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Tout (6) ((6 résultats))

  • Articles et rapports : 12-001-X199000214527
    Description :

    La United States National Crime Survey (Enquête nationale sur la criminalité aux États-Unis) est une enquête-ménage de grande envergure ayant pour objet l’établissement d’estimations des pourcentages de personnes ou de ménages victimes d’actes criminels. L’enquête est une enquête par panel avec renouvellement et, selon le plan de sondage, les unités de logement sélectionnées font partie de l’échantillon pendant trois ans et demi, les occupants de ces unités de logements étant interviewés tous les six mois. Comme aussi peu que 25 % des personnes interviewées dans le cadre de l’enquête participent à tous les cycles d’interview au cours de la période de trois ans et demi, la non-réponse constitue un des graves problèmes entachant les données longitudinales recueillies à l’aide de la National Crime Survey. De plus, l’occurrence de la non-réponse n’est pas aléatoire, c’est-à-dire qu’elle varie selon que le répondant a été ou non victime d’actes criminels. Le présent article porte sur des modèles d’estimation des flux bruts dans les catégories relatives à deux modes de classement des actes criminels déclarés : selon le nombre d’actes criminels et selon la gravité de l’acte criminel. Dans ces modèles, il y a des mécanismes de non-réponse aléatoire ou non aléatoire et les probabilités se rattachant aux flux bruts peuvent ne pas être assujetties à des contraintes ou être symétriques. Les modèles sont ajustés aux données recueillies dans le cadre de la National Crime Survey à l’aide d’estimateurs du maximum de vraisemblance.

    Date de diffusion : 1990-12-14

  • Articles et rapports : 12-001-X199000214530
    Description :

    L’auteur montre que, pour une catégorie d’estimateurs linéaires sans biais appliqués à une catégorie de plans d’échantillonnage, il est possible d’estimer un rapport de population au moyen d’un rapport d’estimateurs non biaisés sans connaître les poids d’échantillonnage. Cette catégorie de plans d’échantillonnage comprend des plans aussi courants que l’échantillonnage avec probabilités inégales avec ou sans remise, l’échantillonnage stratifié avec répartition proportionnelle et probabilités inégales de sélection sans remise dans chaque strate, etc.

    Date de diffusion : 1990-12-14

  • Articles et rapports : 12-001-X199000214537
    Description :

    Dans cet article, nous nous intéressons principalement aux enquêtes à passages répétés où une partie des unités de l’échantillon est observée sur plusieurs périodes et une partie n’est pas observée à certaines périodes. Nous voyons en quoi consiste l’estimation par les moindres carrés pour de telles enquêtes. Nous nous arrêtons aussi à des méthodes d’estimation en vertu desquelles les estimations existantes n’ont pas à être révisées lorsque de nouvelles données sont connues. Par ailleurs, nous considérons des méthodes pour estimer des paramètres longitudinaux; mentionnons à cet égard les tableaux de variation brute. Nous décrivons aussi la méthode d’estimation utilisée dans une enquête à passages répétés sur l’utilisation du sol, réalisée par le U.S. Soil Conservation Service. Enfin, nous illustrons l’effet de l’erreur de mesure sur les estimations de la variation brute et montrons que les plans de sondage qui permettent d’estimer les paramètres du processus d’erreur de mesure peuvent être très efficients.

    Date de diffusion : 1990-12-14

  • Articles et rapports : 12-001-X199000114549
    Description :

    Dans de nombreuses enquêtes réalisées par l’État, les répondants sont interviewés à un certain nombre de reprises avant que l’enquête ne prenne fin; on parle alors d’enquête avec plan de renouvellement ou d’échantillonnage répété. On a souvent recours à des estimateurs composites - qui intègrent des données de la période courante et de périodes antérieures - pour déterminer la valeur d’une caractéristique d’intérêt. Comme l’ont mentionné d’autres auteurs, on peut se servir des estimateurs composites dans un plan de renouvellement afin de réduire la variance des estimateurs de variation de niveau. Dans cet article, nous établissons des formules simples pour les variances d’une catégorie d’estimateurs composites de niveau, de variation de niveau et de niveau moyen. Nous considérons tout d’abord des plans de renouvellement à un niveau, où seul le mois courant fait l’objet de l’interview. Nous établissons des résultats pour des plans de sondage qui prévoient m interviews dans une période de M mois. Nous passons ensuite aux plans à plusieurs niveaux à chaque mois, un groupe parmi p est interviewé. Les membres de ce groupe répondent alors à des questions qui portent sur les p mois antérieurs. Les résultats obtenus dans les diverses sections de cet article s’appliquent à un très grand nombre d’enquêtes des organismes d’État.

