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1. Prédiction sur petits domaines des paramètres généraux de petits domaines pour les données de dénombrement au niveau de l’unité
Articles et rapports : 12-001-X202300200003
Description : Nous étudions la prédiction sur petits domaines des paramètres généraux à partir de deux modèles pour les dénombrements au niveau de l’unité. Nous construisons des prédicteurs de paramètres, comme les quartiles, qui peuvent être des fonctions non linéaires de la variable réponse du modèle. Nous élaborons d’abord une procédure pour construire les meilleurs prédicteurs empiriques et les estimateurs de l’erreur quadratique moyenne des paramètres généraux dans un modèle Gamma-Poisson au niveau de l’unité. Nous utilisons ensuite un algorithme de rééchantillonnage préférentiel pour élaborer des prédicteurs pour un modèle linéaire mixte généralisé (MLMG) avec une distribution de la réponse de Poisson. Nous comparons les deux modèles au moyen d’une simulation et d’une analyse des données de l’Iowa Seat-Belt Use Survey (une enquête sur l’utilisation de la ceinture de sécurité dans l’État de l’Iowa).
Date de diffusion : 2024-01-03
2. Cartographie de l’activité de production au Yukon : estimations expérimentales du produit intérieur brut en fonction d’un carré de quadrillage
Articles et rapports : 11-633-X2023003
Description : Ce document couvre les travaux universitaires et les stratégies d’estimation utilisées par les organismes nationaux de statistique. Il aborde la question de la production d’estimations géographiques détaillées au niveau du quadrillage pour le Canada en étudiant la mesure du produit intérieur brut infraprovincial et infraterritorial à l’aide du Yukon comme scénario d’essai.
Date de diffusion : 2023-12-15
3. Extension de la méthode de partage des poids lors de l’utilisation d’une base de sondage continue
Articles et rapports : 12-001-X202300100011
Description : La définition des unités statistiques est une question récurrente dans le domaine des enquêtes-échantillons. En effet, les populations sondées ne comportent pas toutes une base de sondage déjà disponible. Dans certaines populations, les unités échantillonnées sont différentes des unités d’observation, et la production d’estimations concernant la population d’intérêt soulève des questions complexes qu’il est possible de traiter en utilisant la méthode de partage des poids (Deville et Lavallée, 2006). Les deux populations prises en considération dans cette méthode sont toutefois discrètes. Dans certains champs d’études, la population échantillonnée est continue : c’est, par exemple, le cas des inventaires forestiers dans lesquels, souvent, les arbres sondés sont ceux situés sur des parcelles de terrain dont les centres sont des points tirés aléatoirement dans un secteur donné. La production d’estimations statistiques à partir de l’échantillon d’arbres sondés présente des difficultés d’ordre méthodologique, tout comme les calculs de variance qui y sont associés. Le présent article a pour but d’étendre la méthode de partage des poids au cas de populations continues (population échantillonnée) et de populations discrètes (population sondée), à partir de l’extension proposée par Cordy (1993) de l’estimateur de Horvitz-Thompson pour procéder à un tirage de points dans un univers continu.
Date de diffusion : 2023-06-30
4. Modélisation de séries chronologiques multiniveaux de la couverture des soins prénataux au Bangladesh à des niveaux administratifs désagrégés
Articles et rapports : 12-001-X202200200010
Description :
Des modèles de séries chronologiques multiniveaux sont appliqués pour estimer les tendances de séries chronologiques de la couverture des soins prénataux à plusieurs niveaux administratifs du Bangladesh, d’après les cycles répétés de la Bangladesh Demographic and Health Survey (BDHS, Enquête démographique et sur la santé du Bangladesh) pendant la période allant de 1994 à 2014. Les modèles de séries chronologiques multiniveaux sont exprimés dans un cadre bayésien hiérarchique et ajustés au moyen de simulations Monte Carlo par chaînes de Markov. Les modèles tiennent compte des intervalles variables de trois ou quatre ans entre les cycles de la BDHS et fournissent aussi des prédictions pour les années intermédiaires. Il est proposé d’appliquer les modèles transversaux de Fay-Herriot aux années d’enquête séparément au niveau des districts, soit l’échelle régionale la plus détaillée. Les séries chronologiques de ces prédictions pour petits domaines au niveau des districts et leurs matrices de variance-covariance sont utilisées comme séries de données d’entrée pour les modèles de séries chronologiques multiniveaux. Dans ces modèles, on examine les corrélations spatiales entre les districts, la pente et l’ordonnée à l’origine aléatoires au niveau des districts, ainsi que les différents modèles de tendance au niveau des districts et aux niveaux régionaux plus élevés pour l’emprunt d’information dans le temps et l’espace. Les estimations des tendances au niveau des districts sont obtenues directement à partir des résultats des modèles, tandis que les estimations des tendances à des échelons régionaux et nationaux plus élevés sont obtenues par agrégation des prédictions au niveau des districts, ce qui donne un ensemble cohérent d’estimations des tendances sur le plan numérique.

