Techniques d’enquête
Commentaires de Jae Kwang Kim et HaiYing WangNote 1 à propos de l’article « Contrôle de la divulgation statistique et avancées dans la protection officielle des renseignements : à la mémoire de Chris Skinner » : Note sur le lissage des poids dans l’échantillonnage

  • Date de diffusion : le 30 juin 2023

Résumé

Le lissage des poids est une technique utile pour améliorer l’efficacité des estimateurs fondés sur le plan exposés au risque de biais en raison d’une spécification erronée du modèle. Dans le prolongement du travail de Kim et Skinner (2013), nous proposons d’employer le lissage des poids pour construire la vraisemblance conditionnelle pour une inférence analytique efficace dans le cadre d’un échantillonnage informatif. La distribution bêta prime peut être utilisée pour construire un modèle de paramètres pour les poids dans l’échantillon. Un test du score est développé pour tester les erreurs de spécifications dans le modèle de pondération. Un estimateur de prétest s’appuyant sur le test du score peut être élaboré naturellement. L’estimateur de prétest est presque exempt de biais et peut être plus efficace que l’estimateur fondé sur le plan lorsque le modèle de pondération est correctement spécifié ou que les poids d’origine sont très variables. Une étude par simulation limitée est présentée pour étudier le rendement des méthodes proposées.

Mots-clés : Estimation de prétest; inférence analytique; méthode du maximum de vraisemblance conditionnelle; test du score.

Table des matières

Citation de l'article

Kim, J.K., et Wang, H. (2023). Commentaires à propos de l’article « Contrôle de la divulgation statistique et avancées dans la protection officielle des renseignements : à la mémoire de Chris Skinner » : Note sur le lissage des poids dans l’échantillonnage. Techniques d’enquête, Statistique Canada,  12‑001‑X au catalogue, vol. 49,  1. Article accessible à l'adresse http://www.statcan.gc.ca/pub/12-001-x/2023001/article/00005-fra.htm.

Note

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