    Date de diffusion : 1990-06-15

  • Articles et rapports : 12-001-X199000114554
    Description :

    Nous cherchons ici à estimer le total d’une population finie qui est stratifiée à deux niveaux : un niveau secondaire, caractérisé par une faible variabilité intrastrate mais inconnu avant la première phase du sondage, et un niveau préliminaire (stratification a priori), qui permet de prévoir avec assez d’efficacité, pour chaque unité, les résultats de la stratification a posteriori. Dans un sondage à deux phases visant à tenir compte de la non-réponse, par exemple, la stratification a posteriori peut servir à diviser une sous-population en deux groupes : répondants et non-répondants. Nous appliquons les estimateurs de Vardeman et Meeden (1984) suivant diverses hypothèses concernant le genre d’information préalable utilisée. Au moyen d’une simulation, nous analysons l’erreur type de ces estimateurs en regard de celle des méthodes courantes. Lorsqu’il n’existe pas d’information préalable et que l’on a recours à l’échantillonnage proportionnel, l’estimateur est non biaisé et sa variance est calculée par approximation. Dans ce cas, la variance est toujours inférieure à celle de l’échantillonnage double ordinaire pour stratification. Par ailleurs, lorsqu’il n’y a pas d’information préalable mais que l’on a recours à l’échantillonnage non proportionnel, il est possible, moyennant une légère modification du plan d’échantillonnage de la seconde phase, de déterminer un estimateur non biaisé de même que la variance correspondante, un estimateur non biaisé de cette variance et un mode de répartition optimale pour les deux phases du sondage. Enfin, nous examinons des applications de ces méthodes.

    Date de diffusion : 1990-06-15

  • Articles et rapports : 12-001-X199000114555
    Description :

    Dans cet article, l’auteur propose une formule d’estimation non biaisée de la variance pour un plan de sondage à deux phases tel qu’utilisé dans de nombreuses enquêtes agricoles. Ce genre de plan consiste, dans un premier temps, à prélever des unités primaires d’échantillonnage (UPE) définies selon des critères géographiques au moyen d’une méthode d’échantillonnage aléatoire simple stratifié; les unités secondaires d’échantillonnage dans les UPE prélevées sont ensuite stratifiées à leur tour en fonction de leurs caractéristiques, et l’on prélève un échantillon de ces dernières au cours d’une deuxième phase d’échantillonnage aléatoire simple stratifié.

    Date de diffusion : 1990-06-15
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Analyses (6)

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  • Articles et rapports : 12-001-X199000214527
    Description :

    La United States National Crime Survey (Enquête nationale sur la criminalité aux États-Unis) est une enquête-ménage de grande envergure ayant pour objet l’établissement d’estimations des pourcentages de personnes ou de ménages victimes d’actes criminels. L’enquête est une enquête par panel avec renouvellement et, selon le plan de sondage, les unités de logement sélectionnées font partie de l’échantillon pendant trois ans et demi, les occupants de ces unités de logements étant interviewés tous les six mois. Comme aussi peu que 25 % des personnes interviewées dans le cadre de l’enquête participent à tous les cycles d’interview au cours de la période de trois ans et demi, la non-réponse constitue un des graves problèmes entachant les données longitudinales recueillies à l’aide de la National Crime Survey. De plus, l’occurrence de la non-réponse n’est pas aléatoire, c’est-à-dire qu’elle varie selon que le répondant a été ou non victime d’actes criminels. Le présent article porte sur des modèles d’estimation des flux bruts dans les catégories relatives à deux modes de classement des actes criminels déclarés : selon le nombre d’actes criminels et selon la gravité de l’acte criminel. Dans ces modèles, il y a des mécanismes de non-réponse aléatoire ou non aléatoire et les probabilités se rattachant aux flux bruts peuvent ne pas être assujetties à des contraintes ou être symétriques. Les modèles sont ajustés aux données recueillies dans le cadre de la National Crime Survey à l’aide d’estimateurs du maximum de vraisemblance.

    Date de diffusion : 1990-12-14

  • Articles et rapports : 12-001-X199000214530
    Description :

    L’auteur montre que, pour une catégorie d’estimateurs linéaires sans biais appliqués à une catégorie de plans d’échantillonnage, il est possible d’estimer un rapport de population au moyen d’un rapport d’estimateurs non biaisés sans connaître les poids d’échantillonnage. Cette catégorie de plans d’échantillonnage comprend des plans aussi courants que l’échantillonnage avec probabilités inégales avec ou sans remise, l’échantillonnage stratifié avec répartition proportionnelle et probabilités inégales de sélection sans remise dans chaque strate, etc.

