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- Articles et rapports : 12-001-X198900214565Description :
Les auteurs se servent de méthodes empiriques de Bayes pour estimer des proportions pour de « petites Région ». Ces méthodes se sont avérées profitables antérieurement dans diverses situations, comme en fait foi l’article de Morris (1983). Suivant l’idée originale de Dempster et Tomberlin (1980), il s’agit essentiellement d’intégrer des effets aléatoires et des effets aléatoires emboîtés dans des modèles qui reflètent la structure complexe d’un plan de sondage à plusieurs degrés. Cela permet d’obtenir des estimations de proportions ainsi que les estimations de variabilité correspondantes. Les auteurs appliquent ces méthodes à des données simulées provenant d’une étude de Monte Carlo qui vise à comparer plusieurs méthodes d’estimation pour petites régions.
Date de diffusion : 1989-12-15 - 2. Intervalles de confiance simultanés pour proportions suivant un modèle d’échantillonnage en grappes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198900214568Description :
L’auteur analyse par une étude de Monte Carlo des méthodes de construction d’intervalles de confiance simultanés pour k > 2 proportions selon un modèle d’échantillonnage en grappes à deux degrés. Parmi les intervalles de confiance étudiés, citons i) les intervalles multinomiaux ordinaires, ii) les intervalles de Scheffé fondés sur des estimations-échantillon des variances de proportions de case, iii) les intervalles de Quesenberry-Hurst adaptés à des données agglomérées au moyen des corrections de premier et de second degré de X^2 de Rao et Scott, iv) les intervalles de Bonferroni simples, v) les intervalles de Bonferroni fondés sur des transformations des proportions estimées, et vi) les intervalles de Bonferroni calculés au moyen des niveaux critiques du test t de Student. L’étude de Monte Carlo révèle que, dans plusieurs situations, le niveau de confiance réel des intervalles multinomiaux est largement inférieur au niveau théorique. Les intervalles les plus efficaces au point de vue du niveau de confiance et de la symétrie des taux d’erreur (notion découlant d’un principe avancé par Jennings) sont les intervalles de Bonferroni fondés sur le critère t et soumis aux transformations logarithmique et logit. Parmi les intervalles de type Scheffé, les plus efficaces sont les intervalles de Quesenberry-Hurst modifiés par la correction de premier degré de Rao-Scott.
Date de diffusion : 1989-12-15
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Articles et rapports (2)
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- Articles et rapports : 12-001-X198900214565Description :
Les auteurs se servent de méthodes empiriques de Bayes pour estimer des proportions pour de « petites Région ». Ces méthodes se sont avérées profitables antérieurement dans diverses situations, comme en fait foi l’article de Morris (1983). Suivant l’idée originale de Dempster et Tomberlin (1980), il s’agit essentiellement d’intégrer des effets aléatoires et des effets aléatoires emboîtés dans des modèles qui reflètent la structure complexe d’un plan de sondage à plusieurs degrés. Cela permet d’obtenir des estimations de proportions ainsi que les estimations de variabilité correspondantes. Les auteurs appliquent ces méthodes à des données simulées provenant d’une étude de Monte Carlo qui vise à comparer plusieurs méthodes d’estimation pour petites régions.
Date de diffusion : 1989-12-15 - 2. Intervalles de confiance simultanés pour proportions suivant un modèle d’échantillonnage en grappes ArchivéArticles et rapports : 12-001-X198900214568Description :
L’auteur analyse par une étude de Monte Carlo des méthodes de construction d’intervalles de confiance simultanés pour k > 2 proportions selon un modèle d’échantillonnage en grappes à deux degrés. Parmi les intervalles de confiance étudiés, citons i) les intervalles multinomiaux ordinaires, ii) les intervalles de Scheffé fondés sur des estimations-échantillon des variances de proportions de case, iii) les intervalles de Quesenberry-Hurst adaptés à des données agglomérées au moyen des corrections de premier et de second degré de X^2 de Rao et Scott, iv) les intervalles de Bonferroni simples, v) les intervalles de Bonferroni fondés sur des transformations des proportions estimées, et vi) les intervalles de Bonferroni calculés au moyen des niveaux critiques du test t de Student. L’étude de Monte Carlo révèle que, dans plusieurs situations, le niveau de confiance réel des intervalles multinomiaux est largement inférieur au niveau théorique. Les intervalles les plus efficaces au point de vue du niveau de confiance et de la symétrie des taux d’erreur (notion découlant d’un principe avancé par Jennings) sont les intervalles de Bonferroni fondés sur le critère t et soumis aux transformations logarithmique et logit. Parmi les intervalles de type Scheffé, les plus efficaces sont les intervalles de Quesenberry-Hurst modifiés par la correction de premier degré de Rao-Scott.
Date de diffusion : 1989-12-15
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