Analyses

Tout (2) ((2 résultats))

• 1. Échantillonnage double en vue d’une stratification Archivé

  Articles et rapports : 12-001-X199300114473

  Description :

  L’échantillonnage double est fréquemment utilisé en remplacement de l’échantillonnage aléatoire simple lorsqu’un échantillonnage stratifié apparaît comme avantageux, mais que les unités ne peuvent être attribuées à des strates avant l’échantillonnage. Il est supposé, tout au long de l’article, que l’enquête a pour but d’estimer la moyenne d’une population finie. Nous comparons l’échantillonnage aléatoire simple et trois méthodes de répartition pour l’échantillonnage double : (a) répartition proportionnelle, (b) répartition de Rao (Rao 1973a, b) et (c) répartition optimale. Nous examinons également l’effet, sur le choix des tailles d’échantillon, d’une erreur de détermination d’un important paramètre du plan.

  Date de diffusion : 1993-06-15

  ---

• 2. Le pouvoir discriminant des structures de dépendance dans le couplage d’enregistrements Archivé

  Articles et rapports : 12-001-X199300114477

  Description :

  Dans un processus de couplage d’enregistrements, des enregistrements provenant de deux fichiers sont réunis en paires, formées d’un enregistrement de chacun des fichiers, à des fins de comparaison. Chaque enregistrement représente un individu. Une paire ainsi formée est une « concordance » si les deux enregistrements représentent le même individu. Une paire est une « non-concordance » si les deux enregistrements ne représentent pas le même individu. Le processus de couplage d’enregistrements repose sur un processus probabiliste. Une règle de couplage déduit l’état (concordance ou non) de chaque paire d’enregistrements d’après la valeur de la comparaison. La paire est déclarée un « lien » si une concordance est déduite, et un « non-lien » si une non-concordance est déduite. Le pouvoir discriminant d’une règle de couplage est la capacité de la règle de désigner un nombre maximum de concordances comme des liens, tout en gardant au minimum le taux de non-concordances désignées comme des liens. En général, pour construire une règle de couplage discriminante, il faut faire certaines hypothèses quant à la structure du processus probabiliste sous-jacent. Dans la majorité de la documentation existante, il est supposé que le processus probabiliste sous-jacent est une manifestation du modèle à classes latentes avec indépendance conditionnelle. Toutefois, dans bien des situations, cette hypothèse est fausse. En fait, de nombreux processus probabilistes sous-jacents n’affichent pas les caractéristiques clés associées aux modèles à classes latentes avec indépendance conditionnelle. Cette communication présente des modèles plus généraux. En particulier des modèles à classes latentes avec liens de dépendance sont étudiés, et nous montrons comment ils peuvent améliorer le pouvoir discriminant de règles de couplage particulières.

  Date de diffusion : 1993-06-15

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• 1. Échantillonnage double en vue d’une stratification Archivé

  Articles et rapports : 12-001-X199300114473

  Description :

  L’échantillonnage double est fréquemment utilisé en remplacement de l’échantillonnage aléatoire simple lorsqu’un échantillonnage stratifié apparaît comme avantageux, mais que les unités ne peuvent être attribuées à des strates avant l’échantillonnage. Il est supposé, tout au long de l’article, que l’enquête a pour but d’estimer la moyenne d’une population finie. Nous comparons l’échantillonnage aléatoire simple et trois méthodes de répartition pour l’échantillonnage double : (a) répartition proportionnelle, (b) répartition de Rao (Rao 1973a, b) et (c) répartition optimale. Nous examinons également l’effet, sur le choix des tailles d’échantillon, d’une erreur de détermination d’un important paramètre du plan.

  Date de diffusion : 1993-06-15

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• 2. Le pouvoir discriminant des structures de dépendance dans le couplage d’enregistrements Archivé

  Articles et rapports : 12-001-X199300114477

  Description :

  Dans un processus de couplage d’enregistrements, des enregistrements provenant de deux fichiers sont réunis en paires, formées d’un enregistrement de chacun des fichiers, à des fins de comparaison. Chaque enregistrement représente un individu. Une paire ainsi formée est une « concordance » si les deux enregistrements représentent le même individu. Une paire est une « non-concordance » si les deux enregistrements ne représentent pas le même individu. Le processus de couplage d’enregistrements repose sur un processus probabiliste. Une règle de couplage déduit l’état (concordance ou non) de chaque paire d’enregistrements d’après la valeur de la comparaison. La paire est déclarée un « lien » si une concordance est déduite, et un « non-lien » si une non-concordance est déduite. Le pouvoir discriminant d’une règle de couplage est la capacité de la règle de désigner un nombre maximum de concordances comme des liens, tout en gardant au minimum le taux de non-concordances désignées comme des liens. En général, pour construire une règle de couplage discriminante, il faut faire certaines hypothèses quant à la structure du processus probabiliste sous-jacent. Dans la majorité de la documentation existante, il est supposé que le processus probabiliste sous-jacent est une manifestation du modèle à classes latentes avec indépendance conditionnelle. Toutefois, dans bien des situations, cette hypothèse est fausse. En fait, de nombreux processus probabilistes sous-jacents n’affichent pas les caractéristiques clés associées aux modèles à classes latentes avec indépendance conditionnelle. Cette communication présente des modèles plus généraux. En particulier des modèles à classes latentes avec liens de dépendance sont étudiés, et nous montrons comment ils peuvent améliorer le pouvoir discriminant de règles de couplage particulières.

  Date de diffusion : 1993-06-15

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