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Tout (7)

Tout (7) ((7 résultats))

  • Articles et rapports : 12-001-X201600214662
    Description :

    Les plans d’échantillonnage à deux phases sont souvent utilisés dans les enquêtes lorsque la base de sondage ne contient que peu d’information auxiliaire, voire aucune. Dans la présente note, nous apportons certains éclaircissements sur le concept d’invariance souvent mentionné dans le contexte des plans d’échantillonnage à deux phases. Nous définissons deux types de plans d’échantillonnage à deux phases invariants, à savoir les plans fortement invariants et les plans faiblement invariants, et donnons des exemples. Enfin, nous décrivons les implications d’une forte ou d’une faible invariance du point de vue de l’inférence.

    Date de diffusion : 2016-12-20

  • Articles et rapports : 12-001-X201600114545
    Description :

    L’estimation des quantiles est une question d’intérêt dans le contexte non seulement de la régression, mais aussi de la théorie de l’échantillonnage. Les expectiles constituent une solution de rechange naturelle ou un complément aux quantiles. En tant que généralisation de la moyenne, les expectiles ont gagné en popularité ces dernières années parce qu’en plus d’offrir un portrait plus détaillé des données que la moyenne ordinaire, ils peuvent servir à calculer les quantiles grâce aux liens étroits qui les associent à ceux-ci. Nous expliquons comment estimer les expectiles en vertu d’un échantillonnage à probabilités inégales et comment les utiliser pour estimer la fonction de répartition. L’estimateur ajusté de la fonction de répartition obtenu peut être inversé pour établir les estimations des quantiles. Nous réalisons une étude par simulations pour examiner et comparer l’efficacité de l’estimateur fondé sur des expectiles.

    Date de diffusion : 2016-06-22

  • Articles et rapports : 11-522-X201700014704
    Description :

    Il existe plusieurs domaines et sujets de recherche méthodologique en statistiques officielles. Nous expliquons pourquoi ils sont importants, et pourquoi il s’agit des plus importants pour les statistiques officielles. Nous décrivons les principaux sujets dans ces domaines de recherche et nous donnons un aperçu de ce qui semble le plus prometteur pour les aborder. Nous nous penchons ici sur: (i) la qualité des comptes nationaux, et plus particulièrement le taux de croissance du revenu national brut; (ii) les mégadonnées, et plus particulièrement la façon de créer des estimations représentatives et de tirer le meilleur parti possible des mégadonnées, lorsque cela semble difficile ou impossible; Nous abordons aussi : (i) l’amélioration de l’actualité des estimations statistiques provisoires et finales; (ii) l’analyse statistique, plus particulièrement des phénomènes complexes et cohérents. Ces sujets font partie de l’actuel programme de recherche méthodologique stratégique qui a été adopté récemment à Statistique Pays-Bas.

    Date de diffusion : 2016-03-24

  • Articles et rapports : 11-522-X201700014713
    Description :

    Le terme mégadonnées peut signifier différentes choses pour différentes personnes. Pour certaines, il s’agit d’ensembles de données que nos systèmes classiques de traitement et d’analyse ne peuvent plus traiter. Pour d’autres, cela veut simplement dire tirer parti des ensembles de données existants de toutes tailles et trouver des façons de les fusionner, avec comme objectif de produire de nouveaux éléments de connaissance. La première perspective présente un certain nombre de défis importants pour les études traditionnelles de marché, recherches sur l’opinion et recherches sociales. Dans l’un ou l’autre cas, il existe des répercussions pour l’avenir des enquêtes, qu’on commence à peine à explorer.

    Date de diffusion : 2016-03-24

  • Articles et rapports : 11-522-X201700014727
    Description :

    "Des échantillons probabilistes tirés de bases de sondage quasi-universelles de ménages et de personnes, des mesures normalisées, qui donnent lieu à des enregistrements de données multivariées, analysés au moyen de procédures statistiques reflétant le plan de sondage – c’est-ce qui a constitué le fondement des sciences sociales empiriques pendant 75 ans. C’est cette structure de mesure qui a donné au monde développé la grande majorité de nos connaissances actuelles sur nos sociétés et leurs économies. Les données d’enquête conservées actuellement constituent un dossier historique unique. Cependant, nous vivons maintenant dans un monde de données bien différent de celui dans lequel les dirigeants des organismes statistiques et des sciences sociales ont grandi. Nous produisons maintenant des données multidimensionnelles à partir de recherches sur Internet, de dispositifs mobiles connectés à Internet, des médias sociaux, de différents capteurs, de lecteurs optiques de magasins de détails et d’autres dispositifs. Certains estiment que la taille de ces sources de données augmente de 40 % par année. La taille totale de ces nouvelles sources de données éclipse celle des enquêtes fondées sur un échantillon probabiliste. De plus, les enquêtes fondées sur des échantillons ne se portent pas très bien dans le monde développé. La baisse des taux de participation aux enquêtes est liée aux coûts de plus en plus élevés de la collecte des données. Malgré des besoins en information croissants, la création de nouveaux instruments d’enquête est entravée par les restrictions budgétaires imposées aux organismes de statistique officielle et aux sources de financement de la recherche en sciences sociales. Toutes ces observations représentent des défis sans précédent pour le paradigme de base de l’inférence dans les sciences sociales et économiques. L’article propose de nouvelles approches à mettre en œuvre pour ce moment charnière historique. "

