Programme de recherche et développement en méthodologie : réalisations, 2021-2022
8. Documents de recherche parrainés par le Programme de recherche et développement en méthodologie
Baillargeon, J. (2022a). Bidirectional Pro-Rating. Document interne disponible sur demande, Statistique Canada.
Baillargeon, J. (2022b). Optimization for Sample Designs: Progress Report on Research Activities. Document interne disponible sur demande, Statistique Canada.
Beaulieu, M., Lebrasseur, D. et Gagnon, R. (2021). Measuring and communicating quality for programs using administrative data sources exclusively. Proceedings of the 2021 European Establishment Statistics Workshop.
Beaulieu, M., et Gagnon, R. (2021). Measuring and Communicating Quality for Statistical Programs Based on Administrative Data: The Canadian Housing Statistics Program’s Composite Quality Indicator. Communication présentée au Comité consultatif sur les méthodes statistiques, novembre 2021, Statistique Canada.
Beaumont, J.-F., Bocci, C., et St-Louis, M. (2021). Bootstrap estimation of the conditional bias for measuring influence in complex surveys. Journal of Survey Statistics and Methodology.
Beaumont, J.-F., Bosa, K., Brennan, A., Charlebois, J. et Chu, K. (2022). Reducing the bias of non-probability sample estimators through inverse probability weighting with an application to Statistics Canada’s crowdsourcing data. Présentation à la 2022 Morris Hansen Memorial Lecture, le 1er mars 2022.
Beaumont, J.-F., et Émond, N. (2022). A bootstrap variance estimation method for multistage sampling and two-phase sampling when Poisson sampling is used at the second phase. Stats, 5, 339–357.
Beaumont, J.-F., et Haziza, D. (2022). Statistical inference from finite population samples: A critical review of frequentist and Bayesian approaches. Accepté pour publication dans Canadian Journal of Statistics.
Blais, A.-R., Michaud, I., Simard J.-S., Mach, L. et Houle, S. (2021). Mesurer les facteurs psychosociaux en milieu de travail. Rapports sur la santé, 32, Statistique Canada.
Brennan, A. (2022). A sensitivity analysis for assessing plausible non-response or participation bias in sample data. Rapport interne, Statistique Canada.
Dasylva, A., et Goussanou, A. (2022). On the consistent estimation of linkage errors without training data. Japanese Journal of Statistics and Data Science.
Dasylva, A., Goussanou, A. et Nambeu, C.-O. (2021). Measuring the undercoverage of two data sources with a nearly perfect coverage through capture and recapture in the presence of linkage errors. Dans Recueil du Symposium international de 2021 sur les questions de méthodologie, Statistique Canada, Ottawa (à paraître).
Dasylva, A., et Zanussi, Z. (2021a). Measuring the Coverage of a Data Source with a Private Set Intersection. Rapport interne, Statistique Canada, Ottawa.
Dasylva, A., et Zanussi, Z. (2021b). A Private Set Intersection Use Case. Presentation at the UNECE Input Privacy-Preserving webinar, Nov. 2021.
Estevao, V.M. (2022). Robust Estimation – Parameter Description and User Guide, Methodology Specifications. Document interne, Statistique Canada.
Evans, J., et Oyarzun, J. (2022). Need for speed: Using fastText (Machine Learning) to code the Labour Force Survey. Dans Recueil du Symposium international de 2021 sur les questions de méthodologie, Statistique Canada, Ottawa (à paraître).
Ferland, M. (2022). Time Series Processing System – v3.08. Document interne, Statistique Canada.
Ferri-García, R., Beaumont, J.-F., Bosa, K., Charlebois, J. et Chu, K. (2021). Weight smoothing for nonprobability surveys.TEST.
Gagnon, R., Beaulieu, M., Lebrasseur, D., Qian, W. et Yeung, A. (2021). Creation of a composite quality indicator for estimates based on administrative data using clustering. Recueil du Symposium international de 2021 sur les questions de méthodologie.
Gagnon, R., Qian, W., Yeung, A., Lebrasseur, D. et Beaulieu, M. (2022). Développement d’un indicateur composite de qualité pour les produits statistiques dérivés de sources administratives. Statistique Canada, Publié le 6 janvier 2022, https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/46-28-0001/2022001/article/00001-fra.htm.
Gauvin, H. (2021). Generating structured microdata: the example of synthesizing hierarchical data. Dans le Recueil du Symposium international de 2021 sur les questions de méthodologie, Statistique Canada, Ottawa (à paraître).
Gray, D. (2021). Improving decision-making in imputation design through data visualization. Présenté au Symposium international de 2021 sur les questions de méthodologie, Statistique Canada.
