le domaine de l'estimation des données d'enquêtes. On passe en revue les propriétés fondamentales des estimateurs de régression, discute de la mise en application de l'estimation par régression et étudie l'estimation de la variance des estimateurs de régression. On examine aussi le rôle des modèles dans la construction des estimateurs de régression et l'utilisation de la régression en vue du rajustement pour tenir compte de la non-réponse.
Date de diffusion : 2002-07-05
5. Un estimateur composite de régression qui s'applique à l'Enquête sur la population active du Canada Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20010015853
Description :
L'enquête sur la population active du Canada est une enquête mensuelle menée auprès de ménages sélectionnés en fonction d'un plan stratifié à plusieurs degrès. L'échantillon de ménages est divisé en six panels (groupes de renouvellement). Un panel reste dans l'échantillon pendant six mois consécutifs, pour être ensuite éliminé de l'échantillon. Par le passé, un estimateur de régression généralisée, fondé uniquement sur les données du mois courant, a été mis en oeuvre à l'aide d'un programme de poids de régression. Dans le présent exposé, les auteurs examinent des procédures d'estimation composite de régression faisant appel à des données d'échantillon tirées de périodes précédentes et pouvant être mises en oeuvre dans le cadre d'un programme de poids de régression.
Date de diffusion : 2001-08-22
6. Méthode optimale d'estimation récursive pour les enquêtes répétitives Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19980013907
Description :
Les amateurs évaluent la méthode d'estimation par les moindres carrés pour les enquêtes répétitives. Ils proposent plusieurs estimateurs pour le niveau courant, le changement de niveau et le niveau moyen applicables à des périodes multiples. Suit la présentation de l'estimateur de régression récursif, méthode récursive permettant de calculer le meilleur estimateur linéaire sans biais d'après l'ensemble des périodes couvertes par l'enquête. On constate qu'il y a convergence de la régression récursive et que le nombre de dimensions de l'estimation est plafonné lorsque le nombre de périodes tend vers l'infini. La méthode récursive apporte une solution au problème de la complexité des calculs que suscite l'estimation non biaisée de la variance minimale dans les enquêtes répétitives. Les auteurs recourent aux données de la U.S. Current Population Survey pour comparer les différents estimateurs, avec deux genres de plan d'échantillonnage: le plan à renouvellement intermittent de la Current Population Survey et deux plans à renouvellement continu.
Date de diffusion : 1998-07-31

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1. Estimation de la variance par rééchantillonnage pour le plan à deux phases du « National Resources Inventory » Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20030017599
Description :
Dans ce document, on décrit une méthode d'estimation de la variance pour les échantillons à deux phases et appliquée au National Resources Inventory (NRI), une étude de l'utilisation du sol fondée sur un grand échantillon aréolaire des États-Unis.
Date de diffusion : 2005-01-26
2. Pondération de données d'échantillon reposant sur des contrôles indépendants Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20040016992
Description :
Lors du Recensement de la population et du logement des États Unis, un échantillon d'environ un sixième des ménages reçoit une version longue du questionnaire de recensement appelée questionnaire détaillé. Les autres ménages reçoivent une version courte appelée questionnaire abrégé. Nous recourons à l'ajustement itératif proportionnel, au moyen de certains totaux de contrôle provenant du questionnaire abrégé, pour créer deux ensembles de poids pour l'estimation d'après les données provenant du questionnaire détaillé, l'un pour les personnes et l'autre pour les ménages. Nous décrivons une méthode de calcul des poids fondée sur la programmation quadratique qui produit une pondération des ménages telle que la somme pondérée des caractéristiques individuelles et celle des caractéristiques des ménages concordent étroitement avec les totaux de contrôle fondés sur le questionnaire abrégé. La méthode s'applique de façon générale aux situations où la pondération doit être établie de façon à satisfaire aux bornes de taille, ainsi qu'aux contraintes de concordance des sommes avec les totaux de contrôle. Nous décrivons l'application à la situation où les totaux de contrôle sont des estimations avec une matrice des covariances estimée.
Date de diffusion : 2004-07-14
3. Imputation « hot-deck » pour le modèle de réponse Archivé
Articles et rapports : 11-522-X20010016275
Description :
Cette publication comporte une description détaillée des questions techniques entourant la conception et la réalisation d'enquêtes et s'adresse surtout à des méthodologistes.
L'imputation par enregistrement donneur - méthode qui consiste à remplacer les valeurs manquantes par des valeurs fournies par les répondants - est souvent utilisée dans le cadre de l'échantillonnage. Un modèle propice à ce genre de méthode est celui selon lequel on présume, qu'à l'intérieur des cellules imputées, les probabilités de réponse sont équivalentes les unes aux autres. Dans la présente publication, nous décrivons une version efficace de l'imputation par enregistrement donneur, comme la variance de cette version efficace selon le modèle de réponse par cellule et une version approximative de la méthode pleinement efficace qui consiste à imputer un petit nombre de valeurs pour chaque non-répondant. Enfin, nous présentons une procédure d'estimation de la variance que nous illustrons au moyen d'une étude menée selon la méthode de Monte Carlo.
Date de diffusion : 2002-09-12
4. Estimation par régression appliquée à l'échantillonnage Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20020016408
Description :
L'utilisation de la régression et des méthodes connexes est devenue courante dans le domaine de l'estimation des données d'enquêtes. On passe en revue les propriétés fondamentales des estimateurs de régression, discute de la mise en application de l'estimation par régression et étudie l'estimation de la variance des estimateurs de régression. On examine aussi le rôle des modèles dans la construction des estimateurs de régression et l'utilisation de la régression en vue du rajustement pour tenir compte de la non-réponse.
Date de diffusion : 2002-07-05
5. Un estimateur composite de régression qui s'applique à l'Enquête sur la population active du Canada Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20010015853
Description :
L'enquête sur la population active du Canada est une enquête mensuelle menée auprès de ménages sélectionnés en fonction d'un plan stratifié à plusieurs degrès. L'échantillon de ménages est divisé en six panels (groupes de renouvellement). Un panel reste dans l'échantillon pendant six mois consécutifs, pour être ensuite éliminé de l'échantillon. Par le passé, un estimateur de régression généralisée, fondé uniquement sur les données du mois courant, a été mis en oeuvre à l'aide d'un programme de poids de régression. Dans le présent exposé, les auteurs examinent des procédures d'estimation composite de régression faisant appel à des données d'échantillon tirées de périodes précédentes et pouvant être mises en oeuvre dans le cadre d'un programme de poids de régression.
Date de diffusion : 2001-08-22
6. Méthode optimale d'estimation récursive pour les enquêtes répétitives Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19980013907
Description :
Les amateurs évaluent la méthode d'estimation par les moindres carrés pour les enquêtes répétitives. Ils proposent plusieurs estimateurs pour le niveau courant, le changement de niveau et le niveau moyen applicables à des périodes multiples. Suit la présentation de l'estimateur de régression récursif, méthode récursive permettant de calculer le meilleur estimateur linéaire sans biais d'après l'ensemble des périodes couvertes par l'enquête. On constate qu'il y a convergence de la régression récursive et que le nombre de dimensions de l'estimation est plafonné lorsque le nombre de périodes tend vers l'infini. La méthode récursive apporte une solution au problème de la complexité des calculs que suscite l'estimation non biaisée de la variance minimale dans les enquêtes répétitives. Les auteurs recourent aux données de la U.S. Current Population Survey pour comparer les différents estimateurs, avec deux genres de plan d'échantillonnage: le plan à renouvellement intermittent de la Current Population Survey et deux plans à renouvellement continu.
Date de diffusion : 1998-07-31

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