Techniques d’enquête
Estimateurs de la variance robustes pour estimateurs par la régression généralisée dans des échantillons en grappes

par Timothy L. Kennel et Richard ValliantNote 1

  • Date de diffusion : Le 17 décembre 2019
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Résumé

Les estimateurs de la variance par linéarisation classiques de l’estimateur par la régression généralisée sont souvent trop petits, ce qui entraîne des intervalles de confiance ne donnant pas le taux de couverture souhaité. Pour remédier à ce problème, on peut apporter des ajustements à la matrice chapeau dans l’échantillonnage à deux degrés. Nous présentons la théorie de plusieurs nouveaux estimateurs de la variance et les comparons aux estimateurs classiques dans une série de simulations. Les estimateurs proposés corrigent les biais négatifs et améliorent les taux de couverture de l’intervalle de confiance dans diverses situations correspondant à celles rencontrées en pratique.

Mots-clés :        Estimateur de la variance jackknife; ajustement de matrice chapeau; ajustement d’effets de levier; modèle de superpopulation; échantillon à deux degrés; estimateur de la variance sandwich.

Table des matières

Citation de l'article

Kennel, T.L., et Valliant, R. (2019). Estimateurs de la variance robustes pour estimateurs par la régression généralisée dans des échantillons en grappes. Techniques d’enquête, Statistique Canada, n° 12‑001‑X au catalogue, vol. 45, n° 3. Article accessible à l'adresse http://www.statcan.gc.ca/pub/12-001-x/2019003/article/00001-fra.htm.

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ISSN : 1712-5685

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© Sa Majesté la Reine du chef du Canada, représentée par le ministre de l’Industrie 2019

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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. Résultats théoriques
Section 3. Simulation
Section 4. Conclusion
Remerciements
Annexe
Bibliographie

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Date de modification :