    Date de diffusion : 2016-03-24

  • Articles et rapports : 11-522-X201700014738
    Description :

    Sous l’approche classique de traitement des observations manquantes fondée sur le plan de sondage, la construction de classes de pondération et le calage sont utilisés pour ajuster les poids de sondage pour les répondants présents dans l’échantillon. Ici, nous utilisons ces poids ajustés pour définir une loi de Dirichlet qui peut servir à faire des inférences au sujet de la population. Des exemples montrent que les procédures résultantes possèdent de meilleures propriétés de performance que les méthodes classiques quand la population est asymétrique.

    Date de diffusion : 2016-03-24

  • Articles et rapports : 11-522-X201700014759
    Description :

    Nombre des possibilités et des défis de la science des données moderne découlent d’éléments dynamiques, dont l’évolution des populations, la croissance du volume de données administratives et commerciales sur les particuliers et les établissements, les flux continus de données et la capacité de les analyser et de les résumer en temps réel, ainsi que la détérioration des données faute de ressources pour les tenir à jour. Le domaine de la statistique officielle, qui met l’accent sur la qualité des données et l’obtention de résultats défendables, se prête parfaitement à la mise en relief des questions statistiques et liées à la science des données dans divers contextes. L’exposé souligne l’importance des bases de sondage de population et de leur tenue à jour, la possibilité d’utiliser des méthodes à bases de sondage multiples et des couplages d’enregistrements, la façon dont l’utilisation de données à grande échelle non issues d’enquêtes comme information auxiliaire façonne les objets de l’inférence, la complexité des modèles pour les grands ensembles de données, l’importance des méthodes récursives et de la régularisation, et les avantages des outils évolués de visualisation des données en ce qui concerne la détection des changements.

    Date de diffusion : 2016-03-24
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Analyses (7)

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  • Articles et rapports : 12-001-X201600214662
    Description :

    Les plans d’échantillonnage à deux phases sont souvent utilisés dans les enquêtes lorsque la base de sondage ne contient que peu d’information auxiliaire, voire aucune. Dans la présente note, nous apportons certains éclaircissements sur le concept d’invariance souvent mentionné dans le contexte des plans d’échantillonnage à deux phases. Nous définissons deux types de plans d’échantillonnage à deux phases invariants, à savoir les plans fortement invariants et les plans faiblement invariants, et donnons des exemples. Enfin, nous décrivons les implications d’une forte ou d’une faible invariance du point de vue de l’inférence.

    Date de diffusion : 2016-12-20

  • Articles et rapports : 12-001-X201600114545
    Description :

    L’estimation des quantiles est une question d’intérêt dans le contexte non seulement de la régression, mais aussi de la théorie de l’échantillonnage. Les expectiles constituent une solution de rechange naturelle ou un complément aux quantiles. En tant que généralisation de la moyenne, les expectiles ont gagné en popularité ces dernières années parce qu’en plus d’offrir un portrait plus détaillé des données que la moyenne ordinaire, ils peuvent servir à calculer les quantiles grâce aux liens étroits qui les associent à ceux-ci. Nous expliquons comment estimer les expectiles en vertu d’un échantillonnage à probabilités inégales et comment les utiliser pour estimer la fonction de répartition. L’estimateur ajusté de la fonction de répartition obtenu peut être inversé pour établir les estimations des quantiles. Nous réalisons une étude par simulations pour examiner et comparer l’efficacité de l’estimateur fondé sur des expectiles.

    Date de diffusion : 2016-06-22

  • Articles et rapports : 11-522-X201700014704
    Description :

    Il existe plusieurs domaines et sujets de recherche méthodologique en statistiques officielles. Nous expliquons pourquoi ils sont importants, et pourquoi il s’agit des plus importants pour les statistiques officielles. Nous décrivons les principaux sujets dans ces domaines de recherche et nous donnons un aperçu de ce qui semble le plus prometteur pour les aborder. Nous nous penchons ici sur: (i) la qualité des comptes nationaux, et plus particulièrement le taux de croissance du revenu national brut; (ii) les mégadonnées, et plus particulièrement la façon de créer des estimations représentatives et de tirer le meilleur parti possible des mégadonnées, lorsque cela semble difficile ou impossible; Nous abordons aussi : (i) l’amélioration de l’actualité des estimations statistiques provisoires et finales; (ii) l’analyse statistique, plus particulièrement des phénomènes complexes et cohérents. Ces sujets font partie de l’actuel programme de recherche méthodologique stratégique qui a été adopté récemment à Statistique Pays-Bas.

