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  • 1. Évaluation des méthodes de détection et de traitement des valeurs aberrantes dans « Survey of Occupational Illnesses and Injuries » des États-Unis Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X200600110410
    Description :

    Survey of Occupational Illnesses and Injuries (SOII) des États Unis est une enquête à grande échelle effectuée auprès des établissements et réalisée par le Bureau of Labor Statistics. Elle a pour but de mesurer les taux d'incidence et les conséquences des maladies et des blessures professionnelles dans certaines industries à l'échelle du pays et de l'État. À l'heure actuelle, cette enquête s'appuie sur des méthodes relativement simples pour la détection et le traitement des valeurs aberrantes. Les méthodes de détection des valeurs aberrantes reposent sur la comparaison des taux d'incidence déclarés en ce qui concerne l'établissement à la distribution correspondante des déclarations dans des cellules particulières définies par le croisement des classifications selon l'État et selon l'industrie. Les méthodes de traitement comportent le remplacement des poids probabilistes type par un poids dont la valeur est fixée à un, suivi par un étalonnage.

    Des méthodes plus complexes pourraient être utilisées pour la détection et le traitement des valeurs aberrantes dans la SOII, par exemple des méthodes de détection qui s'appuient sur des fonctions d'influence, des poids probabilistes et des observations multivariées, ou des méthodes de traitement fondées sur la winsorisation ou l'estimation M. L'évaluation des avantages pratiques de ces méthodes plus complexes nécessite la prise en considération de trois facteurs importants. Premièrement, les valeurs très extrêmes sont relativement rares, mais lorsqu'elles se produisent, elles peuvent avoir un effet important sur les estimateurs de la SOII dans les cellules définies par le croisement des États et des industries. Par conséquent, l'évaluation pratique de l'effet des méthodes de détection des valeurs aberrantes se concentre principalement sur les queues des distributions des estimateurs, plutôt que sur les mesures de performance agrégées normalisées, comme la variance ou l'erreur quadratique moyenne. Deuxièmement, les évaluations analytiques et fondées sur des données sont axées sur l'amélioration progressive obtenue grâce à l'utilisation de méthodes plus complexes, comparativement aux résultats produits par les méthodes simples suivies à l'heure actuelle. Troisièmement, l'élaboration des outils susmentionnés nécessite le recours à une théorie asymptotique qui n'est pas tout à fait standard pour refléter les compromis en ce qui a trait aux effets associés à, respectivement, l'accroissement de la taille des échantillons, l'accroissement du nombre de cellules pour la publication et l'évolution des queues des distributions sous jacentes des observations.

    Date de diffusion : 2008-03-17
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Articles et rapports (1)

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  • 1. Évaluation des méthodes de détection et de traitement des valeurs aberrantes dans « Survey of Occupational Illnesses and Injuries » des États-Unis Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X200600110410
    Description :

    Survey of Occupational Illnesses and Injuries (SOII) des États Unis est une enquête à grande échelle effectuée auprès des établissements et réalisée par le Bureau of Labor Statistics. Elle a pour but de mesurer les taux d'incidence et les conséquences des maladies et des blessures professionnelles dans certaines industries à l'échelle du pays et de l'État. À l'heure actuelle, cette enquête s'appuie sur des méthodes relativement simples pour la détection et le traitement des valeurs aberrantes. Les méthodes de détection des valeurs aberrantes reposent sur la comparaison des taux d'incidence déclarés en ce qui concerne l'établissement à la distribution correspondante des déclarations dans des cellules particulières définies par le croisement des classifications selon l'État et selon l'industrie. Les méthodes de traitement comportent le remplacement des poids probabilistes type par un poids dont la valeur est fixée à un, suivi par un étalonnage.

    Des méthodes plus complexes pourraient être utilisées pour la détection et le traitement des valeurs aberrantes dans la SOII, par exemple des méthodes de détection qui s'appuient sur des fonctions d'influence, des poids probabilistes et des observations multivariées, ou des méthodes de traitement fondées sur la winsorisation ou l'estimation M. L'évaluation des avantages pratiques de ces méthodes plus complexes nécessite la prise en considération de trois facteurs importants. Premièrement, les valeurs très extrêmes sont relativement rares, mais lorsqu'elles se produisent, elles peuvent avoir un effet important sur les estimateurs de la SOII dans les cellules définies par le croisement des États et des industries. Par conséquent, l'évaluation pratique de l'effet des méthodes de détection des valeurs aberrantes se concentre principalement sur les queues des distributions des estimateurs, plutôt que sur les mesures de performance agrégées normalisées, comme la variance ou l'erreur quadratique moyenne. Deuxièmement, les évaluations analytiques et fondées sur des données sont axées sur l'amélioration progressive obtenue grâce à l'utilisation de méthodes plus complexes, comparativement aux résultats produits par les méthodes simples suivies à l'heure actuelle. Troisièmement, l'élaboration des outils susmentionnés nécessite le recours à une théorie asymptotique qui n'est pas tout à fait standard pour refléter les compromis en ce qui a trait aux effets associés à, respectivement, l'accroissement de la taille des échantillons, l'accroissement du nombre de cellules pour la publication et l'évolution des queues des distributions sous jacentes des observations.

    Date de diffusion : 2008-03-17
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