Date de diffusion : 2022-12-15
5. Attrition dans l'Étude longitudinale et internationale des adultes, de la vague 1 (2012) à la vague 4 (2018)
Articles et rapports : 89-648-X2022001
Description :
Le présent rapport examine l'ampleur et la nature des problèmes d'attrition touchant l'Étude longitudinale et internationale des adultes (l'ELIA), et explore l'utilisation d'une stratégie d'ajustement et de calage des poids pour la non-réponse qui pourrait atténuer les effets de l'attrition sur les estimations de l'ELIA. L'étude porte sur les données des vagues 1 (2012) à 4 (2018) et utilise des exemples pratiques fondés sur des variables démographiques choisies pour illustrer la façon dont l'attrition doit être évaluée et traitée.

Date de diffusion : 2022-11-14
6. Deux diagnostics locaux pour évaluer l’efficacité du meilleur prédicteur empirique issu du modèle de Fay-Herriot
Articles et rapports : 12-001-X202100200001
Description :
Le modèle de Fay-Herriot est souvent utilisé pour obtenir des estimations sur petits domaines. Ces estimations sont généralement plus efficaces que les estimations directes classiques. Afin d’évaluer les gains d’efficacité obtenus par les méthodes d’estimation sur petits domaines, on produit généralement des estimations de l’erreur quadratique moyenne fondée sur le modèle. Cependant, ces estimations ne permettent pas de tenir compte de toute la spécificité d’un domaine en particulier car elles font disparaître l’effet local en prenant une espérance par rapport au modèle. Une alternative consiste à estimer l’erreur quadratique moyenne fondée sur le plan de sondage des estimateurs sur petits domaines. Cette dernière est souvent plus attrayante du point de vue des utilisateurs. Il est cependant connu que les estimateurs de l’erreur quadratique moyenne fondée sur le plan de sondage peuvent être très instables, particulièrement pour les domaines qui contiennent peu d’unités échantillonnées. Dans cet article, nous proposons deux diagnostics locaux qui ont pour objectif de faire un choix entre le meilleur prédicteur empirique et l’estimateur direct pour un domaine en particulier. Nous trouvons d’abord un intervalle de valeurs de l’effet local tel que le meilleur prédicteur est plus efficace sous le plan que l’estimateur direct. Ensuite, nous considérons deux approches différentes pour évaluer s’il est plausible que l’effet local se trouve dans cet intervalle. Nous examinons nos diagnostics au moyen d’une étude par simulation. Nos résultats préliminaires semblent prometteurs quant à l’utilité de ces diagnostics pour choisir entre le meilleur prédicteur empirique et l’estimateur direct.
