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Tout (4) ((4 résultats))

1. Ajustement de pondération hiérarchique bayésienne et inférence d’enquête
Articles et rapports : 12-001-X202000200003
Description :
Nous combinons pondération et prédiction bayésienne dans une approche unifiée pour l’inférence d’enquête. Les principes généraux de l’analyse bayésienne impliquent que les modèles pour les résultats d’enquête devraient être conditionnés par toutes les variables influant sur les probabilités d’inclusion. Nous intégrons toutes les variables servant à l’ajustement de pondération dans un cadre de régression multiniveau et de poststratification pour obtenir un sous-produit générant des poids basés sur un modèle après lissage. Nous améliorons l’estimation sur petits domaines en traitant les divers problèmes complexes que posent les applications dans la vie réelle pour obtenir une inférence robuste à des niveaux plus fins pour les sous-domaines d’intérêt. Nous examinons les interactions profondes et introduisons des distributions a priori structurées pour le lissage et la stabilisation des estimations. Le calcul se fait par Stan et avec le paquet rstanarm du code source libre R, disponible pour utilisation publique. Nous évaluons les propriétés selon le plan de la procédure bayésienne. Nous recourons à des études en simulation pour illustrer comment la prédiction basée sur un modèle et l’inférence pondérée peuvent donner de meilleurs résultats que la pondération classique. Nous appliquons la méthode à la New York Longitudinal Study of Wellbeing (LSW). La nouvelle approche produit des poids lissés et rend plus efficace une inférence robuste de population finie, plus particulièrement pour des sous-ensembles de la population.
Date de diffusion : 2020-12-15
2. Les données d'enquêtes internationales sur la santé de la population couplées aux données sur les résultats : une nouvelle ressource pour la santé publique et l'épidémiologie
Articles et rapports : 82-003-X202000700002
Description :
Le présent document a pour objectif d'examiner la faisabilité du regroupement de données d'enquêtes sur la santé de la population couplées provenant de trois pays, de faciliter l'examen des comportements influant sur la santé et de présenter des renseignements utiles pour la planification de la surveillance internationale de la santé de la population et les travaux de recherche connexes.
Date de diffusion : 2020-07-29
3. Méthodes d’estimation sur petits domaines avec échantillonnage défini par un seuil d’inclusion
Articles et rapports : 12-001-X202000100004
Description :
L’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion est appliqué quand il est trop coûteux ou difficile d’obtenir les informations requises pour un sous-ensemble d’unités de la population et que, par conséquent, ces unités sont délibérément exclues de la sélection de l’échantillon. Si les unités exclues sont différentes des unités échantillonnées pour ce qui est des caractéristiques d’intérêt, les estimateurs naïfs peuvent être fortement biaisés. Des estimateurs par calage ont été proposés aux fins de réduction du biais sous le plan. Toutefois, dans les estimations sur petits domaines, ils peuvent être inefficaces y compris en l’absence d’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion. Les méthodes d’estimation sur petits domaines fondées sur un modèle peuvent servir à réduire le biais causé par l’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion si le modèle supposé se vérifie pour l’ensemble de la population. Parallèlement, pour les petits domaines, ces méthodes fournissent des estimateurs plus efficaces que les méthodes de calage. Étant donné qu’on obtient les propriétés fondées sur un modèle en supposant que le modèle se vérifie, mais qu’aucun modèle n’est exactement vrai, nous analysons ici les propriétés de plan des procédures de calage et des procédures fondées sur un modèle pour l’estimation de caractéristiques sur petits domaines sous échantillonnage défini par un seuil d’inclusion. Nos conclusions confirment que les estimateurs fondés sur un modèle réduisent le biais causé par un échantillonnage défini par un seuil d’inclusion et donnent des résultats significativement meilleurs en matière d’erreur quadratique moyenne du plan.
Date de diffusion : 2020-06-30
4. Précision de l'appariement des codes postaux résidentiels aux régions géographiques du recensement
Articles et rapports : 82-003-X202000300001
Description :
Cette étude traite des caractéristiques des codes postaux résidentiels de la population canadienne obtenues au moyen du Recensement de 2016 et permet de déterminer la mesure dans laquelle ces codes postaux sont appariés à une ou à plusieurs aires de diffusion (AD), une unité géographique du Recensement.
Date de diffusion : 2020-06-17

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Articles et rapports (4)

Articles et rapports (4) ((4 résultats))

