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1. Utilisation de modèles multivariés pour l'estimation sur petits domaines du nombre de recrues dans les entreprises Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000211379
Description :
Le nombre de recrues dans les entreprises des zones locales de marché du travail est un important indicateur de la réorganisation des processus de production locaux. En Italie, ce paramètre peut être estimé au moyen des données de l'Enquête Excelsior, bien que celle-ci ne fournisse pas d'estimations fiables pour les domaines d'intérêt. Dans le présent article, nous proposons une méthode d'estimation sur petits domaines multivariée appliquée à des données de comptage et basée sur la loi multivariée Poisson-Log-normale. Cette méthode servira à estimer le nombre de personnes recrutées par les entreprises pour remplacer les employés qui quittent ainsi que pour doter de nouveaux postes. Dans le cadre de l'estimation sur petits domaines, on suppose habituellement que les variances et les covariances d'échantillonnage sont connues. Cependant, ces dernières, de même que les estimations ponctuelles directes, sont instables. Étant donné la rareté du phénomène que nous analysons, les dénombrements dans certains domaines sont nuls, ce qui produit des estimations nulles des covariances des erreurs d'échantillonnage. Afin de tenir compte de la variabilité supplémentaire due à la matrice de covariance d'échantillonnage estimée et de résoudre le problème des variances et covariances insensées dans certains domaines, nous proposons une approche « intégrée » suivant laquelle nous modélisons conjointement les paramètres d'intérêt et les matrices de covariance des erreurs d'échantillonnage. Nous suggérons une solution de nouveau fondée sur la loi Poisson-Log-normale pour lisser les variances et les covariances. Les résultats que nous obtenons sont encourageants : le modèle d'estimation sur petits domaines proposé donne de meilleurs résultats que le modèle d'estimation sur petits domaines fondé sur la loi multivariée normale-normale (MNN) et il rend possible une augmentation non négligeable de l'efficacité.
Date de diffusion : 2010-12-21
2. Certaines contributions à la méthode du jackknife appliquée aux estimateurs sous échantillonnage à deux phases Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000111247
Description :
Dans le présent article, le problème de l'estimation de la variance de divers estimateurs de la moyenne de population sous échantillonnage à deux phases est traité par application de la méthode du jackknife aux poids calés en deux phases de Hidiroglou et Särndal (1995, 1998). Nous montrons que plusieurs estimateurs de la moyenne de population décrits dans la littérature sont des cas particuliers de la méthode élaborée ici, y compris ceux proposés par Rao et Sitter (1995) et par Sitter (1997). En nous inspirant de Raj (1965) et de Srivenkataramana et Tracy (1989), nous introduisons de nouveaux estimateurs de la moyenne de population et nous estimons leur variance par la méthode du jackknife proposée. Nous estimons également la variance des estimateurs en chaîne par le ratio et par la régression dus à Chand (1975) en utilisant le jackknife. Une étude par simulations nous permet d'évaluer l'efficacité des estimateurs jackknife proposés comparativement aux estimateurs de variance usuels.
Date de diffusion : 2010-06-29

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1. Utilisation de modèles multivariés pour l'estimation sur petits domaines du nombre de recrues dans les entreprises Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000211379
Description :
Le nombre de recrues dans les entreprises des zones locales de marché du travail est un important indicateur de la réorganisation des processus de production locaux. En Italie, ce paramètre peut être estimé au moyen des données de l'Enquête Excelsior, bien que celle-ci ne fournisse pas d'estimations fiables pour les domaines d'intérêt. Dans le présent article, nous proposons une méthode d'estimation sur petits domaines multivariée appliquée à des données de comptage et basée sur la loi multivariée Poisson-Log-normale. Cette méthode servira à estimer le nombre de personnes recrutées par les entreprises pour remplacer les employés qui quittent ainsi que pour doter de nouveaux postes. Dans le cadre de l'estimation sur petits domaines, on suppose habituellement que les variances et les covariances d'échantillonnage sont connues. Cependant, ces dernières, de même que les estimations ponctuelles directes, sont instables. Étant donné la rareté du phénomène que nous analysons, les dénombrements dans certains domaines sont nuls, ce qui produit des estimations nulles des covariances des erreurs d'échantillonnage. Afin de tenir compte de la variabilité supplémentaire due à la matrice de covariance d'échantillonnage estimée et de résoudre le problème des variances et covariances insensées dans certains domaines, nous proposons une approche « intégrée » suivant laquelle nous modélisons conjointement les paramètres d'intérêt et les matrices de covariance des erreurs d'échantillonnage. Nous suggérons une solution de nouveau fondée sur la loi Poisson-Log-normale pour lisser les variances et les covariances. Les résultats que nous obtenons sont encourageants : le modèle d'estimation sur petits domaines proposé donne de meilleurs résultats que le modèle d'estimation sur petits domaines fondé sur la loi multivariée normale-normale (MNN) et il rend possible une augmentation non négligeable de l'efficacité.
Date de diffusion : 2010-12-21
2. Certaines contributions à la méthode du jackknife appliquée aux estimateurs sous échantillonnage à deux phases Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201000111247
Description :
Dans le présent article, le problème de l'estimation de la variance de divers estimateurs de la moyenne de population sous échantillonnage à deux phases est traité par application de la méthode du jackknife aux poids calés en deux phases de Hidiroglou et Särndal (1995, 1998). Nous montrons que plusieurs estimateurs de la moyenne de population décrits dans la littérature sont des cas particuliers de la méthode élaborée ici, y compris ceux proposés par Rao et Sitter (1995) et par Sitter (1997). En nous inspirant de Raj (1965) et de Srivenkataramana et Tracy (1989), nous introduisons de nouveaux estimateurs de la moyenne de population et nous estimons leur variance par la méthode du jackknife proposée. Nous estimons également la variance des estimateurs en chaîne par le ratio et par la régression dus à Chand (1975) en utilisant le jackknife. Une étude par simulations nous permet d'évaluer l'efficacité des estimateurs jackknife proposés comparativement aux estimateurs de variance usuels.
Date de diffusion : 2010-06-29

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Date de modification :: 2024-04-23

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