Techniques d’enquête
Estimation sur petits domaines fondée sur un modèle sous échantillonnage informatif

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par François Verret, J.N.K. Rao et Michael A. HidiroglouNote 1

  • Date de diffusion : 17 décembre 2015
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Résumé

L’utilisation de modèles de population au niveau de l’unité pour estimer des totaux et des moyennes de petit domaine en se fondant sur un modèle est fréquente, mais il se peut que le modèle ne soit pas vérifié pour l’échantillon si le plan d’échantillonnage est informatif pour le modèle. Par conséquent, les méthodes d’estimation classiques, qui supposent que le modèle est vérifié pour l’échantillon, peuvent donner des estimateurs biaisés. Nous étudions d’autres méthodes comprenant l’utilisation d’une fonction appropriée de la probabilité de sélection des unités en tant que variable auxiliaire supplémentaire dans le modèle de l’échantillon. Nous présentons les résultats d’une étude en simulation du biais et de l’erreur quadratique moyenne (EQM) des estimateurs proposés des moyennes de petit domaine et du biais relatif des estimateurs de l’EQM connexes, en utilisant des plans d’échantillonnage informatifs pour générer les échantillons. D’autres méthodes, fondées sur la modélisation de l’espérance conditionnelle du poids de sondage sous forme d’une fonction des covariables du modèle et de la réponse, sont également incluses dans l’étude en simulation.

Mots-clés : Modèle augmenté; meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique (EBLUP); modèle à erreurs emboîtées; pseudo-EBLUP.

Table des matières

Notes

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Politique de rédaction

Techniques d’enquête publie des articles sur les divers aspects des méthodes statistiques qui intéressent un organisme statistique comme, par exemple, les problèmes de conception découlant de contraintes d’ordre pratique, l’utilisation de différentes sources de données et de méthodes de collecte, les erreurs dans les enquêtes, l’évaluation des enquêtes, la recherche sur les méthodes d’enquête, l’analyse des séries chronologiques, la désaisonnalisation, les études démographiques, l’intégration de données statistiques, les méthodes d’estimation et d’analyse de données et le développement de systèmes généralisés. Une importance particulière est accordée à l’élaboration et à l’évaluation de méthodes qui ont été utilisées pour la collecte de données ou appliquées à des données réelles. Tous les articles seront soumis à une critique, mais les auteurs demeurent responsables du contenu de leur texte et les opinions émises dans la revue ne sont pas nécessairement celles du comité de rédaction ni de Statistique Canada.

Présentation de textes pour la revue

Techniques d’enquête est publiée en version électronique deux fois l’an. Les auteurs désirant faire paraître un article sont invités à le faire parvenir en français ou en anglais en format électronique et préférablement en Word au rédacteur en chef, (statcan.smj-rte.statcan@canada.ca, Statistique Canada, 150 Promenade du Pré Tunney, Ottawa, (Ontario), Canada, K1A 0T6). Pour les instructions sur le format, veuillez consulter les directives présentées dans la revue ou sur le site web (www.statcan.gc.ca/Techniquesdenquete).

Note de reconnaissance

Le succès du système statistique du Canada repose sur un partenariat bien établi entre Statistique Canada et la population, les entreprises, les administrations canadiennes et les autres organismes. Sans cette collaboration et cette bonne volonté, il serait impossible de produire des statistiques précises et actuelles.

Normes de service à la clientèle

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Droit d'auteur

Publication autorisée par le ministre responsable de Statistique Canada.

© Ministre de l'Industrie, 2015

L'utilisation de la présente publication est assujettie aux modalités de l'Entente de licence ouverte de Statistique Canada.

No 12-001-X au catalogue

Périodicité : Semi-annuel

Ottawa

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