Techniques d’enquête
Le calage conditionnel et le sage statisticien

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par Donald B. RubinNote 1

  • Date de diffusion : Le 27 juin 2019
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Résumé

Être un statisticien soucieux de calage, c’est appliquer des procédures qui s’inspirent des principes directeurs de l’approche de Neyman en matière d’inférence fréquentiste qui domine actuellement la pensée statistique. Être un statisticien rempli de sagesse devant un ensemble de données, c’est faire appel à certains modes de réflexion bayésiens et fiduciaux pour modérer le simple calage de Neyman. Dans cet article, nous expliquons le mariage des idées à l’aide du concept de calage conditionnel qui tire parti des idées plus récentes en simulation qui sont issues du calcul bayésien approximatif.

Mots-clés :        Calcul bayésien approximatif (CBA); inférence bayésienne; inférence fiduciale; Fisher; méthodes fréquentistes; Neyman.

Table des matières

Citation de l'article

Rubin, D.B. (2019). Le calage conditionnel et le sage statisticien. Techniques d’enquête, Statistique Canada, n° 12‑001‑X au catalogue, vol. 45, n° 2. Article accessible à l'adresse https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/12-001-x/2019002/article/00010-fra.htm

Note

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ISSN : 1712-5685

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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 2019

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. Les statisticiens à principes
Section 2. Les fréquentistes devraient-ils se soucier des procédures bayésiennes ?
Section 3. Au sujet de l’objectif élusif du calage et de la sagesse
Section 4. Calage dans une perspective de simulation
Section 5. Distribution postérieure bayésienne de Q MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVv0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrpgpC0xc9LqFf0xc9 qqpeuf0xe9q8qiYRWFGCk9vi=dbbf9v8Gq0db9qqpm0dXdHqpq0=vr 0=vr0=edbeqabeWacmGabiqabeqabmqabeabbaGcbaGaamyuaaaa@3727@
Section 6. Évaluation de la procédure P MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVv0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrpgpC0xc9LqFf0xc9 qqpeuf0xe9q8qiYRWFGCk9vi=dbbf9v8Gq0db9qqpm0dXdHqpq0=vr 0=vr0=edbeqabeWacmGabiqabeqabmqabeabbaGcbaGaamiuaaaa@3726@ par un statisticien adepte du calage conditionnel
Section 7. Graphique de calage conditionnel à l’usage d’un sage statisticien avec l’ensemble de données observées Y * MathType@MTEF@5@5@+= feaagKart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVv0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrpgpC0xc9LqFf0xc9 qqpeuf0xe9q8qiYRWFGCk9vi=dbbf9v8Gq0db9qqpm0dXdHqpq0=vr 0=vr0=edbeqabeWacmGabiqabeqabmqabeabbaGcbaGaamywamaaCa aaleqabaGaaiOkaaaaaaa@380A@
Section 8. Mise en pratique de cette idée
Remerciements
Bibliographie

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