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  • 1. Modèles spatio-temporels pour l'estimation pour petits domaines Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X20050029053
    Description :

    Nous proposons un modèle de régression spatial dans un cadre général de modèles à effets mixtes pour résoudre le problème de l'estimation pour petits domaines. L'utilisation d'un paramètre d'autocorrélation commun à l'ensemble de petits domaines permet de produire de meilleures estimations pour petits domaines. Ce paramètre s'avère fort utile dans les cas où l'utilisation de variables exogènes améliore peu ces estimations. Nous élaborons également une approximation de deuxième ordre de l'erreur quadratique moyenne (EQM) du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique (MPLNBE). En suivant l'approche des filtres de Kalman, nous proposons un modèle spatio temporel. Dans ce cas également, nous obtenons une approximation de deuxième ordre de la EQM du MPLNBE. À titre d'étude de cas, nous utilisons les données de la série chronologique sur les dépenses de consommation mensuelles par habitant (DCMH) provenant de la National Sample Survey Organisation (NSSO) du ministère de la Statistique et de la Mise en 'uvre des programmes du gouvernement de l'Inde pour valider les modèles.

    Date de diffusion : 2006-02-17
Stats en bref (0)

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Articles et rapports (1)

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  • 1. Modèles spatio-temporels pour l'estimation pour petits domaines Archivé
    Articles et rapports : 12-001-X20050029053
    Description :

    Nous proposons un modèle de régression spatial dans un cadre général de modèles à effets mixtes pour résoudre le problème de l'estimation pour petits domaines. L'utilisation d'un paramètre d'autocorrélation commun à l'ensemble de petits domaines permet de produire de meilleures estimations pour petits domaines. Ce paramètre s'avère fort utile dans les cas où l'utilisation de variables exogènes améliore peu ces estimations. Nous élaborons également une approximation de deuxième ordre de l'erreur quadratique moyenne (EQM) du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique (MPLNBE). En suivant l'approche des filtres de Kalman, nous proposons un modèle spatio temporel. Dans ce cas également, nous obtenons une approximation de deuxième ordre de la EQM du MPLNBE. À titre d'étude de cas, nous utilisons les données de la série chronologique sur les dépenses de consommation mensuelles par habitant (DCMH) provenant de la National Sample Survey Organisation (NSSO) du ministère de la Statistique et de la Mise en 'uvre des programmes du gouvernement de l'Inde pour valider les modèles.

    Date de diffusion : 2006-02-17
Revues et périodiques (0)

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