Analyses

Aller au contenu principal
Aller au pied de page

Sélection de la langue

English

Recherche et menus

Recherche et menus

Rechercher

Passer au filtres. Voir les résultats.

Centre de confiance de Statistique Canada

Résultats

Tout (5)

Tout (5) ((5 résultats))

1. L’erreur totale dans l’estimateur de système dual : Recensement du Central Los Angeles County de 1986 Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198800214589
Description :
Le U.S. Bureau of the Census utilise des estimateurs de système dual (ESD) pour évaluer l’erreur de couverture dans le recensement. Ce genre d’estimateur repose sur des données du recensement initial et d’une enquête postcensitaire. Lorsqu’on mesure la précision de l’ESD, il importe de savoir que cet estimateur est soumis à plusieurs composantes de l’erreur d’échantillonnage et de l’erreur non due à l’échantillonnage. Dans cet article, nous décrivons des modèles de l’erreur totale et des composantes d’erreur dans les estimateurs de système dual. Ces modèles établissent un rapport entre des indices observés de la qualité des données, comme le taux d’erreur d’appariement, et les deux premiers moments des composantes d’erreur. Nous analysons également la propagation de l’erreur dans l’ESD et évaluons le biais et la variance de cet estimateur. La méthode proposée est appliquée au recensement du Central Los Angeles County de 1986 dans le cadre du Test des opérations de redressement du U.S. Bureau of the Census. Cette méthode sera aussi utile pour évaluer l’erreur dans l’ESD à l’occasion du recensement de 1990 et pour d’autres applications.
Date de diffusion : 1988-12-15
2. Méthodes d’imputation de valeurs manquantes dans des enquêtes postcensitaires Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198800214591
Description :
Pour estimer le taux de sous-dénombrement dans le recensement, on exécute une enquête postcensitaire (EP) et on tente d’apparier les enregistrements de cette enquête avec des enregistrements du recensement; le taux d’appariement donne une estimation du taux de couverture du recensement. L’estimation du sous-dénombrement repose sur une stratification a posteriori où les caractéristiques géographiques et démographiques et les caractéristiques du logement X servent de critères de stratification. Or, la non-réponse fait qu’il manque des données sur X pour certaines personnes; en outre, on ne peut déterminer un code d’appariement Y pour chaque personne. Il faut donc une méthode pour imputer les valeurs manquantes de X et de Y. Cet article vise à examiner les méthodes d’imputation qui ont été utilisées dans le Test des opérations de redressement de 1986 (Schenker 1988) et propose deux méthodes de rechange axées sur des modèles : (1) une méthode d’estimation de tableau de contingence fondée sur le maximum de vraisemblance, qui ne tient pas compte du mécanisme de non-réponse et (2) une nouvelle méthode d’estimation de tableau de contingence de type bayesien, qui tient compte du mécanisme de non-réponse. La première méthode est plus simple au point de vue du calcul mais la seconde est plus intéressante au point de vue théorique et scientifique.
Date de diffusion : 1988-12-15
3. Redressement des chiffres du recensement de 1986 en Australie pour le sous-dénombrement Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198800214593
Description :
En Australie, les estimations démographiques sont établies à partir des chiffres du recensement; lors des trois derniers recensements (1976, 1981 et 1986), ces chiffres ont été redressés pour tenir compte du sous-dénombrement. L’opération de redressement s’inspire des résultats d’une enquête postcensitaire et d’une analyse démographique. Cet article expose les méthodes utilisées de même que les résultats du redressement des données de 1986. Les auteurs voient aussi dans l’usage formel des rapports de masculinité proposé par Wolter (1986) une amélioration par rapport au rôle qu’avaient auparavant ces ratios dans le redressement des chiffres du recensement.
Date de diffusion : 1988-12-15
4. Traitement des données manquantes dans l’estimation de la couverture : le test des opérations de redressement de 1986 Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198800114598
Description :
Cet article porte sur les méthodes de traitement des données manquantes dans les enquêtes postcensitaires en vue de l’estimation de l’erreur de couverture dans le recensement; à titre d’illustration, nous analysons le test des opérations de redressement de 1986 (Diffendal 1988). Les méthodes précitées comprennent des méthodes d’imputation fondées sur le hot-deck et des modèles de régression logistique de même que des méthodes de redressement par la pondération. Nous analysons également la sensibilité des estimations de sous-dénombrement tirées du test de 1986 à la variation des modèles d’imputation.
Date de diffusion : 1988-06-15
5. Logiciel d’ordinateur personnel pour l’estimation de la variance dans des enquêtes complexes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198800114600
Description :
Le présent article contient la description d’un programme d’ordinateur personnel servant à l’estimation de la variance pour de grandes enquêtes. Ce programme, connu sous le nom de PC CARP, permet de calculer des estimations pour des agrégats, des rapports, des moyennes, des quantiles et des coefficients de régression et d’estimer les variances correspondantes.
Date de diffusion : 1988-06-15