Date de diffusion : 2022-01-06
7. Estimation de la variance par le bootstrap avec remise pour les enquêtes auprès des ménages Principes, exemples et mise en œuvre
Articles et rapports : 12-001-X202100200005
Description :
L’estimation de la variance est un problème difficile dans les enquêtes, car plusieurs facteurs non négligeables contribuent à l’erreur d’enquête totale, notamment l’échantillonnage et la non-réponse totale. Initialement conçue pour saisir la variance des statistiques non triviales à partir de données indépendantes et identiquement distribuées, la méthode bootstrap a depuis été adaptée de diverses façons pour tenir compte des éléments ou facteurs propres à l’enquête. Dans l’article, nous examinons l’une de ces variantes, le bootstrap avec remise. Nous considérons les enquêtes auprès des ménages, avec ou sans sous-échantillonnage de personnes. Nous rendons explicites les estimateurs de la variance que le bootstrap avec remise vise à reproduire. Nous expliquons comment le bootstrap peut servir à tenir compte de l’effet de l’échantillonnage, du traitement de la non-réponse et du calage sur l’erreur d’enquête totale. Par souci de clarté, les méthodes proposées sont illustrées au moyen d’un exemple traité en fil rouge. Elles sont évaluées dans le cadre d’une étude par simulations et appliquées au Panel Politique de la Ville (PPV) français. Deux macros SAS pour exécuter les méthodes bootstrap sont également élaborées.
Date de diffusion : 2022-01-06
8. Estimation des discontinuités de domaine au moyen de modèles de Fay-Herriot hiérarchiques bayésiens
Articles et rapports : 12-001-X202100100008
Description :
Les changements dans le plan d’une enquête répétée entraînent généralement des effets systématiques dans les estimations de l’échantillon, qu’on appellera discontinuités dans la suite du texte. Pour ne pas confondre les changements réels d’une période à l’autre avec les effets d’un remaniement, on quantifie souvent les discontinuités en mettant en œuvre parallèlement le plan précédent et le nouveau pendant un certain temps. Les tailles d’échantillon de ces exécutions parallèles sont généralement trop petites pour que des estimateurs directs puissent être appliqués aux discontinuités des domaines. On propose un modèle de Fay-Herriot (FH) hiérarchique bayésien bivarié pour prédire plus précisément les discontinuités de domaine et on l’applique à un remaniement de l’enquête néerlandaise sur la victimisation criminelle (Dutch Crime Victimzation Survey). Cette méthode est comparée à un modèle de FH univarié où les estimations directes selon l’approche ordinaire sont utilisées comme covariables dans un modèle de FH pour l’autre approche appliquée sur une taille d’échantillon réduite et un modèle de FH univarié où les estimations directes des discontinuités sont modélisées directement. On propose une procédure de sélection ascendante corrigée qui minimise le critère d’information de Watanabe-Akaike (Watanabe-Akaike Information Criterion ou WAIC) jusqu’à ce que la réduction du WAIC soit inférieure à l’erreur-type de ce critère. Au moyen de cette approche, on choisit des modèles plus parcimonieux, ce qui empêche de sélectionner des modèles complexes qui tendent à surajuster les données.
Date de diffusion : 2021-06-24
9. Estimation du niveau et de la variation du chômage au moyen de modèles de séries chronologiques structurels
Articles et rapports : 12-001-X201900300005
Description :
On obtient les estimations mensuelles du chômage provincial fondées sur l’Enquête sur la population active (EPA) des Pays-Bas au moyen de modèles de séries chronologiques. Les modèles tiennent compte du biais de renouvellement et de la corrélation sérielle causée par le plan d’échantillonnage à panel rotatif de l’EPA. L’article compare deux méthodes d’estimation de modèles de séries chronologiques structurels (MSCS). Dans la première méthode, les MSCS sont exprimés sous forme de modèles espace-état, auxquels sont appliqués le filtre et le lisseur de Kalman dans un cadre fréquentiste. L’autre solution consiste à exprimer ces MSCS sous forme de modèles multiniveaux de séries chronologiques dans un cadre bayésien hiérarchique et à les estimer à l’aide de l’échantillonneur de Gibbs. Nous comparons ici les estimations mensuelles du chômage et les erreurs-types fondées sur ces modèles pour les 12 provinces des Pays-Bas. Nous discutons ensuite des avantages et des inconvénients de la méthode multiniveau et de la méthode espace-état. Les MSCS multivariés conviennent pour l’emprunt d’information dans le temps et l’espace. La modélisation de la matrice de corrélation complète entre les composantes des séries chronologiques accroît rapidement le nombre d’hyperparamètres qu’il faut estimer. La modélisation de facteur commun est une des façons possibles d’obtenir des modèles plus parcimonieux qui continuent de tenir compte de la corrélation transversale. L’article propose une méthode encore plus parcimonieuse, dans laquelle les domaines ont en commun une tendance globale et leurs propres tendances indépendantes pour les écarts propres au domaine par rapport à la tendance globale. L’approche par modélisation de séries chronologiques est particulièrement adaptée à l’estimation de la variation mensuelle du chômage.