Gray, D., et Matthews, S. (2021). Rethinking the role of Generalized Systems for economic statistics. Présenté à la 73e réunion du Comité consultatif sur les méthodes statistiques, Statistique Canada.
Hao, Y., et Provençal, J.-S. (2021). Policy Capturing: An Overview for Treasury Board of Canada Secretariat. Atelier au Pay Equity Group, Treasury Board of Canada Secretariat, 26 octobre et 2 novembre 2021.
Laprade, J. F., Blanchette, S., Zanussi, Z., Chikhar, O. et Skavysh, V. (2021). Quantum Machine Learning for Text Classification. Présentation d’affiche au 2021 Montreal AI Symposium.
Matthews, S. (2021a). Seasonal Adjustment during the COVID-19 pandemic: Statistics Canada’s Approach. Proceedings of the European Establishment Statistics Workshop.
Matthews, S. (2021b). Time Series and Seasonal Adjustment Estimation during the COVID-19 Pandemic. Round-table session at the 2021 Joint Statistical Meetings of the American Statistical Association.
Matthews, S. (2021c). Toward Near Real-Time Economic Indicators Using Time Series Models: Statistics Canada’s Progress. Présenté à la Sixth International Conference on Establishment Statistics.
Matthews, S. (2022). Framework for Development and Production of Advance Indicators at Statistics Canada. Document interne disponible sur demande, Statistique Canada.
Matthews, S., et Le Moullec, J. (2021). Development of More Timely Indicators of Gross Domestic Product. Présenté à la 73e réunion du Comité consultatif sur les méthodes statistiques, Statistique Canada.
Matthews, S., et Saint-Pierre, É. (2022). Guidelines on Maintaining Time Series Continuity in Economic, Social and Environmental Statistics (v1.1). Document interne disponible sur demande, Statistique Canada.
Medous, E., Goga, C., Ruiz-Gazen, A., Beaumont, J.-F., Dessertaine, A. et Puech, P. (2022a). QR Prediction for Statistical Data Integration. Manuscrit inédit en cours d’examen.
Medous, E., Goga, C., Ruiz-Gazen, A., Beaumont, J.-F., Dessertaine, A. et Puech, P. (2022b). Many-to-one indirect sampling with application to the French postal traffic estimation. Accepté pour publication dans The Annals of Applied Statistics.
Neusy, E., Beaumont, J.-F., Yung, W., Hidoroglou, M. et Haziza, D. (2022). Suivi de la non-réponse aux enquêtes auprès des entreprises. Techniques d’enquête, 48, 1, 103-128. Article accessible à l’adresse https://www150.statcan.gc.ca/n1/fr/pub/12-001-x/2022001/article/00006-fra.pdf.
Picard, F. (2021). Le Nowcasting. Convergence, 26, 15-17, Septembre 2021, Association des statisticiennes et statisticiens du Québec.
Sallier, K. (2021). Statistics Canada’s Experience Creating Public Synthetic Datasets Using the FCS and the Synthpop Package. Présentation au UNECE/HLG-MOS working group on synthetic data.
Statistique Canada (2021). G-EST 2.03.003 User Guide. Document interne disponible sur demande, Statistique Canada.
Tremblay, L., Dean, S. et Martineau, P. (2022). Conducting Online Focus Groups: Challenges and Opportunities. SAGE Research Methods: Doing Research Online.
Wright, P., Brisebois, F. et Martineau, P. (2022). Improving Response by Studying Citizen Participation in Social Surveys. Communication présentée à la Statistical Society of Canada Annual Meeting, juin 2022.
You, Y. (2022). An Empirical Study of Hierarchical Bayes Small Area Estimators Using Different Priors on Model Variances. Document de recherche interne, Statistique Canada, Ottawa.
You, Y., Dasylva, A. et Beaumont, J.-F. (2021). An approximate Bayesian approach to improving probability sample estimators using a supplementary non-probability sample. Recueil du Symposium international de 2021 sur les questions de méthodologie, Statistique Canada.
You, Y., et Hidiroglou, M. (2022). Application of Sampling Variance Smoothing Methods for Small Area Proportion Estimation. Document de recherche interne, Statistique Canada, Ottawa.
Zanussi, Z., et Dugdale, C. (2022). Practical Privacy-Aware Data Linkage and Statistical Aggregation based on Privacy Enhancing Techniques. Rapport interne soumis pour publication, Statistique Canada, Ottawa.
Zhao, Z. (2021). Exploring Available Tools to Generate Synthetic Data with High Analytical Value: R Packages Synthpop and SimPop. Présentation interne, Statistique Canada, Ottawa.
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