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1. Estimation de la population par échantillonnage multiple et sous-dénombrement lors du recensement en présence d’erreurs d’appariement Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199600114385
Description :
Les auteurs examinent le recensement par saisie-resaisie multiples en assouplissant l’hypothèse classique d’un appariement parfait. Ils proposent des modèles avec erreur d’appariement permettant de caractériser les méthodes d’appariement sujettes à des erreurs. Les données observées prennent la forme d’un tableau de contingence 2^k auquel manque une cellule et suivent une distribution multinomiale. Les auteurs proposent une méthode pour estimer la population. Cette approche s’applique à la fois aux modèles log-linéaires habituels pour les tableaux de contingence et aux modèles log-linéaires de l’hétérogénéité du potentiel de saisie. Enfin, les auteurs illustrent leur méthode et procèdent à une estimation en recourant à une répétition générale du recensement de 1990, effectuée en 1988 par le U.S. Bureau of the Census.
Date de diffusion : 1996-06-14
2. Estimation des caractéristiques des petites régions au moyen d’un modèle gaussien inverse Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199600114387
Description :
Les auteurs examinent la méthodologie de l’analyse de la variance dans le cas d’une distribution gaussienne inverse et l’adaptent à l’estimation des paramètres régionaux de populations finies. Grâce à une étude de Monte Carlo, ils démontrent que le choix de ces estimateurs est défendable pour les données d’enquête étalées vers la droite, telles que celles sur le revenu ou sur le rendement d’un secteur particulier.
Date de diffusion : 1996-06-14
3. Linéarisation des estimateurs de variance jackknife dans un échantillonnage stratifié à degrés multiples Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199600114388
Description :
Les auteurs examinent l’estimation de la variance d’une totalisation issue d’un échantillonnage stratifié à degrés multiples pour l’estimateur de stratification a posteriori et l’estimateur de régression généralisée. En linéarisant l’estimateur de variance jackknife, on obtient un nouvel estimateur, différent de celui obtenu par la méthode de linéarisation ordinaire. En matière de calcul, cet estimateur est plus simple à utiliser que l’estimateur de variance jackknife. Pourtant, il donne des valeurs qui s’approchent de celles de la méthode du jackknife. Les auteurs étudient les propriétés de l’estimateur de variance jackknife linéarisé, de l’estimateur de variance linéarisé ordinaire et de l’estimateur de variance jackknife dans le cadre d’une simulation. D’après l’écart entre le total estimatif des variables auxiliaires et les totaux connus de la population, les trois estimateurs donnent de bons résultats, conditionnellement ou non. Un estimateur de variance jackknife reposant sur une nouvelle pondération incorrecte a donné de piètres résultats, signe qu’il est important de procéder de façon adéquate à une nouvelle pondération quand on recourt à la méthode du jackknife.
Date de diffusion : 1996-06-14
4. Méthodes de linéarisation pour les échantillons à une et deux phases : une approche de type « recette » Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199600114389
Description :
Il existe un certain nombre de méthodes asymptotiquement équivalentes qui permettent de calculer l’approximation, par série de Taylor, des variances pour les statistiques complexes. Binder et Patak (1994) ont présenté la justification théorique pour une classe de méthodes. Toutefois, on peut établir bon nombre de ces méthodes à partir d’exemples pratiques en utilisant des techniques directes qui ne sont pas décrites clairement dans Binder et Patak. Dans cette communication, nous présentons une approche de type « recette », utilisable pour de nombreux exemples et dont les bonnes propriétés d’échantillonnage de taille finie ont été démontrées. La méthode retenue devient normalement claire lorsque l’on utilise des concepts comme méthodes basées sur un modèle ou linéarisation de la méthode du jackknife; toutefois, notre approche permet d’obtenir les résultats recherchés de façon plus directe. En outre, nous présentons de nouveaux résultats pour l’application de ces techniques à des échantillons à deux phases.
Date de diffusion : 1996-06-14
5. Incidence de la méthode d'estimation et de la correction de la population sur les estimations tirées des tables de mortalité canadiennes Archivé
Articles et rapports : 82-003-X19950032450
Géographie : Canada
Description :
Des tables de mortalité abrégées pour l'année 1991 ont été réalisées grâce aux données recueillies lors du Recensement du Canada de 1991, aux estimations du sous- dénombrement net au recensement et aux données sur la mortalité de 1990 à 1992. Les auteurs se sont intéressés à la sensibilité des valeurs qui composent les tables de mortalité, à diverses méthodes d'estimation et à diverses estimations de la populaiton. Ils ont comparé les résultats obtenues avec quatre méthodes (incluant Greville, Chiang et Keyfitz) et utilisé les estimations de la population, corrigées ou non en fonction du sous- dénombrement net au recensement, pour vérifier les effets de la méthode et du type d'estimation de la population sur les valeurs des tables de mortalité. Il en concluent que l'influence de la méthode d'estimation est bien moins grande que celle des estimations de la population. L'espérance de vie à la naissance varie d'au plus 15 jours selon la méthode de calcul choisies, mais de quelque 73 jours lorsqu'on change d'estimation de la population. Puisque l'importance du sous-dénombrement net fluctue avec l'âge, le sexe et la province, l'espérance de vie connai't des variations correspondantes.
Date de diffusion : 1996-02-09

