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  • Articles et rapports : 12-001-X20040016996
    Description :

    Dans cet article, nous étudions l'utilisation de la distribution échantillonnale pour prévoir les totaux de population finie à l'aide d'un échantillonnage à un seul degré. Les prédicteurs proposés emploient les valeurs échantillonnées de la variable d'enquête cible, les poids d'échantillonnage des unités d'échantillonnage et les valeurs (peut-être connues) des variables auxiliaires dans la population. Nous résolvons le problème prévisionnel en estimant l'espérance des valeurs de l'étude pour les unités à l'extérieur de l'échantillon, en fonction de l'espérance correspondante selon la distribution échantillonnale et les poids d'échantillonnage. L'erreur quadratique moyenne de la prévision est estimée par la combinaison d'une procédure d'échantillonnage inverse et d'une méthode de rééchantillonnage. Un résultat intéressant de la présente analyse est que plusieurs estimateurs familiers, d'usage courant, sont en fait des cas spéciaux de l'approche proposée, et celle ci leur en donne donc une nouvelle interprétation. L'efficacité des nouveaux prédicteurs et de quelques prédicteurs couramment utilisés est évaluée et comparée par simulation de Monte Carlo avec un ensemble de données réelles.

    Date de diffusion : 2004-07-14
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Articles et rapports (1)

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  • Articles et rapports : 12-001-X20040016996
    Description :

    Dans cet article, nous étudions l'utilisation de la distribution échantillonnale pour prévoir les totaux de population finie à l'aide d'un échantillonnage à un seul degré. Les prédicteurs proposés emploient les valeurs échantillonnées de la variable d'enquête cible, les poids d'échantillonnage des unités d'échantillonnage et les valeurs (peut-être connues) des variables auxiliaires dans la population. Nous résolvons le problème prévisionnel en estimant l'espérance des valeurs de l'étude pour les unités à l'extérieur de l'échantillon, en fonction de l'espérance correspondante selon la distribution échantillonnale et les poids d'échantillonnage. L'erreur quadratique moyenne de la prévision est estimée par la combinaison d'une procédure d'échantillonnage inverse et d'une méthode de rééchantillonnage. Un résultat intéressant de la présente analyse est que plusieurs estimateurs familiers, d'usage courant, sont en fait des cas spéciaux de l'approche proposée, et celle ci leur en donne donc une nouvelle interprétation. L'efficacité des nouveaux prédicteurs et de quelques prédicteurs couramment utilisés est évaluée et comparée par simulation de Monte Carlo avec un ensemble de données réelles.

    Date de diffusion : 2004-07-14
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