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Tout (2) ((2 résultats))

1. L'effet de divers plans de renouvellement sur la variance d'échantillonnage des estimations désaisonnalisées et des estimations de la tendance Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20000025536
Description :
Dans les domaines social et économique, de nombreuses séries chronologiques sont fondées sur des enquêtes par sondage à plan d'échantillonnage complexe. Or, le plan d'échantillonnage influence les propriétés de la série chronologique. Plus précisément, le chevauchement de l'échantillon d'une période à l'autre influence la variabilité de la série chronologique d'estimations basées sur des données d'enquête, ainsi que les estimations désaisonnalisées et les estimations de la tendance produites d'après ces séries chronologiques.
Date de diffusion : 2001-02-28
2. Inférences au niveau unitaire à partir de données agrégées Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199600114390
Description :
Les données ne sont souvent disponibles que sous la forme de moyennes de groupes ou de régions. Or, on sait pertinemment qu’une analyse statistique articulée sur les données de ce genre aboutit fréquemment à des résultats très différents de ceux obtenus lorsqu’on analyse les données correspondantes sur les individus ou les ménages. Croire que les résultats d’une analyse de niveau régional sont applicables au niveau individuel, c’est risquer de commettre l’erreur écologique. Les effets de l’agrégation ou les effets écologiques résultent en partie du fait qu’une région n’est pas constituée d’un assemblage aléatoire d’êtres humains ou de ménages. Les paramètres socioéconomiques varient considérablement d’une région à l’autre. On doit intégrer la structure de la population au modèle statistique utilisé pour l’analyse si on veut bien saisir les conséquences de l’agrégation. Les auteurs proposent un modèle général simple pour y parvenir et décrivent l’effet de ce modèle sur l’estimation des moyennes et des matrices des covariances de la population. Par ailleurs, ils montrent comment obtenir une estimation non biaisée des paramètres au niveau de l’individu à partir des données agrégées, de façon à éviter l’erreur écologique. Les méthodes qu’ils préconisent supposent l’identification des « variables de groupement » qui caractérisent le processus qui a mené à la structure de la population ou, du moins, les différences entre régions. On doit pour cela trouver une estimation de la matrice des covariances pour les variables d’agrégation, au niveau unitaire, d’une source quelconque. L’analyse des données du recensement de 1991 du Royaume-Uni a permis d’identifier les principales variables d’agrégation et de mesurer l’efficacité des méthodes de correction envisagées pour estimer les matrices des covariances et les coefficients de corrélation. Les résultats de ces travaux concourent à l’élaboration d’une stratégie pour l’analyse des données agrégées.
Date de diffusion : 1996-06-14

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Articles et rapports (2)

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1. L'effet de divers plans de renouvellement sur la variance d'échantillonnage des estimations désaisonnalisées et des estimations de la tendance Archivé
Articles et rapports : 12-001-X20000025536
Description :
Dans les domaines social et économique, de nombreuses séries chronologiques sont fondées sur des enquêtes par sondage à plan d'échantillonnage complexe. Or, le plan d'échantillonnage influence les propriétés de la série chronologique. Plus précisément, le chevauchement de l'échantillon d'une période à l'autre influence la variabilité de la série chronologique d'estimations basées sur des données d'enquête, ainsi que les estimations désaisonnalisées et les estimations de la tendance produites d'après ces séries chronologiques.
Date de diffusion : 2001-02-28
2. Inférences au niveau unitaire à partir de données agrégées Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199600114390
Description :
Les données ne sont souvent disponibles que sous la forme de moyennes de groupes ou de régions. Or, on sait pertinemment qu’une analyse statistique articulée sur les données de ce genre aboutit fréquemment à des résultats très différents de ceux obtenus lorsqu’on analyse les données correspondantes sur les individus ou les ménages. Croire que les résultats d’une analyse de niveau régional sont applicables au niveau individuel, c’est risquer de commettre l’erreur écologique. Les effets de l’agrégation ou les effets écologiques résultent en partie du fait qu’une région n’est pas constituée d’un assemblage aléatoire d’êtres humains ou de ménages. Les paramètres socioéconomiques varient considérablement d’une région à l’autre. On doit intégrer la structure de la population au modèle statistique utilisé pour l’analyse si on veut bien saisir les conséquences de l’agrégation. Les auteurs proposent un modèle général simple pour y parvenir et décrivent l’effet de ce modèle sur l’estimation des moyennes et des matrices des covariances de la population. Par ailleurs, ils montrent comment obtenir une estimation non biaisée des paramètres au niveau de l’individu à partir des données agrégées, de façon à éviter l’erreur écologique. Les méthodes qu’ils préconisent supposent l’identification des « variables de groupement » qui caractérisent le processus qui a mené à la structure de la population ou, du moins, les différences entre régions. On doit pour cela trouver une estimation de la matrice des covariances pour les variables d’agrégation, au niveau unitaire, d’une source quelconque. L’analyse des données du recensement de 1991 du Royaume-Uni a permis d’identifier les principales variables d’agrégation et de mesurer l’efficacité des méthodes de correction envisagées pour estimer les matrices des covariances et les coefficients de corrélation. Les résultats de ces travaux concourent à l’élaboration d’une stratégie pour l’analyse des données agrégées.
Date de diffusion : 1996-06-14

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Date de modification :: 2024-04-16

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