Date de diffusion : 2019-12-17
10. Un modèle hiérarchique bayésien bivarié pour estimer les taux de location au comptant de terres cultivées au niveau du comté
Articles et rapports : 12-001-X201900200002
Description :
Le National Agricultural Statistics Service (NASS) du United States Department of Agriculture (USDA) est chargé d’estimer les taux moyens de location au comptant au niveau du comté. Par taux de location au comptant, on entend la valeur marchande des terres louées à l’acre contre argent comptant seulement. Les estimations des taux de location au comptant sont utilisées par les agriculteurs, les économistes et les responsables des politiques. Le NASS recueille des données sur les taux de location au comptant au moyen de la Cash Rent Survey. Comme les tailles d’échantillon réalisées au niveau du comté sont souvent trop petites pour permettre des estimateurs directs fiables, des prédicteurs fondés sur des modèles mixtes sont étudiés. Nous spécifions un modèle bivarié pour obtenir des prédicteurs des taux de location au comptant en 2010 pour les terres cultivées non irriguées à l’aide de données provenant de la Cash Rent Survey de 2009 et de variables auxiliaires provenant de sources externes, dont le Recensement de l’agriculture de 2007. Nous utilisons des méthodes bayésiennes pour l’inférence et présentons les résultats pour l’Iowa, le Kansas et le Texas. L’intégration des données de l’enquête de 2009 grâce à un modèle bivarié mène à des prédicteurs dont les erreurs quadratiques moyennes sont plus petites que celles des prédicteurs fondés sur un modèle univarié.
Date de diffusion : 2019-06-27

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1. Prédiction sur petits domaines des paramètres généraux de petits domaines pour les données de dénombrement au niveau de l’unité
Articles et rapports : 12-001-X202300200003
Description : Nous étudions la prédiction sur petits domaines des paramètres généraux à partir de deux modèles pour les dénombrements au niveau de l’unité. Nous construisons des prédicteurs de paramètres, comme les quartiles, qui peuvent être des fonctions non linéaires de la variable réponse du modèle. Nous élaborons d’abord une procédure pour construire les meilleurs prédicteurs empiriques et les estimateurs de l’erreur quadratique moyenne des paramètres généraux dans un modèle Gamma-Poisson au niveau de l’unité. Nous utilisons ensuite un algorithme de rééchantillonnage préférentiel pour élaborer des prédicteurs pour un modèle linéaire mixte généralisé (MLMG) avec une distribution de la réponse de Poisson. Nous comparons les deux modèles au moyen d’une simulation et d’une analyse des données de l’Iowa Seat-Belt Use Survey (une enquête sur l’utilisation de la ceinture de sécurité dans l’État de l’Iowa).
Date de diffusion : 2024-01-03
2. Cartographie de l’activité de production au Yukon : estimations expérimentales du produit intérieur brut en fonction d’un carré de quadrillage
Articles et rapports : 11-633-X2023003
Description : Ce document couvre les travaux universitaires et les stratégies d’estimation utilisées par les organismes nationaux de statistique. Il aborde la question de la production d’estimations géographiques détaillées au niveau du quadrillage pour le Canada en étudiant la mesure du produit intérieur brut infraprovincial et infraterritorial à l’aide du Yukon comme scénario d’essai.