Stats en bref (0)

Stats en bref (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Articles et rapports (5)

Articles et rapports (5) ((5 résultats))

1. L’erreur totale dans l’estimateur de système dual : Recensement du Central Los Angeles County de 1986 Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198800214589
Description :
Le U.S. Bureau of the Census utilise des estimateurs de système dual (ESD) pour évaluer l’erreur de couverture dans le recensement. Ce genre d’estimateur repose sur des données du recensement initial et d’une enquête postcensitaire. Lorsqu’on mesure la précision de l’ESD, il importe de savoir que cet estimateur est soumis à plusieurs composantes de l’erreur d’échantillonnage et de l’erreur non due à l’échantillonnage. Dans cet article, nous décrivons des modèles de l’erreur totale et des composantes d’erreur dans les estimateurs de système dual. Ces modèles établissent un rapport entre des indices observés de la qualité des données, comme le taux d’erreur d’appariement, et les deux premiers moments des composantes d’erreur. Nous analysons également la propagation de l’erreur dans l’ESD et évaluons le biais et la variance de cet estimateur. La méthode proposée est appliquée au recensement du Central Los Angeles County de 1986 dans le cadre du Test des opérations de redressement du U.S. Bureau of the Census. Cette méthode sera aussi utile pour évaluer l’erreur dans l’ESD à l’occasion du recensement de 1990 et pour d’autres applications.
Date de diffusion : 1988-12-15
2. Méthodes d’imputation de valeurs manquantes dans des enquêtes postcensitaires Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198800214591
Description :
Pour estimer le taux de sous-dénombrement dans le recensement, on exécute une enquête postcensitaire (EP) et on tente d’apparier les enregistrements de cette enquête avec des enregistrements du recensement; le taux d’appariement donne une estimation du taux de couverture du recensement. L’estimation du sous-dénombrement repose sur une stratification a posteriori où les caractéristiques géographiques et démographiques et les caractéristiques du logement X servent de critères de stratification. Or, la non-réponse fait qu’il manque des données sur X pour certaines personnes; en outre, on ne peut déterminer un code d’appariement Y pour chaque personne. Il faut donc une méthode pour imputer les valeurs manquantes de X et de Y. Cet article vise à examiner les méthodes d’imputation qui ont été utilisées dans le Test des opérations de redressement de 1986 (Schenker 1988) et propose deux méthodes de rechange axées sur des modèles : (1) une méthode d’estimation de tableau de contingence fondée sur le maximum de vraisemblance, qui ne tient pas compte du mécanisme de non-réponse et (2) une nouvelle méthode d’estimation de tableau de contingence de type bayesien, qui tient compte du mécanisme de non-réponse. La première méthode est plus simple au point de vue du calcul mais la seconde est plus intéressante au point de vue théorique et scientifique.
Date de diffusion : 1988-12-15
3. Redressement des chiffres du recensement de 1986 en Australie pour le sous-dénombrement Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198800214593
Description :
En Australie, les estimations démographiques sont établies à partir des chiffres du recensement; lors des trois derniers recensements (1976, 1981 et 1986), ces chiffres ont été redressés pour tenir compte du sous-dénombrement. L’opération de redressement s’inspire des résultats d’une enquête postcensitaire et d’une analyse démographique. Cet article expose les méthodes utilisées de même que les résultats du redressement des données de 1986. Les auteurs voient aussi dans l’usage formel des rapports de masculinité proposé par Wolter (1986) une amélioration par rapport au rôle qu’avaient auparavant ces ratios dans le redressement des chiffres du recensement.
Date de diffusion : 1988-12-15
4. Traitement des données manquantes dans l’estimation de la couverture : le test des opérations de redressement de 1986 Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198800114598
Description :
Cet article porte sur les méthodes de traitement des données manquantes dans les enquêtes postcensitaires en vue de l’estimation de l’erreur de couverture dans le recensement; à titre d’illustration, nous analysons le test des opérations de redressement de 1986 (Diffendal 1988). Les méthodes précitées comprennent des méthodes d’imputation fondées sur le hot-deck et des modèles de régression logistique de même que des méthodes de redressement par la pondération. Nous analysons également la sensibilité des estimations de sous-dénombrement tirées du test de 1986 à la variation des modèles d’imputation.
Date de diffusion : 1988-06-15
5. Logiciel d’ordinateur personnel pour l’estimation de la variance dans des enquêtes complexes Archivé
Articles et rapports : 12-001-X198800114600
Description :
Le présent article contient la description d’un programme d’ordinateur personnel servant à l’estimation de la variance pour de grandes enquêtes. Ce programme, connu sous le nom de PC CARP, permet de calculer des estimations pour des agrégats, des rapports, des moyennes, des quantiles et des coefficients de régression et d’estimer les variances correspondantes.
Date de diffusion : 1988-06-15

