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- Articles et rapports : 12-001-X199200214485Description :
Godambe et Thompson (1986) définissent et élaborent des méthodes d’estimation optimale simultanée de paramètres de superpopulation et de population finie à partir d’un modèle de superpopulation et d’un plan de sondage. Dans leurs travaux, ils définissent le paramètre de population finie, \theta_N, comme la solution de l’équation d’estimation optimale pour le paramètre de superpopulation \theta; cependant, un autre paramètre de population finie, \phi, peut être tout aussi intéressant. Nous proposons d’élargir le modèle de superpopulation de telle manière que le paramètre \phi soit une fonction connue de \theta_N, c’est-à-dire \phi = f (\theta_N). Alors, \phi est estimé de manière optimale par f (\theta_s), où, d’après Godambe et Thompson (1986), \theta_s est l’estimateur optimal de \theta_N étant donné l’échantillon s et le plan de sondage.
Date de diffusion : 1992-12-15
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Articles et rapports (1)
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- Articles et rapports : 12-001-X199200214485Description :
Godambe et Thompson (1986) définissent et élaborent des méthodes d’estimation optimale simultanée de paramètres de superpopulation et de population finie à partir d’un modèle de superpopulation et d’un plan de sondage. Dans leurs travaux, ils définissent le paramètre de population finie, \theta_N, comme la solution de l’équation d’estimation optimale pour le paramètre de superpopulation \theta; cependant, un autre paramètre de population finie, \phi, peut être tout aussi intéressant. Nous proposons d’élargir le modèle de superpopulation de telle manière que le paramètre \phi soit une fonction connue de \theta_N, c’est-à-dire \phi = f (\theta_N). Alors, \phi est estimé de manière optimale par f (\theta_s), où, d’après Godambe et Thompson (1986), \theta_s est l’estimateur optimal de \theta_N étant donné l’échantillon s et le plan de sondage.
Date de diffusion : 1992-12-15
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