Techniques d’enquête
Rendement des estimateurs hiérarchiques bayésiens sur petits domaines reposant sur des distributions a priori non informatives et informatives et application à l’Enquête sur la population active du Canada

par Yong You et Keven BosaNote 1

  • Date de diffusion : le 23 décembre 2025
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Résumé

Dans le présent article, nous étudions le rendement des estimateurs hiérarchiques bayésiens (HB) sur petits domaines reposant sur des distributions a priori non informatives et informatives. Nous appliquons les modèles bayésiens de You et Chapman (2006) et de You (2021) aux données de l’Enquête sur la population active (EPA) du Canada et évaluons l’incidence des distributions a priori sur les estimateurs HB. Une comparaison des modèles bayésiens et une étude par simulation sont également réalisées. Nos résultats indiquent qu’une distribution a priori informative exacte peut produire de très bons résultats et que les distributions a priori non informatives peuvent aussi avoir un très bon rendement. Les distributions a priori informatives inexactes peuvent produire de mauvais résultats en matière de biais important et de coefficient de variation (CV) élevé. Les distributions a priori non informatives sont recommandées dans la pratique pour l’estimation HB sur petits domaines, à moins que des distributions a priori informatives correctement précisées soient disponibles. Les distributions a priori informatives sont particulièrement utiles lorsque le nombre de petits domaines est relativement faible.

Mots-clés :      Biais; distribution prédictive a posteriori; échantillonnage de Gibbs; modèle de Fay-Herriot; OPC; sélection de modèle.

Table des matières

Citation de l'article

You, Y. et Bosa, K. (2025). Rendement des estimateurs hiérarchiques bayésiens sur petits domaines reposant sur des distributions a priori non informatives et informatives et application à l’Enquête sur la population active du Canada. Techniques d’enquête, 51(2), 461-488. Article accessible à l’adresse http://www.statcan.gc.ca/pub/12-001-x/2025002/article/00010-fra.pdf.

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