    Date de diffusion : 1990-12-14

  • Articles et rapports : 12-001-X199000214537
    Description :

    Dans cet article, nous nous intéressons principalement aux enquêtes à passages répétés où une partie des unités de l’échantillon est observée sur plusieurs périodes et une partie n’est pas observée à certaines périodes. Nous voyons en quoi consiste l’estimation par les moindres carrés pour de telles enquêtes. Nous nous arrêtons aussi à des méthodes d’estimation en vertu desquelles les estimations existantes n’ont pas à être révisées lorsque de nouvelles données sont connues. Par ailleurs, nous considérons des méthodes pour estimer des paramètres longitudinaux; mentionnons à cet égard les tableaux de variation brute. Nous décrivons aussi la méthode d’estimation utilisée dans une enquête à passages répétés sur l’utilisation du sol, réalisée par le U.S. Soil Conservation Service. Enfin, nous illustrons l’effet de l’erreur de mesure sur les estimations de la variation brute et montrons que les plans de sondage qui permettent d’estimer les paramètres du processus d’erreur de mesure peuvent être très efficients.

    Date de diffusion : 1990-12-14

  • Articles et rapports : 12-001-X199000114549
    Description :

    Dans de nombreuses enquêtes réalisées par l’État, les répondants sont interviewés à un certain nombre de reprises avant que l’enquête ne prenne fin; on parle alors d’enquête avec plan de renouvellement ou d’échantillonnage répété. On a souvent recours à des estimateurs composites - qui intègrent des données de la période courante et de périodes antérieures - pour déterminer la valeur d’une caractéristique d’intérêt. Comme l’ont mentionné d’autres auteurs, on peut se servir des estimateurs composites dans un plan de renouvellement afin de réduire la variance des estimateurs de variation de niveau. Dans cet article, nous établissons des formules simples pour les variances d’une catégorie d’estimateurs composites de niveau, de variation de niveau et de niveau moyen. Nous considérons tout d’abord des plans de renouvellement à un niveau, où seul le mois courant fait l’objet de l’interview. Nous établissons des résultats pour des plans de sondage qui prévoient m interviews dans une période de M mois. Nous passons ensuite aux plans à plusieurs niveaux à chaque mois, un groupe parmi p est interviewé. Les membres de ce groupe répondent alors à des questions qui portent sur les p mois antérieurs. Les résultats obtenus dans les diverses sections de cet article s’appliquent à un très grand nombre d’enquêtes des organismes d’État.

    Date de diffusion : 1990-06-15

  • Articles et rapports : 12-001-X199000114554
    Description :

    Nous cherchons ici à estimer le total d’une population finie qui est stratifiée à deux niveaux : un niveau secondaire, caractérisé par une faible variabilité intrastrate mais inconnu avant la première phase du sondage, et un niveau préliminaire (stratification a priori), qui permet de prévoir avec assez d’efficacité, pour chaque unité, les résultats de la stratification a posteriori. Dans un sondage à deux phases visant à tenir compte de la non-réponse, par exemple, la stratification a posteriori peut servir à diviser une sous-population en deux groupes : répondants et non-répondants. Nous appliquons les estimateurs de Vardeman et Meeden (1984) suivant diverses hypothèses concernant le genre d’information préalable utilisée. Au moyen d’une simulation, nous analysons l’erreur type de ces estimateurs en regard de celle des méthodes courantes. Lorsqu’il n’existe pas d’information préalable et que l’on a recours à l’échantillonnage proportionnel, l’estimateur est non biaisé et sa variance est calculée par approximation. Dans ce cas, la variance est toujours inférieure à celle de l’échantillonnage double ordinaire pour stratification. Par ailleurs, lorsqu’il n’y a pas d’information préalable mais que l’on a recours à l’échantillonnage non proportionnel, il est possible, moyennant une légère modification du plan d’échantillonnage de la seconde phase, de déterminer un estimateur non biaisé de même que la variance correspondante, un estimateur non biaisé de cette variance et un mode de répartition optimale pour les deux phases du sondage. Enfin, nous examinons des applications de ces méthodes.

    Date de diffusion : 1990-06-15

  • Articles et rapports : 12-001-X199000114555
    Description :

    Dans cet article, l’auteur propose une formule d’estimation non biaisée de la variance pour un plan de sondage à deux phases tel qu’utilisé dans de nombreuses enquêtes agricoles. Ce genre de plan consiste, dans un premier temps, à prélever des unités primaires d’échantillonnage (UPE) définies selon des critères géographiques au moyen d’une méthode d’échantillonnage aléatoire simple stratifié; les unités secondaires d’échantillonnage dans les UPE prélevées sont ensuite stratifiées à leur tour en fonction de leurs caractéristiques, et l’on prélève un échantillon de ces dernières au cours d’une deuxième phase d’échantillonnage aléatoire simple stratifié.

    Date de diffusion : 1990-06-15
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