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1. Pondération et estimation de la variance pour étudier les tendances temporelles possibles des données tirées de la « U.S. Third National Health and Nutrition Examination Survey » Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015031
Description :
La U.S. Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III) a été réalisée de 1988 à 1994. Cette enquête visait avant tout à fournir des estimations de paramètres transversaux considérés comme pratiquement constants durant la période de collecte des données de six ans. Cependant, dans le cas de certaines variables (p. ex., la concentration sérique du plomb, l'indice de masse corporelle et le comportement concernant l'usage du tabac), des considérations importantes donnent à penser que des changements de niveau non négligeables pourraient être survenus entre 1988 et 1994. Pour ces variables, la NHANES III pourrait être une source de renseignements sur les tendances temporelles plus précieuse que d'autres études portant sur des populations et des échantillons plus restreints. Deux difficultés compliquent l'étude des tendances temporelles possibles. Premièrement, il existe un certain déséquilibre en ce qui a trait à l'attribution des interviews et des calendriers d'examen dans les diverses régions. Cette situation pose un problème pratique, car on note des écarts considérables d'une région à l'autre, dans le cas de certaines variables. Deuxièmement, des variations non négligeables des niveaux au fil du temps peuvent entacher d'un biais non négligeable certains estimateurs habituels de la variance NHANES III. Dans la présente communication, nous nous penchons sur ces deux inconvénients et présentons quelques-unes de leurs conséquences relativement à l'établissement de politiques en matière de statistique.
Date de diffusion : 1999-10-22
2. Probabilité d'être victimisé au fil du temps : résultats de la « U.S. National Crime Victimization Survey » Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015033
Description :
Les incidents de victimisation ne sont pas distribués aléatoirement de façon uniforme à travers la population, mais ont plutôt tendance à se limiter à un nombre relativement faible de personnes. Nous utilisons des données tirées de la U.S. National Crime Victimization Survey (NCVS), qui est une enquête par panel avec renouvellement à plusieurs degrés, pour estimer les probabilités conditionnelles d'être la victime d'un crime à un temps t, compte tenu de son état de victimisation lors d'interviews antérieures. Nous présentons et ajustons des modèles qui permettent l'utilisation d'informations partielles provenant de ménages qui emménagent dans l'unité de logement ou qui la quittent durant la période d'étude. Nous avons constaté que la probabilité estimée d'être la victime d'un crime de l'interview t, compte tenu de la situation à l'interview (t-l) diminue avec (t). Nous examinons également les conséquences éventuelles sur l'estimation des taux transversaux de victimisation.
Date de diffusion : 1999-10-22
3. Vers des variances pour la désaisonnalisation X-11 Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19990014709
Description :
Nous élaborons une méthode qui permet d'estimer la variance dans le cas de la désaisonnalisation effectuée à l'aide de la méthode X-11 et qui prend en compte les effets de l'erreur d'échantillonnage et des erreurs liées à l'extension de prévision. Dans notre méthode, l'erreur de désaisonnalisation présente dans les valeurs centrales d'une série chronologique suffisamment longue est causée uniquement par les effets de l'application de filtres X-11 aux erreurs d'échantillonnage. Vers les deux extrémités d'une série, nous prenons également en considération la contribution des erreurs d'extrapolation rétrospective et de prévision à l'erreur de désaisonnalisation. Nous élargissons notre méthode afin d'obtenir la variance d'erreurs contenues dans des estimations de tendance X-11 et de prendre en compte l'erreur d'estimation de coefficients de régression utilisés pour modéliser, par exemple, des effets de calendrier. Dans le cas de nos résultats empiriques, la contribution la plus importante à la variance de la désaisonnalisation provenait souvent de l'erreur d'échantillonnage. Cependant, la variance des estimations de tendance augmentait de façon importante aux extrémités des séries, en raison des effets d'erreurs d'extrapolation rétrospective et de prévision. En outre, des composantes non stationnaires des erreurs d'échantillonnage produisaient des patrons singuliers dans la variance de la désaisonnalisation et de l'estimation de tendance.
Date de diffusion : 1999-10-08
4. Les enquêtes sur les indices de prix en tant qu'études quasi-longitudinales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19980024351
Description :
Pour calculer les indices de prix, il faut recueillir des données relatives à un même article (en fait, un ensemble d'articles définis avec précision) durant diverses périodes. La question qu'on se pose est celle de savoir si de telles données quasi-longitudinales peuvent être modélisées de manière à expliquer ce qu'est un indice des prix. Des chercheurs de pointe spécialisés dans les questions relatives aux indices de prix ont émis des doutes quant à la possibilité d'utiliser la modélisation statistique pour caractériser de tels indices. Dans la présente communications, on propose un simple modèle à espace d'états relatif aux données sur les prix qui donne un indice des prix à la consommation exprimé d'après les paramètres du modèle.
Date de diffusion : 1999-01-14

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Analyses (2)