Revues et périodiques (0)

Revues et périodiques (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Signaler un problème ou une erreur sur cette page

Date de modification :: 2024-09-20

Comment utiliser les filtres et le champ de recherche

Vous pouvez faire une recherche en inscrivant des mots-clés ou en sélectionnant des filtres (p. ex. sous Sujet, Géographie, etc.) du côté gauche de la page.
On peut utiliser les filtres ensemble ou former diverses combinaisons. À chaque sélection de filtre, la page des résultats est mise à jour.
Pour commencer une nouvelle recherche, cliquez sur le bouton Effacer tout au-dessus du champ de recherche ou décochez tous les filtres.
Les mots-clés et les filtres précisés sont affichés au-dessus du champ de recherche. Vous pouvez désélectionner l’un ou l’autre des éléments ou tous les éléments, pour préciser ou effacer votre recherche.

Comment préciser ma recherche

Vous pouvez entrer des mots-clés dans le champ de recherche. Il n’est pas nécessaire d’utiliser « + » ou « , » ou « ET ».
Vous pouvez supprimer certains mots-clés ou tous les mots-clés de votre chaîne de recherche.
Les mots-clés entre guillemets limitent la recherche à l’expression précise.
- Par exemple, si vous cherchez « Enquête sur la population active », vous obtiendrez seulement des documents contenant cette suite de mots.
Utilisez « ou » entre les mots-clés pour obtenir des résultats qui contiennent au moins l’un des termes recherchés.
- Par exemple, si vous cherchez enquête ou population ou active, vous obtiendrez seulement les documents contenant l’un ou l’autre de ces mots, ou tous ces mots.

Comment fonctionne la recherche

Cette forme de recherche fournira les résultats contenant le(s) mot(s) inscrit(s) dans le titre, la description, le sujet, la géographie, le numéro de produit ou toute autre information au sujet du produit.
- Par exemple, lorsque vous cherchez le mot « maladies », tous les résultats obtenus contiendront ce mot dans le titre, la description, ou le sujet.
La recherche ne se fait pas dans le texte des articles ou des publications. Pour faire une recherche plein texte dans les articles, utilisez la fonction de recherche du site.