Date de diffusion : 2023-12-15
3. Extension de la méthode de partage des poids lors de l’utilisation d’une base de sondage continue
Articles et rapports : 12-001-X202300100011
Description : La définition des unités statistiques est une question récurrente dans le domaine des enquêtes-échantillons. En effet, les populations sondées ne comportent pas toutes une base de sondage déjà disponible. Dans certaines populations, les unités échantillonnées sont différentes des unités d’observation, et la production d’estimations concernant la population d’intérêt soulève des questions complexes qu’il est possible de traiter en utilisant la méthode de partage des poids (Deville et Lavallée, 2006). Les deux populations prises en considération dans cette méthode sont toutefois discrètes. Dans certains champs d’études, la population échantillonnée est continue : c’est, par exemple, le cas des inventaires forestiers dans lesquels, souvent, les arbres sondés sont ceux situés sur des parcelles de terrain dont les centres sont des points tirés aléatoirement dans un secteur donné. La production d’estimations statistiques à partir de l’échantillon d’arbres sondés présente des difficultés d’ordre méthodologique, tout comme les calculs de variance qui y sont associés. Le présent article a pour but d’étendre la méthode de partage des poids au cas de populations continues (population échantillonnée) et de populations discrètes (population sondée), à partir de l’extension proposée par Cordy (1993) de l’estimateur de Horvitz-Thompson pour procéder à un tirage de points dans un univers continu.
Date de diffusion : 2023-06-30
4. Modélisation de séries chronologiques multiniveaux de la couverture des soins prénataux au Bangladesh à des niveaux administratifs désagrégés
Articles et rapports : 12-001-X202200200010
Description :
Des modèles de séries chronologiques multiniveaux sont appliqués pour estimer les tendances de séries chronologiques de la couverture des soins prénataux à plusieurs niveaux administratifs du Bangladesh, d’après les cycles répétés de la Bangladesh Demographic and Health Survey (BDHS, Enquête démographique et sur la santé du Bangladesh) pendant la période allant de 1994 à 2014. Les modèles de séries chronologiques multiniveaux sont exprimés dans un cadre bayésien hiérarchique et ajustés au moyen de simulations Monte Carlo par chaînes de Markov. Les modèles tiennent compte des intervalles variables de trois ou quatre ans entre les cycles de la BDHS et fournissent aussi des prédictions pour les années intermédiaires. Il est proposé d’appliquer les modèles transversaux de Fay-Herriot aux années d’enquête séparément au niveau des districts, soit l’échelle régionale la plus détaillée. Les séries chronologiques de ces prédictions pour petits domaines au niveau des districts et leurs matrices de variance-covariance sont utilisées comme séries de données d’entrée pour les modèles de séries chronologiques multiniveaux. Dans ces modèles, on examine les corrélations spatiales entre les districts, la pente et l’ordonnée à l’origine aléatoires au niveau des districts, ainsi que les différents modèles de tendance au niveau des districts et aux niveaux régionaux plus élevés pour l’emprunt d’information dans le temps et l’espace. Les estimations des tendances au niveau des districts sont obtenues directement à partir des résultats des modèles, tandis que les estimations des tendances à des échelons régionaux et nationaux plus élevés sont obtenues par agrégation des prédictions au niveau des districts, ce qui donne un ensemble cohérent d’estimations des tendances sur le plan numérique.

Date de diffusion : 2022-12-15
5. Attrition dans l'Étude longitudinale et internationale des adultes, de la vague 1 (2012) à la vague 4 (2018)
Articles et rapports : 89-648-X2022001
Description :
Le présent rapport examine l'ampleur et la nature des problèmes d'attrition touchant l'Étude longitudinale et internationale des adultes (l'ELIA), et explore l'utilisation d'une stratégie d'ajustement et de calage des poids pour la non-réponse qui pourrait atténuer les effets de l'attrition sur les estimations de l'ELIA. L'étude porte sur les données des vagues 1 (2012) à 4 (2018) et utilise des exemples pratiques fondés sur des variables démographiques choisies pour illustrer la façon dont l'attrition doit être évaluée et traitée.

