Techniques d’enquête
Un modèle hiérarchique bayésien bivarié pour estimer les taux de location au comptant de terres cultivées au niveau du comté

par Andreea Erciulescu, Emily Berg, Will Cecere et Malay GhoshNote 1

  • Date de diffusion : Le 27 juin 2019

Résumé

Le National Agricultural Statistics Service (NASS) du United States Department of Agriculture (USDA) est chargé d’estimer les taux moyens de location au comptant au niveau du comté. Par taux de location au comptant, on entend la valeur marchande des terres louées à l’acre contre argent comptant seulement. Les estimations des taux de location au comptant sont utilisées par les agriculteurs, les économistes et les responsables des politiques. Le NASS recueille des données sur les taux de location au comptant au moyen de la Cash Rent Survey. Comme les tailles d’échantillon réalisées au niveau du comté sont souvent trop petites pour permettre des estimateurs directs fiables, des prédicteurs fondés sur des modèles mixtes sont étudiés. Nous spécifions un modèle bivarié pour obtenir des prédicteurs des taux de location au comptant en 2010 pour les terres cultivées non irriguées à l’aide de données provenant de la Cash Rent Survey de 2009 et de variables auxiliaires provenant de sources externes, dont le Recensement de l’agriculture de 2007. Nous utilisons des méthodes bayésiennes pour l’inférence et présentons les résultats pour l’Iowa, le Kansas et le Texas. L’intégration des données de l’enquête de 2009 grâce à un modèle bivarié mène à des prédicteurs dont les erreurs quadratiques moyennes sont plus petites que celles des prédicteurs fondés sur un modèle univarié.

Mots-clés :        Bayésien hiérarchique; modèle mixte bivarié; réconciliation.

Table des matières

Citation de l'article

Erciulescu, A., Berg, E., Cecere, W. et Ghosh, M. (2019). Un modèle hiérarchique bayésien bivarié pour estimer les taux de location au comptant de terres cultivées au niveau du comté. Techniques d’enquête, Statistique Canada,  12‑001‑X au catalogue, vol. 45,  2. Article accessible à l'adresse https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/12-001-x/2019002/article/00002-fra.htm.

Note


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