    Date de diffusion : 2016-03-24

  • Articles et rapports : 11-522-X201700014713
    Description :

    Le terme mégadonnées peut signifier différentes choses pour différentes personnes. Pour certaines, il s’agit d’ensembles de données que nos systèmes classiques de traitement et d’analyse ne peuvent plus traiter. Pour d’autres, cela veut simplement dire tirer parti des ensembles de données existants de toutes tailles et trouver des façons de les fusionner, avec comme objectif de produire de nouveaux éléments de connaissance. La première perspective présente un certain nombre de défis importants pour les études traditionnelles de marché, recherches sur l’opinion et recherches sociales. Dans l’un ou l’autre cas, il existe des répercussions pour l’avenir des enquêtes, qu’on commence à peine à explorer.

    Date de diffusion : 2016-03-24

  • Articles et rapports : 11-522-X201700014727
    Description :

    "Des échantillons probabilistes tirés de bases de sondage quasi-universelles de ménages et de personnes, des mesures normalisées, qui donnent lieu à des enregistrements de données multivariées, analysés au moyen de procédures statistiques reflétant le plan de sondage – c’est-ce qui a constitué le fondement des sciences sociales empiriques pendant 75 ans. C’est cette structure de mesure qui a donné au monde développé la grande majorité de nos connaissances actuelles sur nos sociétés et leurs économies. Les données d’enquête conservées actuellement constituent un dossier historique unique. Cependant, nous vivons maintenant dans un monde de données bien différent de celui dans lequel les dirigeants des organismes statistiques et des sciences sociales ont grandi. Nous produisons maintenant des données multidimensionnelles à partir de recherches sur Internet, de dispositifs mobiles connectés à Internet, des médias sociaux, de différents capteurs, de lecteurs optiques de magasins de détails et d’autres dispositifs. Certains estiment que la taille de ces sources de données augmente de 40 % par année. La taille totale de ces nouvelles sources de données éclipse celle des enquêtes fondées sur un échantillon probabiliste. De plus, les enquêtes fondées sur des échantillons ne se portent pas très bien dans le monde développé. La baisse des taux de participation aux enquêtes est liée aux coûts de plus en plus élevés de la collecte des données. Malgré des besoins en information croissants, la création de nouveaux instruments d’enquête est entravée par les restrictions budgétaires imposées aux organismes de statistique officielle et aux sources de financement de la recherche en sciences sociales. Toutes ces observations représentent des défis sans précédent pour le paradigme de base de l’inférence dans les sciences sociales et économiques. L’article propose de nouvelles approches à mettre en œuvre pour ce moment charnière historique. "

    Date de diffusion : 2016-03-24

  • Articles et rapports : 11-522-X201700014738
    Description :

    Sous l’approche classique de traitement des observations manquantes fondée sur le plan de sondage, la construction de classes de pondération et le calage sont utilisés pour ajuster les poids de sondage pour les répondants présents dans l’échantillon. Ici, nous utilisons ces poids ajustés pour définir une loi de Dirichlet qui peut servir à faire des inférences au sujet de la population. Des exemples montrent que les procédures résultantes possèdent de meilleures propriétés de performance que les méthodes classiques quand la population est asymétrique.

    Date de diffusion : 2016-03-24

  • Articles et rapports : 11-522-X201700014759
    Description :

    Nombre des possibilités et des défis de la science des données moderne découlent d’éléments dynamiques, dont l’évolution des populations, la croissance du volume de données administratives et commerciales sur les particuliers et les établissements, les flux continus de données et la capacité de les analyser et de les résumer en temps réel, ainsi que la détérioration des données faute de ressources pour les tenir à jour. Le domaine de la statistique officielle, qui met l’accent sur la qualité des données et l’obtention de résultats défendables, se prête parfaitement à la mise en relief des questions statistiques et liées à la science des données dans divers contextes. L’exposé souligne l’importance des bases de sondage de population et de leur tenue à jour, la possibilité d’utiliser des méthodes à bases de sondage multiples et des couplages d’enregistrements, la façon dont l’utilisation de données à grande échelle non issues d’enquêtes comme information auxiliaire façonne les objets de l’inférence, la complexité des modèles pour les grands ensembles de données, l’importance des méthodes récursives et de la régularisation, et les avantages des outils évolués de visualisation des données en ce qui concerne la détection des changements.

    Date de diffusion : 2016-03-24
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