1. Ajustement de pondération hiérarchique bayésienne et inférence d’enquête
Articles et rapports : 12-001-X202000200003
Description :
Nous combinons pondération et prédiction bayésienne dans une approche unifiée pour l’inférence d’enquête. Les principes généraux de l’analyse bayésienne impliquent que les modèles pour les résultats d’enquête devraient être conditionnés par toutes les variables influant sur les probabilités d’inclusion. Nous intégrons toutes les variables servant à l’ajustement de pondération dans un cadre de régression multiniveau et de poststratification pour obtenir un sous-produit générant des poids basés sur un modèle après lissage. Nous améliorons l’estimation sur petits domaines en traitant les divers problèmes complexes que posent les applications dans la vie réelle pour obtenir une inférence robuste à des niveaux plus fins pour les sous-domaines d’intérêt. Nous examinons les interactions profondes et introduisons des distributions a priori structurées pour le lissage et la stabilisation des estimations. Le calcul se fait par Stan et avec le paquet rstanarm du code source libre R, disponible pour utilisation publique. Nous évaluons les propriétés selon le plan de la procédure bayésienne. Nous recourons à des études en simulation pour illustrer comment la prédiction basée sur un modèle et l’inférence pondérée peuvent donner de meilleurs résultats que la pondération classique. Nous appliquons la méthode à la New York Longitudinal Study of Wellbeing (LSW). La nouvelle approche produit des poids lissés et rend plus efficace une inférence robuste de population finie, plus particulièrement pour des sous-ensembles de la population.
Date de diffusion : 2020-12-15
2. Les données d'enquêtes internationales sur la santé de la population couplées aux données sur les résultats : une nouvelle ressource pour la santé publique et l'épidémiologie
Articles et rapports : 82-003-X202000700002
Description :
Le présent document a pour objectif d'examiner la faisabilité du regroupement de données d'enquêtes sur la santé de la population couplées provenant de trois pays, de faciliter l'examen des comportements influant sur la santé et de présenter des renseignements utiles pour la planification de la surveillance internationale de la santé de la population et les travaux de recherche connexes.
Date de diffusion : 2020-07-29
3. Méthodes d’estimation sur petits domaines avec échantillonnage défini par un seuil d’inclusion
Articles et rapports : 12-001-X202000100004
Description :
L’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion est appliqué quand il est trop coûteux ou difficile d’obtenir les informations requises pour un sous-ensemble d’unités de la population et que, par conséquent, ces unités sont délibérément exclues de la sélection de l’échantillon. Si les unités exclues sont différentes des unités échantillonnées pour ce qui est des caractéristiques d’intérêt, les estimateurs naïfs peuvent être fortement biaisés. Des estimateurs par calage ont été proposés aux fins de réduction du biais sous le plan. Toutefois, dans les estimations sur petits domaines, ils peuvent être inefficaces y compris en l’absence d’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion. Les méthodes d’estimation sur petits domaines fondées sur un modèle peuvent servir à réduire le biais causé par l’échantillonnage défini par un seuil d’inclusion si le modèle supposé se vérifie pour l’ensemble de la population. Parallèlement, pour les petits domaines, ces méthodes fournissent des estimateurs plus efficaces que les méthodes de calage. Étant donné qu’on obtient les propriétés fondées sur un modèle en supposant que le modèle se vérifie, mais qu’aucun modèle n’est exactement vrai, nous analysons ici les propriétés de plan des procédures de calage et des procédures fondées sur un modèle pour l’estimation de caractéristiques sur petits domaines sous échantillonnage défini par un seuil d’inclusion. Nos conclusions confirment que les estimateurs fondés sur un modèle réduisent le biais causé par un échantillonnage défini par un seuil d’inclusion et donnent des résultats significativement meilleurs en matière d’erreur quadratique moyenne du plan.
Date de diffusion : 2020-06-30
4. Précision de l'appariement des codes postaux résidentiels aux régions géographiques du recensement
Articles et rapports : 82-003-X202000300001
Description :
Cette étude traite des caractéristiques des codes postaux résidentiels de la population canadienne obtenues au moyen du Recensement de 2016 et permet de déterminer la mesure dans laquelle ces codes postaux sont appariés à une ou à plusieurs aires de diffusion (AD), une unité géographique du Recensement.
Date de diffusion : 2020-06-17

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Date de modification :: 2024-07-17

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