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1. Estimation de la population par échantillonnage multiple et sous-dénombrement lors du recensement en présence d’erreurs d’appariement Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199600114385
Description :
Les auteurs examinent le recensement par saisie-resaisie multiples en assouplissant l’hypothèse classique d’un appariement parfait. Ils proposent des modèles avec erreur d’appariement permettant de caractériser les méthodes d’appariement sujettes à des erreurs. Les données observées prennent la forme d’un tableau de contingence 2^k auquel manque une cellule et suivent une distribution multinomiale. Les auteurs proposent une méthode pour estimer la population. Cette approche s’applique à la fois aux modèles log-linéaires habituels pour les tableaux de contingence et aux modèles log-linéaires de l’hétérogénéité du potentiel de saisie. Enfin, les auteurs illustrent leur méthode et procèdent à une estimation en recourant à une répétition générale du recensement de 1990, effectuée en 1988 par le U.S. Bureau of the Census.
Date de diffusion : 1996-06-14
2. Estimation des caractéristiques des petites régions au moyen d’un modèle gaussien inverse Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199600114387
Description :
Les auteurs examinent la méthodologie de l’analyse de la variance dans le cas d’une distribution gaussienne inverse et l’adaptent à l’estimation des paramètres régionaux de populations finies. Grâce à une étude de Monte Carlo, ils démontrent que le choix de ces estimateurs est défendable pour les données d’enquête étalées vers la droite, telles que celles sur le revenu ou sur le rendement d’un secteur particulier.
Date de diffusion : 1996-06-14
3. Linéarisation des estimateurs de variance jackknife dans un échantillonnage stratifié à degrés multiples Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199600114388
Description :
Les auteurs examinent l’estimation de la variance d’une totalisation issue d’un échantillonnage stratifié à degrés multiples pour l’estimateur de stratification a posteriori et l’estimateur de régression généralisée. En linéarisant l’estimateur de variance jackknife, on obtient un nouvel estimateur, différent de celui obtenu par la méthode de linéarisation ordinaire. En matière de calcul, cet estimateur est plus simple à utiliser que l’estimateur de variance jackknife. Pourtant, il donne des valeurs qui s’approchent de celles de la méthode du jackknife. Les auteurs étudient les propriétés de l’estimateur de variance jackknife linéarisé, de l’estimateur de variance linéarisé ordinaire et de l’estimateur de variance jackknife dans le cadre d’une simulation. D’après l’écart entre le total estimatif des variables auxiliaires et les totaux connus de la population, les trois estimateurs donnent de bons résultats, conditionnellement ou non. Un estimateur de variance jackknife reposant sur une nouvelle pondération incorrecte a donné de piètres résultats, signe qu’il est important de procéder de façon adéquate à une nouvelle pondération quand on recourt à la méthode du jackknife.
Date de diffusion : 1996-06-14
4. Méthodes de linéarisation pour les échantillons à une et deux phases : une approche de type « recette » Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199600114389
Description :
Il existe un certain nombre de méthodes asymptotiquement équivalentes qui permettent de calculer l’approximation, par série de Taylor, des variances pour les statistiques complexes. Binder et Patak (1994) ont présenté la justification théorique pour une classe de méthodes. Toutefois, on peut établir bon nombre de ces méthodes à partir d’exemples pratiques en utilisant des techniques directes qui ne sont pas décrites clairement dans Binder et Patak. Dans cette communication, nous présentons une approche de type « recette », utilisable pour de nombreux exemples et dont les bonnes propriétés d’échantillonnage de taille finie ont été démontrées. La méthode retenue devient normalement claire lorsque l’on utilise des concepts comme méthodes basées sur un modèle ou linéarisation de la méthode du jackknife; toutefois, notre approche permet d’obtenir les résultats recherchés de façon plus directe. En outre, nous présentons de nouveaux résultats pour l’application de ces techniques à des échantillons à deux phases.
Date de diffusion : 1996-06-14
5. Incidence de la méthode d'estimation et de la correction de la population sur les estimations tirées des tables de mortalité canadiennes Archivé
Articles et rapports : 82-003-X19950032450
Géographie : Canada
Description :
Des tables de mortalité abrégées pour l'année 1991 ont été réalisées grâce aux données recueillies lors du Recensement du Canada de 1991, aux estimations du sous- dénombrement net au recensement et aux données sur la mortalité de 1990 à 1992. Les auteurs se sont intéressés à la sensibilité des valeurs qui composent les tables de mortalité, à diverses méthodes d'estimation et à diverses estimations de la populaiton. Ils ont comparé les résultats obtenues avec quatre méthodes (incluant Greville, Chiang et Keyfitz) et utilisé les estimations de la population, corrigées ou non en fonction du sous- dénombrement net au recensement, pour vérifier les effets de la méthode et du type d'estimation de la population sur les valeurs des tables de mortalité. Il en concluent que l'influence de la méthode d'estimation est bien moins grande que celle des estimations de la population. L'espérance de vie à la naissance varie d'au plus 15 jours selon la méthode de calcul choisies, mais de quelque 73 jours lorsqu'on change d'estimation de la population. Puisque l'importance du sous-dénombrement net fluctue avec l'âge, le sexe et la province, l'espérance de vie connai't des variations correspondantes.
Date de diffusion : 1996-02-09

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Date de modification :: 2024-04-24

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