Techniques d’enquête
Estimation bayésienne robuste sur petits domaines

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par Malay Ghosh, Jiyoun Myung et Fernando A.S. MouraNote 1

  • Date de diffusion : 21 juin 2018
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Résumé

Les modèles pour petits domaines conçus pour traiter les données au niveau du domaine reposent habituellement sur l’hypothèse de normalité des effets aléatoires. Cette hypothèse ne tient pas toujours. L’article présente un nouveau modèle pour petits domaines dont les effets aléatoires suivent une loi t. En outre, la modélisation conjointe des moyennes et des variances de petit domaine est examinée. Il est montré que cette approche donne de meilleurs résultats que les autres méthodes.

Mots-clés :    Modèle à effets aléatoires; loi t de Student; lois a priori non subjectives; MCMC; échantillonnage de Gibbs; algorithme de Metropolis-Hastings.

Table des matières

Citation de l'article

Ghosh, M., Myung, J. et Moura, F.A.S. (2018). Estimation bayésienne robuste sur petits domaines. Techniques d’enquête, Statistique Canada, n° 12‑001‑X au catalogue, vol. 44, n° 1. Article accessible à l'adresse https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/12-001-x/2018001/article/54959-fra.htm.

Note

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ISSN : 1712-5685

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Techniques d’enquête publie des articles sur les divers aspects des méthodes statistiques qui intéressent un organisme statistique comme, par exemple, les problèmes de conception découlant de contraintes d’ordre pratique, l’utilisation de différentes sources de données et de méthodes de collecte, les erreurs dans les enquêtes, l’évaluation des enquêtes, la recherche sur les méthodes d’enquête, l’analyse des séries chronologiques, la désaisonnalisation, les études démographiques, l’intégration de données statistiques, les méthodes d’estimation et d’analyse de données et le développement de systèmes généralisés. Une importance particulière est accordée à l’élaboration et à l’évaluation de méthodes qui ont été utilisées pour la collecte de données ou appliquées à des données réelles. Tous les articles seront soumis à une critique, mais les auteurs demeurent responsables du contenu de leur texte et les opinions émises dans la revue ne sont pas nécessairement celles du comité de rédaction ni de Statistique Canada.

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Droit d'auteur

Publication autorisée par le ministre responsable de Statistique Canada.

© Sa Majesté la Reine du chef du Canada, représentée par le ministre de l’Industrie 2018

L'utilisation de la présente publication est assujettie aux modalités de l'Entente de licence ouverte de Statistique Canada.

N° 12-001-X au catalogue

Périodicité : semi-annuel

Ottawa

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Table des matières

Résumé - Page principale de l'article
Section 1. Introduction
Section 2. Le modèle
Section 3. Application
Section 4. Observations finales
Remerciements
Annexe A
Annexe B
Bibliographie

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Date de modification :