Date de diffusion : 2022-11-14
6. Deux diagnostics locaux pour évaluer l’efficacité du meilleur prédicteur empirique issu du modèle de Fay-Herriot
Articles et rapports : 12-001-X202100200001
Description :
Le modèle de Fay-Herriot est souvent utilisé pour obtenir des estimations sur petits domaines. Ces estimations sont généralement plus efficaces que les estimations directes classiques. Afin d’évaluer les gains d’efficacité obtenus par les méthodes d’estimation sur petits domaines, on produit généralement des estimations de l’erreur quadratique moyenne fondée sur le modèle. Cependant, ces estimations ne permettent pas de tenir compte de toute la spécificité d’un domaine en particulier car elles font disparaître l’effet local en prenant une espérance par rapport au modèle. Une alternative consiste à estimer l’erreur quadratique moyenne fondée sur le plan de sondage des estimateurs sur petits domaines. Cette dernière est souvent plus attrayante du point de vue des utilisateurs. Il est cependant connu que les estimateurs de l’erreur quadratique moyenne fondée sur le plan de sondage peuvent être très instables, particulièrement pour les domaines qui contiennent peu d’unités échantillonnées. Dans cet article, nous proposons deux diagnostics locaux qui ont pour objectif de faire un choix entre le meilleur prédicteur empirique et l’estimateur direct pour un domaine en particulier. Nous trouvons d’abord un intervalle de valeurs de l’effet local tel que le meilleur prédicteur est plus efficace sous le plan que l’estimateur direct. Ensuite, nous considérons deux approches différentes pour évaluer s’il est plausible que l’effet local se trouve dans cet intervalle. Nous examinons nos diagnostics au moyen d’une étude par simulation. Nos résultats préliminaires semblent prometteurs quant à l’utilité de ces diagnostics pour choisir entre le meilleur prédicteur empirique et l’estimateur direct.
Date de diffusion : 2022-01-06
7. Estimation de la variance par le bootstrap avec remise pour les enquêtes auprès des ménages Principes, exemples et mise en œuvre
Articles et rapports : 12-001-X202100200005
Description :
L’estimation de la variance est un problème difficile dans les enquêtes, car plusieurs facteurs non négligeables contribuent à l’erreur d’enquête totale, notamment l’échantillonnage et la non-réponse totale. Initialement conçue pour saisir la variance des statistiques non triviales à partir de données indépendantes et identiquement distribuées, la méthode bootstrap a depuis été adaptée de diverses façons pour tenir compte des éléments ou facteurs propres à l’enquête. Dans l’article, nous examinons l’une de ces variantes, le bootstrap avec remise. Nous considérons les enquêtes auprès des ménages, avec ou sans sous-échantillonnage de personnes. Nous rendons explicites les estimateurs de la variance que le bootstrap avec remise vise à reproduire. Nous expliquons comment le bootstrap peut servir à tenir compte de l’effet de l’échantillonnage, du traitement de la non-réponse et du calage sur l’erreur d’enquête totale. Par souci de clarté, les méthodes proposées sont illustrées au moyen d’un exemple traité en fil rouge. Elles sont évaluées dans le cadre d’une étude par simulations et appliquées au Panel Politique de la Ville (PPV) français. Deux macros SAS pour exécuter les méthodes bootstrap sont également élaborées.
Date de diffusion : 2022-01-06
8. Estimation des discontinuités de domaine au moyen de modèles de Fay-Herriot hiérarchiques bayésiens
Articles et rapports : 12-001-X202100100008
Description :
Les changements dans le plan d’une enquête répétée entraînent généralement des effets systématiques dans les estimations de l’échantillon, qu’on appellera discontinuités dans la suite du texte. Pour ne pas confondre les changements réels d’une période à l’autre avec les effets d’un remaniement, on quantifie souvent les discontinuités en mettant en œuvre parallèlement le plan précédent et le nouveau pendant un certain temps. Les tailles d’échantillon de ces exécutions parallèles sont généralement trop petites pour que des estimateurs directs puissent être appliqués aux discontinuités des domaines. On propose un modèle de Fay-Herriot (FH) hiérarchique bayésien bivarié pour prédire plus précisément les discontinuités de domaine et on l’applique à un remaniement de l’enquête néerlandaise sur la victimisation criminelle (Dutch Crime Victimzation Survey). Cette méthode est comparée à un modèle de FH univarié où les estimations directes selon l’approche ordinaire sont utilisées comme covariables dans un modèle de FH pour l’autre approche appliquée sur une taille d’échantillon réduite et un modèle de FH univarié où les estimations directes des discontinuités sont modélisées directement. On propose une procédure de sélection ascendante corrigée qui minimise le critère d’information de Watanabe-Akaike (Watanabe-Akaike Information Criterion ou WAIC) jusqu’à ce que la réduction du WAIC soit inférieure à l’erreur-type de ce critère. Au moyen de cette approche, on choisit des modèles plus parcimonieux, ce qui empêche de sélectionner des modèles complexes qui tendent à surajuster les données.
