Estimation bayésienne linéaire en population finie en considérant en particulier les données catégoriques

Kelly Cristina M. Gonçalves, Fernando A. S. Moura et Helio S. Migon Note 1

Résumé

L'estimateur bayésien linéaire en population finie est obtenu en partant d'un modèle de régression à deux degrés spécifié uniquement par les moyennes et les variances de certains paramètres du modèle associés à chaque degré de la hiérarchie. Nombre d'estimateurs fondés sur le plan de sondage usuels décrits dans la littérature peuvent être obtenus en tant que cas particuliers. Un nouvel estimateur par le ratio est également proposé pour la situation pratique où de l'information auxiliaire est disponible. L'application de la même approche bayésienne linéaire est proposée pour estimer des proportions pour des données catégoriques multiples associées aux unités de la population finie, ce qui constitue la principale contribution des présents travaux, et est illustrée au moyen d'un exemple numérique.

Mots clés

échangeabilité, modèle linéaire, prédiction bayésienne linéaire

Table des matières


1 Kelly Cristina M. Gonçalves, Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), RJ, Brazil. Courriel : kelly@dme.ufrj.br; Fernando A. S. Moura, Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), RJ, Brazil. Courriel : fmoura@dme.ufrj.br; Helio S. Migon, Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), RJ, Brazil. Courriel : migon@dme.ufrj.br.

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