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  • Articles et rapports : 12-001-X197900254834
    Description : On propose en remplacement de la sélection directe de l’échantillon une autre solution qui, tout en maintenant l’efficacité au même niveau, simplifie les processus de sélection et d’estimation des variances dans un grand nombre de cas. Si n* représente la plus grande taille possible de l’échantillon prélevé selon une méthode qui donne à chaque unité une probabilité d’inclusion proportionnelle à la taille (pPT) à partir d’une population donnée de taille N, la méthode proposée suppose alors la sélection des unités m (= N - n*) en utilisant le schéma pPT et en retirant ces unités de la population de manière à ce que le reste soit un échantillon pPT d’unités n*; l’échantillon définitif des unités n est ensuite prélevé comme sous-échantillon à partir de l’ensemble restant. Cette méthode de sélection de l’échantillon pPT peut être considérée comme l’équivalent de l’EAS dans lequel il est bien connu que la partie « non échantillonnée » de la population et tout sous-échantillon de cette partie constituent également l’EAS de l’ensemble de la population, si l’on applique la procédure EAS. La méthode est très pratique dans les cas où m est inférieur à la taille réelle n de l’échantillon. De plus, elle présente un autre avantage pour les enquêtes permanentes, par exemple l’Enquête sur la population active du Canada (EPA) où il faut augmenter (ou diminuer) le nombre des unités primaires d’échantillonnage (UPE) après la sélection initiale de l’échantillon. La méthode est également intéressante dans le cas du renouvellement de l’échantillon. Le document présente les avantages et inconvénients du plan proposé. L’efficacité de la méthode y est aussi évaluée de façon empirique.
    Date de diffusion : 1979-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X197900100003
    Description : Deux méthodes d’estimation de la variance de réponse carrelée d’un estimateur d’enquête sont examinées à partir d’une comparaison théorique et d’une étude empirique. On examine ensuite la variance de ces estimateurs et les effets des observations détachées. Enfin, un estimateur amélioré est défini et évalué.
    Date de diffusion : 1979-06-15

  • Articles et rapports : 12-001-X197900100005
    Description : Dalenius (1950) et Glasser (1962) ont énoncé des règles approximatives de partage pour la stratification d’une population en un univers à tirage complet et un univers à tirage partiel. Ils ont exprimé la valeur seuil (qui marque la frontière entre les deux types d’univers) en fonction de la moyenne, du poids de l’échantillonnage et de la variance de la population. Leurs valeurs de partage ont été calculées à partir de l’hypothèse d’un échantillon aléatoire unique de taille n tiré sans remise d’une population de taille N.

    Ici, l’auteur a élaboré des règles de partage exactes et approximatives pour une situation semblable. Au lieu d’avoir la taille de l’échantillon, on dispose de la précision (coefficient de variation). Il est à noter que dans de nombreux cas d’échantillonnage le chercheur a un ensemble d’objectifs exprimés en fonction de la fiabilité et non de la taille de l’échantillon. Le résultat est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de déterminer la limite de partage pour des échantillons tirés d’une population connue. Cette méthode est également utilisée dans le cas de l’estimation par quotient.
    Date de diffusion : 1979-06-15

  • Articles et rapports : 12-001-X197900100006
    Description : Dans un plan de sondage séquentiel, la proportion défectueuse de l’échantillon est en général un estimateur biaisé de la valeur de la population. L’auteur de l’article propose un estimateur sans biais, dont un estimateur sans biais de la variance est également défini. Les résultats sont appliqués à un problème d’estimation tiré du recensement de 1976.
    Date de diffusion : 1979-06-15
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Analyses (4)

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  • Articles et rapports : 12-001-X197900254834
    Description : On propose en remplacement de la sélection directe de l’échantillon une autre solution qui, tout en maintenant l’efficacité au même niveau, simplifie les processus de sélection et d’estimation des variances dans un grand nombre de cas. Si n* représente la plus grande taille possible de l’échantillon prélevé selon une méthode qui donne à chaque unité une probabilité d’inclusion proportionnelle à la taille (pPT) à partir d’une population donnée de taille N, la méthode proposée suppose alors la sélection des unités m (= N - n*) en utilisant le schéma pPT et en retirant ces unités de la population de manière à ce que le reste soit un échantillon pPT d’unités n*; l’échantillon définitif des unités n est ensuite prélevé comme sous-échantillon à partir de l’ensemble restant. Cette méthode de sélection de l’échantillon pPT peut être considérée comme l’équivalent de l’EAS dans lequel il est bien connu que la partie « non échantillonnée » de la population et tout sous-échantillon de cette partie constituent également l’EAS de l’ensemble de la population, si l’on applique la procédure EAS. La méthode est très pratique dans les cas où m est inférieur à la taille réelle n de l’échantillon. De plus, elle présente un autre avantage pour les enquêtes permanentes, par exemple l’Enquête sur la population active du Canada (EPA) où il faut augmenter (ou diminuer) le nombre des unités primaires d’échantillonnage (UPE) après la sélection initiale de l’échantillon. La méthode est également intéressante dans le cas du renouvellement de l’échantillon. Le document présente les avantages et inconvénients du plan proposé. L’efficacité de la méthode y est aussi évaluée de façon empirique.
    Date de diffusion : 1979-12-15

  • Articles et rapports : 12-001-X197900100003
    Description : Deux méthodes d’estimation de la variance de réponse carrelée d’un estimateur d’enquête sont examinées à partir d’une comparaison théorique et d’une étude empirique. On examine ensuite la variance de ces estimateurs et les effets des observations détachées. Enfin, un estimateur amélioré est défini et évalué.
    Date de diffusion : 1979-06-15

  • Articles et rapports : 12-001-X197900100005
    Description : Dalenius (1950) et Glasser (1962) ont énoncé des règles approximatives de partage pour la stratification d’une population en un univers à tirage complet et un univers à tirage partiel. Ils ont exprimé la valeur seuil (qui marque la frontière entre les deux types d’univers) en fonction de la moyenne, du poids de l’échantillonnage et de la variance de la population. Leurs valeurs de partage ont été calculées à partir de l’hypothèse d’un échantillon aléatoire unique de taille n tiré sans remise d’une population de taille N.

    Ici, l’auteur a élaboré des règles de partage exactes et approximatives pour une situation semblable. Au lieu d’avoir la taille de l’échantillon, on dispose de la précision (coefficient de variation). Il est à noter que dans de nombreux cas d’échantillonnage le chercheur a un ensemble d’objectifs exprimés en fonction de la fiabilité et non de la taille de l’échantillon. Le résultat est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de déterminer la limite de partage pour des échantillons tirés d’une population connue. Cette méthode est également utilisée dans le cas de l’estimation par quotient.
    Date de diffusion : 1979-06-15

  • Articles et rapports : 12-001-X197900100006
    Description : Dans un plan de sondage séquentiel, la proportion défectueuse de l’échantillon est en général un estimateur biaisé de la valeur de la population. L’auteur de l’article propose un estimateur sans biais, dont un estimateur sans biais de la variance est également défini. Les résultats sont appliqués à un problème d’estimation tiré du recensement de 1976.
    Date de diffusion : 1979-06-15
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