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1. 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
2. Méthodes diagnostiques pour la construction de cellules de correction pour la non-réponse, avec application à la non-réponse aux questions sur le revenu de la U.S. Consumer Expenditure Survey Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19970013103
Description :
Les auteurs décrivent certaines méthodes diagnostiques simples utilisées pour guider la construction de cellules de correction pour la non-réponse. S'inspirant des travaux de Little (1986), ils étudient la construction de cellules de correction par regroupement d'unités d'échantillonnage selon la probabilité estimée de réponse ou selon la réponse estimée aux questions de l'enquête. Ils examinent plus particulièrement l'évaluation de la sensibilité des estimations corrigées de la moyenne à la variation de k, c'est-à-dire le nombre de cellules utilisées, le dépistage de cellules particulières qui nécessitent une mise au point supplémentaire, la comparaison des estimations corrigées et non corrigées de la moyenne et la comparaison des estimations obtenues au moyen des cellules fondées sur la probabilité estimée de réponse, d'une part, et sur la réponse estimée aux questions, d'autre part. Les auteurs justifient les méthodes proposées et les illustrent par une application à l'estimation du revenu moyen des unités de la U.S. Consumer Expenditure Survey.
Date de diffusion : 1997-08-18

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Articles et rapports (2)

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1. 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
2. Méthodes diagnostiques pour la construction de cellules de correction pour la non-réponse, avec application à la non-réponse aux questions sur le revenu de la U.S. Consumer Expenditure Survey Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19970013103
Description :
Les auteurs décrivent certaines méthodes diagnostiques simples utilisées pour guider la construction de cellules de correction pour la non-réponse. S'inspirant des travaux de Little (1986), ils étudient la construction de cellules de correction par regroupement d'unités d'échantillonnage selon la probabilité estimée de réponse ou selon la réponse estimée aux questions de l'enquête. Ils examinent plus particulièrement l'évaluation de la sensibilité des estimations corrigées de la moyenne à la variation de k, c'est-à-dire le nombre de cellules utilisées, le dépistage de cellules particulières qui nécessitent une mise au point supplémentaire, la comparaison des estimations corrigées et non corrigées de la moyenne et la comparaison des estimations obtenues au moyen des cellules fondées sur la probabilité estimée de réponse, d'une part, et sur la réponse estimée aux questions, d'autre part. Les auteurs justifient les méthodes proposées et les illustrent par une application à l'estimation du revenu moyen des unités de la U.S. Consumer Expenditure Survey.
Date de diffusion : 1997-08-18

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Date de modification :: 2024-09-26

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