Date de diffusion : 2021-06-24
9. Estimation du niveau et de la variation du chômage au moyen de modèles de séries chronologiques structurels
Articles et rapports : 12-001-X201900300005
Description :
On obtient les estimations mensuelles du chômage provincial fondées sur l’Enquête sur la population active (EPA) des Pays-Bas au moyen de modèles de séries chronologiques. Les modèles tiennent compte du biais de renouvellement et de la corrélation sérielle causée par le plan d’échantillonnage à panel rotatif de l’EPA. L’article compare deux méthodes d’estimation de modèles de séries chronologiques structurels (MSCS). Dans la première méthode, les MSCS sont exprimés sous forme de modèles espace-état, auxquels sont appliqués le filtre et le lisseur de Kalman dans un cadre fréquentiste. L’autre solution consiste à exprimer ces MSCS sous forme de modèles multiniveaux de séries chronologiques dans un cadre bayésien hiérarchique et à les estimer à l’aide de l’échantillonneur de Gibbs. Nous comparons ici les estimations mensuelles du chômage et les erreurs-types fondées sur ces modèles pour les 12 provinces des Pays-Bas. Nous discutons ensuite des avantages et des inconvénients de la méthode multiniveau et de la méthode espace-état. Les MSCS multivariés conviennent pour l’emprunt d’information dans le temps et l’espace. La modélisation de la matrice de corrélation complète entre les composantes des séries chronologiques accroît rapidement le nombre d’hyperparamètres qu’il faut estimer. La modélisation de facteur commun est une des façons possibles d’obtenir des modèles plus parcimonieux qui continuent de tenir compte de la corrélation transversale. L’article propose une méthode encore plus parcimonieuse, dans laquelle les domaines ont en commun une tendance globale et leurs propres tendances indépendantes pour les écarts propres au domaine par rapport à la tendance globale. L’approche par modélisation de séries chronologiques est particulièrement adaptée à l’estimation de la variation mensuelle du chômage.
Date de diffusion : 2019-12-17
10. Un modèle hiérarchique bayésien bivarié pour estimer les taux de location au comptant de terres cultivées au niveau du comté
Articles et rapports : 12-001-X201900200002
Description :
Le National Agricultural Statistics Service (NASS) du United States Department of Agriculture (USDA) est chargé d’estimer les taux moyens de location au comptant au niveau du comté. Par taux de location au comptant, on entend la valeur marchande des terres louées à l’acre contre argent comptant seulement. Les estimations des taux de location au comptant sont utilisées par les agriculteurs, les économistes et les responsables des politiques. Le NASS recueille des données sur les taux de location au comptant au moyen de la Cash Rent Survey. Comme les tailles d’échantillon réalisées au niveau du comté sont souvent trop petites pour permettre des estimateurs directs fiables, des prédicteurs fondés sur des modèles mixtes sont étudiés. Nous spécifions un modèle bivarié pour obtenir des prédicteurs des taux de location au comptant en 2010 pour les terres cultivées non irriguées à l’aide de données provenant de la Cash Rent Survey de 2009 et de variables auxiliaires provenant de sources externes, dont le Recensement de l’agriculture de 2007. Nous utilisons des méthodes bayésiennes pour l’inférence et présentons les résultats pour l’Iowa, le Kansas et le Texas. L’intégration des données de l’enquête de 2009 grâce à un modèle bivarié mène à des prédicteurs dont les erreurs quadratiques moyennes sont plus petites que celles des prédicteurs fondés sur un modèle univarié.
