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  • 1. Meilleure prédiction observée par régression à erreurs emboîtées sous spécification éventuellement inexacte de la moyenne et de la variance Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X201500114200
    Description :

    Nous considérons la méthode de la meilleure prédiction observée (MPO; Jiang, Nguyen et Rao 2011) pour l’estimation sur petits domaines sous le modèle de régression à erreurs emboîtées, où les fonctions moyenne et variance peuvent toutes deux être spécifiées inexactement. Nous montrons au moyen d’une étude par simulation que la MPO peut donner de nettement meilleurs résultats que la méthode du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique (MPLSBE) non seulement en ce qui concerne l’erreur quadratique moyenne de prédiction (EQMP) globale, mais aussi l’EQMP au niveau du domaine pour chacun des petits domaines. Nous proposons, pour estimer l’EQMP au niveau du domaine basée sur le plan de sondage, une méthode du bootstrap simple qui produit toujours des estimations positives de l’EQMP. Nous évaluons les propriétés de l’estimateur de l’EQMP proposé au moyen d’une étude par simulation. Nous examinons une application à la Television School and Family Smoking Prevention and Cessation study.

    Date de diffusion : 2015-06-29
  • 2. Méthode de l'enclos pour l'estimation non paramétrique sur petits domaines Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X201000111244
    Description :

    Nous étudions le problème de la sélection de modèles non paramétriques pour l'estimation sur petits domaines, auquel beaucoup d'attention a été accordée récemment. Nous élaborons une méthode fondée sur le concept de la méthode de l'enclos (fence method) de Jiang, Rao, Gu et Nguyen (2008) pour sélectionner la fonction moyenne pour les petits domaines parmi une classe de splines d'approximation. Les études par simulations montrent que la nouvelle méthode donne des résultats impressionnants, même si le nombre de petits domaines est assez faible. Nous appliquons la méthode à un ensemble de données hospitalières sur les échecs de greffe pour choisir un modèle non paramétrique de type Fay­Herriot.

    Date de diffusion : 2010-06-29
Stats en bref (0)

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Articles et rapports (2)

Articles et rapports (2) ((2 résultats))

  • 1. Meilleure prédiction observée par régression à erreurs emboîtées sous spécification éventuellement inexacte de la moyenne et de la variance Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X201500114200
    Description :

    Nous considérons la méthode de la meilleure prédiction observée (MPO; Jiang, Nguyen et Rao 2011) pour l’estimation sur petits domaines sous le modèle de régression à erreurs emboîtées, où les fonctions moyenne et variance peuvent toutes deux être spécifiées inexactement. Nous montrons au moyen d’une étude par simulation que la MPO peut donner de nettement meilleurs résultats que la méthode du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique (MPLSBE) non seulement en ce qui concerne l’erreur quadratique moyenne de prédiction (EQMP) globale, mais aussi l’EQMP au niveau du domaine pour chacun des petits domaines. Nous proposons, pour estimer l’EQMP au niveau du domaine basée sur le plan de sondage, une méthode du bootstrap simple qui produit toujours des estimations positives de l’EQMP. Nous évaluons les propriétés de l’estimateur de l’EQMP proposé au moyen d’une étude par simulation. Nous examinons une application à la Television School and Family Smoking Prevention and Cessation study.

    Date de diffusion : 2015-06-29
  • 2. Méthode de l'enclos pour l'estimation non paramétrique sur petits domaines Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X201000111244
    Description :

    Nous étudions le problème de la sélection de modèles non paramétriques pour l'estimation sur petits domaines, auquel beaucoup d'attention a été accordée récemment. Nous élaborons une méthode fondée sur le concept de la méthode de l'enclos (fence method) de Jiang, Rao, Gu et Nguyen (2008) pour sélectionner la fonction moyenne pour les petits domaines parmi une classe de splines d'approximation. Les études par simulations montrent que la nouvelle méthode donne des résultats impressionnants, même si le nombre de petits domaines est assez faible. Nous appliquons la méthode à un ensemble de données hospitalières sur les échecs de greffe pour choisir un modèle non paramétrique de type Fay­Herriot.

    Date de diffusion : 2010-06-29
Revues et périodiques (0)

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  • Par date – Trie les résultats par date de diffusion des produits, en commençant par le plus récent.
  • Par pertinence – N’est nécessaire ou utile que lorsque vous utilisez le champ de recherche pour lancer votre recherche. Les résultats sont classés en fonction d’une combinaison de facteurs, notamment l’emplacement des termes recherchés dans le contenu (p. ex. s’ils figurent dans le titre, il est probable que le produit soit plus pertinent pour votre recherche), l’actualité ou la nouveauté du contenu du produit et la popularité du produit.
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