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    Estimateur par la régression modifiée pour les enquêtes-entreprises répétées avec bases de sondage évolutives

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    John PrestonNote 1

    Résumé

    L'estimation composite est une technique applicable aux enquêtes répétées avec chevauchement contrôlé entre les enquêtes successives. Le présent article examine les estimateurs par la régression modifiée qui permettent d'intégrer l'information provenant de périodes antérieures dans les estimations pour la période courante. La gamme d'estimateurs par la régression modifiée est étendue au cas des enquêtes-entreprises dont la base de sondage évolue avec le temps en raison de l'ajout des « nouvelles entreprises » et de la suppression des « entreprises disparues ». Puisque les estimateurs par la régression modifiée peuvent s'écarter de l'estimateur par la régression généralisée au cours du temps, il est proposé d'utiliser un estimateur par la régression modifiée de compromis correspondant à la moyenne pondérée de l'estimateur par la régression modifiée et de l'estimateur par la régression généralisée. Une étude par simulation Monte Carlo montre que l'estimateur par la régression modifiée de compromis proposé donne lieu à d'importants gains d'efficacité en ce qui concerne les estimations ponctuelles ainsi que les estimations des variations.

    Mots-clés :

    Bases de sondage évolutives; estimation composite; régression modifiée; enquêtes répétées; échantillons rotatifs.

    Table des matières

    Notes

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