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1. Imputation par régression quantile semi-paramétrique pour une enquête complexe avec application au Conservation Effects Assessment Project Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201900200001
Description :
L’élaboration de procédures d’imputation appropriées pour les données ayant des valeurs extrêmes ou des relations non linéaires avec des covariables constitue un défi important dans les enquêtes à grande échelle. Nous élaborons une procédure d’imputation pour les enquêtes complexes fondée sur la régression quantile semi-paramétrique. Nous appliquons cette méthode au Conservation Effects Assessment Project (CEAP), une enquête à grande échelle qui recueille des données utilisées pour quantifier la perte de sol provenant des champs de culture. Dans la procédure d’imputation, nous générons d’abord des valeurs imputées à partir d’un modèle semi-paramétrique pour les quantiles de la distribution conditionnelle de la réponse pour une covariable donnée. Ensuite, nous évaluons les paramètres d’intérêt à l’aide de la méthode généralisée des moments (MGM). Nous dérivons la distribution asymptotique des estimateurs MGM pour une classe générale de plans d’enquête complexes. Dans les simulations destinées à représenter les données du CEAP, nous évaluons les estimateurs de variance en fonction de la distribution asymptotique et comparons la méthode d’imputation par régression quantile (IRQ) semi-paramétrique à des solutions de rechange entièrement paramétriques et non paramétriques. La procédure de l’IRQ est plus efficace que les solutions de rechange non paramétriques et entièrement paramétriques, et les couvertures empiriques des intervalles de confiance se situent à moins de 1 % du niveau nominal de 95 %. Une application à l’estimation de l’érosion moyenne indique que l’IRQ pourrait être une option viable pour le CEAP.
Date de diffusion : 2019-06-27
2. Estimation de la variance par répliques sous échantillonnage à deux phases Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201100111448
Description :
Dans l'échantillonnage à deux phases pour la stratification, l'échantillon de deuxième phase est sélectionné selon un plan stratifié basé sur l'information observée sur l'échantillon de première phase. Nous élaborons un estimateur de variance corrigé du biais fondé sur une méthode de répliques qui étend la méthode de Kim, Navarro et Fuller (2006). La méthode proposée est également applicable quand la fraction d'échantillonnage de première phase n'est pas négligeable et que le tirage de l'échantillon de deuxième phase se fait par échantillonnage de Poisson avec probabilités inégales dans chaque strate. La méthode proposée peut être étendue à l'estimation de la variance pour les estimateurs par la régression à deux phases. Les résultats d'une étude par simulation limitée sont présentés.
Date de diffusion : 2011-06-29
3. Comparaison de méthodes de restriction de l'ensemble d'échantillons Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000111249
Description :
Dans le cas de nombreux plans de sondage, la probabilité de sélectionner un échantillon qui produira de mauvaises estimations pour des quantités connues n'est pas nulle. L'échantillonnage aléatoire stratifié permet de réduire l'ensemble de ces échantillons éventuels en fixant la taille de l'échantillon dans chaque strate. Cependant, l'obtention d'échantillons indésirables demeure possible après la stratification. L'échantillonnage réjectif permet d'éliminer les échantillons donnant de mauvais résultats en ne retenant un échantillon que si des fonctions spécifiées des estimations sont comprises entre des limites de tolérance par rapport aux valeurs connues. Les échantillons résultant sont souvent dits équilibrés sur la fonction des variables utilisées dans la méthode de rejet. Nous présentons des modifications de la méthode de rejet de Fuller (2009a) qui donnent plus de souplesse aux règles de rejet. Au moyen de simulations, nous comparons les propriétés des estimations obtenues en suivant une méthode d'échantillonnage réjectif, d'une part, et une procédure d'échantillonnage par la méthode du cube, d'autre part.
Date de diffusion : 2010-06-29

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Articles et rapports (3)

Articles et rapports (3) ((3 résultats))

1. Imputation par régression quantile semi-paramétrique pour une enquête complexe avec application au Conservation Effects Assessment Project Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201900200001
Description :
L’élaboration de procédures d’imputation appropriées pour les données ayant des valeurs extrêmes ou des relations non linéaires avec des covariables constitue un défi important dans les enquêtes à grande échelle. Nous élaborons une procédure d’imputation pour les enquêtes complexes fondée sur la régression quantile semi-paramétrique. Nous appliquons cette méthode au Conservation Effects Assessment Project (CEAP), une enquête à grande échelle qui recueille des données utilisées pour quantifier la perte de sol provenant des champs de culture. Dans la procédure d’imputation, nous générons d’abord des valeurs imputées à partir d’un modèle semi-paramétrique pour les quantiles de la distribution conditionnelle de la réponse pour une covariable donnée. Ensuite, nous évaluons les paramètres d’intérêt à l’aide de la méthode généralisée des moments (MGM). Nous dérivons la distribution asymptotique des estimateurs MGM pour une classe générale de plans d’enquête complexes. Dans les simulations destinées à représenter les données du CEAP, nous évaluons les estimateurs de variance en fonction de la distribution asymptotique et comparons la méthode d’imputation par régression quantile (IRQ) semi-paramétrique à des solutions de rechange entièrement paramétriques et non paramétriques. La procédure de l’IRQ est plus efficace que les solutions de rechange non paramétriques et entièrement paramétriques, et les couvertures empiriques des intervalles de confiance se situent à moins de 1 % du niveau nominal de 95 %. Une application à l’estimation de l’érosion moyenne indique que l’IRQ pourrait être une option viable pour le CEAP.
Date de diffusion : 2019-06-27
2. Estimation de la variance par répliques sous échantillonnage à deux phases Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201100111448
Description :
Dans l'échantillonnage à deux phases pour la stratification, l'échantillon de deuxième phase est sélectionné selon un plan stratifié basé sur l'information observée sur l'échantillon de première phase. Nous élaborons un estimateur de variance corrigé du biais fondé sur une méthode de répliques qui étend la méthode de Kim, Navarro et Fuller (2006). La méthode proposée est également applicable quand la fraction d'échantillonnage de première phase n'est pas négligeable et que le tirage de l'échantillon de deuxième phase se fait par échantillonnage de Poisson avec probabilités inégales dans chaque strate. La méthode proposée peut être étendue à l'estimation de la variance pour les estimateurs par la régression à deux phases. Les résultats d'une étude par simulation limitée sont présentés.
Date de diffusion : 2011-06-29
3. Comparaison de méthodes de restriction de l'ensemble d'échantillons Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000111249
Description :
Dans le cas de nombreux plans de sondage, la probabilité de sélectionner un échantillon qui produira de mauvaises estimations pour des quantités connues n'est pas nulle. L'échantillonnage aléatoire stratifié permet de réduire l'ensemble de ces échantillons éventuels en fixant la taille de l'échantillon dans chaque strate. Cependant, l'obtention d'échantillons indésirables demeure possible après la stratification. L'échantillonnage réjectif permet d'éliminer les échantillons donnant de mauvais résultats en ne retenant un échantillon que si des fonctions spécifiées des estimations sont comprises entre des limites de tolérance par rapport aux valeurs connues. Les échantillons résultant sont souvent dits équilibrés sur la fonction des variables utilisées dans la méthode de rejet. Nous présentons des modifications de la méthode de rejet de Fuller (2009a) qui donnent plus de souplesse aux règles de rejet. Au moyen de simulations, nous comparons les propriétés des estimations obtenues en suivant une méthode d'échantillonnage réjectif, d'une part, et une procédure d'échantillonnage par la méthode du cube, d'autre part.
Date de diffusion : 2010-06-29

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Date de modification :: 2024-09-25

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