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1. Vers des variances pour la désaisonnalisation X-11 Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19990014709
Description :
Nous élaborons une méthode qui permet d'estimer la variance dans le cas de la désaisonnalisation effectuée à l'aide de la méthode X-11 et qui prend en compte les effets de l'erreur d'échantillonnage et des erreurs liées à l'extension de prévision. Dans notre méthode, l'erreur de désaisonnalisation présente dans les valeurs centrales d'une série chronologique suffisamment longue est causée uniquement par les effets de l'application de filtres X-11 aux erreurs d'échantillonnage. Vers les deux extrémités d'une série, nous prenons également en considération la contribution des erreurs d'extrapolation rétrospective et de prévision à l'erreur de désaisonnalisation. Nous élargissons notre méthode afin d'obtenir la variance d'erreurs contenues dans des estimations de tendance X-11 et de prendre en compte l'erreur d'estimation de coefficients de régression utilisés pour modéliser, par exemple, des effets de calendrier. Dans le cas de nos résultats empiriques, la contribution la plus importante à la variance de la désaisonnalisation provenait souvent de l'erreur d'échantillonnage. Cependant, la variance des estimations de tendance augmentait de façon importante aux extrémités des séries, en raison des effets d'erreurs d'extrapolation rétrospective et de prévision. En outre, des composantes non stationnaires des erreurs d'échantillonnage produisaient des patrons singuliers dans la variance de la désaisonnalisation et de l'estimation de tendance.
Date de diffusion : 1999-10-08
2. Les enquêtes sur les indices de prix en tant qu'études quasi-longitudinales Archivé
Articles et rapports : 12-001-X19980024351
Description :
Pour calculer les indices de prix, il faut recueillir des données relatives à un même article (en fait, un ensemble d'articles définis avec précision) durant diverses périodes. La question qu'on se pose est celle de savoir si de telles données quasi-longitudinales peuvent être modélisées de manière à expliquer ce qu'est un indice des prix. Des chercheurs de pointe spécialisés dans les questions relatives aux indices de prix ont émis des doutes quant à la possibilité d'utiliser la modélisation statistique pour caractériser de tels indices. Dans la présente communications, on propose un simple modèle à espace d'états relatif aux données sur les prix qui donne un indice des prix à la consommation exprimé d'après les paramètres du modèle.
Date de diffusion : 1999-01-14

Références (2)

Références (2) ((2 résultats))

1. Pondération et estimation de la variance pour étudier les tendances temporelles possibles des données tirées de la « U.S. Third National Health and Nutrition Examination Survey » Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015031
Description :
La U.S. Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III) a été réalisée de 1988 à 1994. Cette enquête visait avant tout à fournir des estimations de paramètres transversaux considérés comme pratiquement constants durant la période de collecte des données de six ans. Cependant, dans le cas de certaines variables (p. ex., la concentration sérique du plomb, l'indice de masse corporelle et le comportement concernant l'usage du tabac), des considérations importantes donnent à penser que des changements de niveau non négligeables pourraient être survenus entre 1988 et 1994. Pour ces variables, la NHANES III pourrait être une source de renseignements sur les tendances temporelles plus précieuse que d'autres études portant sur des populations et des échantillons plus restreints. Deux difficultés compliquent l'étude des tendances temporelles possibles. Premièrement, il existe un certain déséquilibre en ce qui a trait à l'attribution des interviews et des calendriers d'examen dans les diverses régions. Cette situation pose un problème pratique, car on note des écarts considérables d'une région à l'autre, dans le cas de certaines variables. Deuxièmement, des variations non négligeables des niveaux au fil du temps peuvent entacher d'un biais non négligeable certains estimateurs habituels de la variance NHANES III. Dans la présente communication, nous nous penchons sur ces deux inconvénients et présentons quelques-unes de leurs conséquences relativement à l'établissement de politiques en matière de statistique.
Date de diffusion : 1999-10-22
2. Probabilité d'être victimisé au fil du temps : résultats de la « U.S. National Crime Victimization Survey » Archivé
Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 11-522-X19980015033
Description :
Les incidents de victimisation ne sont pas distribués aléatoirement de façon uniforme à travers la population, mais ont plutôt tendance à se limiter à un nombre relativement faible de personnes. Nous utilisons des données tirées de la U.S. National Crime Victimization Survey (NCVS), qui est une enquête par panel avec renouvellement à plusieurs degrés, pour estimer les probabilités conditionnelles d'être la victime d'un crime à un temps t, compte tenu de son état de victimisation lors d'interviews antérieures. Nous présentons et ajustons des modèles qui permettent l'utilisation d'informations partielles provenant de ménages qui emménagent dans l'unité de logement ou qui la quittent durant la période d'étude. Nous avons constaté que la probabilité estimée d'être la victime d'un crime de l'interview t, compte tenu de la situation à l'interview (t-l) diminue avec (t). Nous examinons également les conséquences éventuelles sur l'estimation des taux transversaux de victimisation.
Date de diffusion : 1999-10-22

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Date de modification :: 2024-04-17

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