Date de diffusion : 2019-06-27

Références (2)

Références (2) ((2 résultats))

1. Un système d'imputation par donneur pour créer une base de données du recensement entièrement ajustée pour le sous-dénombrement Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19990015668
Description :
À la suite des problèmes d'estimation du sous-dénombrement qu'a posé le Recensement de l'Angleterre et du Pays de Galles de 1991, on s'est fixé comme objectif pour le Recensement de 2001 de créer une base de données entièrement corrigée pour tenir compte du sous-dénombrement net. Dans la présente communication, on examine l'application d'une méthode d'imputation pondérée par donneur qui se fonde sur des renseignements provenant tant du recensement que de l'Enquête sur la couverture du recensement (ECR). Le US Census Bureau envisage une approche similaire pour le Recensement des États-Unis de l'an 2000 (voir Isaki et coll. 1998). La méthode proposée fait la distinction entre les personnes qui ne sont pas dénombrées lors du recensement parce qu'on a manqué leur ménage et celles qui ne sont pas dénombrées dans les ménages qui ont été recensés. Les données de recensement sont couplées aux données de l'ECR. On utilise la régression logistique multinominale pour estimer la probabilité que des ménages soient omis dans le recensement, ainsi que la probabilité que des personnes ne soient pas dénombrées au sein de ménages recensés. On calcule des poids de couverture pour les ménages et pour les personnes d'après les probabilités estimatives, puis on les inègre à la méthode d'imputation par donneur.
Date de diffusion : 2000-03-02
2. Modèles à effets aléatoires pour données longitudinales tirées d'échantillons complexes Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015017
Description :
Les études longitudinales avec observations répétées sur des individus permettent de mieux caractériser les changements et de mieux évaluer les facteurs de risque éventuels. On possède toutefois peu d'expérience sur l'application de modèles perfectionnés à des données longitudinales avec plan d'échantillonnage complexe. Nous présentons ici les résultats d'une comparaison de différentes méthodes d'estimation de la variance applicables à des modèles à effets aléatoires évaluant l'évolution de la fonction cognitive chez les personnes âgées. Le plan d'échantillonnage consiste en un échantillon stratifié de personnes âgées de 65 ans et plus, prélevé dans le cadre d'une étude communautaire visant à examiner les facteurs de risque de la démence. Le modèle résume l'hétérogénéité de la population, en ce qui a trait au niveau global et au taux d'évolution de la fonction cognitive, en utilisant des effets aléatoires comme coordonnée à l'origine et comme pente. Nous discutons d'une méthode de régression non pondérée avec covariables représentant les variables de stratification, d'une méthode de régression pondérée et de la méthode bootstrap; nous présentons également quelques travaux préliminaires sur la méthode de répétition équilibrée et celle du jackknife.
Date de diffusion : 1999-10-22

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Date de modification :: 2024-04-19

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Les mots-clés et les filtres précisés sont affichés au-dessus du champ de recherche. Vous pouvez désélectionner l’un ou l’autre des éléments ou tous les éléments, pour préciser ou effacer votre recherche.

Comment préciser ma recherche

Vous pouvez entrer des mots-clés dans le champ de recherche. Il n’est pas nécessaire d’utiliser « + » ou « , » ou « ET ».
Vous pouvez supprimer certains mots-clés ou tous les mots-clés de votre chaîne de recherche.
Les mots-clés entre guillemets limitent la recherche à l’expression précise.
- Par exemple, si vous cherchez « Enquête sur la population active », vous obtiendrez seulement des documents contenant cette suite de mots.
Utilisez « ou » entre les mots-clés pour obtenir des résultats qui contiennent au moins l’un des termes recherchés.
- Par exemple, si vous cherchez enquête ou population ou active, vous obtiendrez seulement les documents contenant l’un ou l’autre de ces mots, ou tous ces mots.

Comment fonctionne la recherche

Cette forme de recherche fournira les résultats contenant le(s) mot(s) inscrit(s) dans le titre, la description, le sujet, la géographie, le numéro de produit ou toute autre information au sujet du produit.
- Par exemple, lorsque vous cherchez le mot « maladies », tous les résultats obtenus contiendront ce mot dans le titre, la description, ou le sujet.
La recherche ne se fait pas dans le texte des articles ou des publications. Pour faire une recherche plein texte dans les articles, utilisez la fonction de recherche du site.