Pondération et estimation
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- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 13-604-M2003042Description :
Le 31 mai 2001, pour ce qui est des comptes trimestriels de revenus et dépenses, on a adopté la formule de l'indice de Fisher, enchaîné trimestriellement, comme mesure officielle du produit intérieur brut (PIB) réel en termes de dépenses. Cette formule a également été adoptée pour les comptes provinciaux le 31 octobre 2002.
Deux raisons ont motivé l'adoption de cette formule : fournir aux utilisateurs une mesure plus précise de la croissance du PIB réel entre deux périodes consécutives, et rendre comparable la mesure canadienne aux comptes de revenus et de produits des États-Unis, qui utilisent la formule de l'indice de Fisher en chaîne depuis 1996 pour mesurer le PIB réel.
Date de diffusion : 2003-11-06 - Articles et rapports : 12-001-X20030016601Description :
Dans les estimations régionales, on utilise des données provenant de domaines comparables pour évaluer la moyenne d'une petite région en particulier. Cet emprunt d'information est justifié par la spécification d'un modèle hypothétique reliant les moyennes des petites régions. On propose donc une méthode bayésienne non informative ou objective d'estimation pour les petites régions. Cette méthode permet d'évaluer d'autres paramètres de population que la moyenne et de produire des estimations raisonnables quant à leur précision. Classification AMS 1991 : primaire 62D05; secondaire 62C10.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20030016602Description :
L'Enquête sur la population active (EPA) du Canada permet de produire des estimations mensuelles directes du taux de chômage aux échelons national et provincial. Le programme de l'EPA diffuse aussi des estimations du chômage pour des régions infraprovinciales, comme les régions métropolitaines de recensement (RMR) et les agglomérations de recensement (AR). Cependant, pour certaines de ces régions infraprovinciales, les estimations directes ne sont pas très fiables, parce que la taille de l'échantillon est assez petite. On utilise donc un modèle transversal et chronologique permettant d'emprunter de l'information recueillie pour diverses régions et périodes de référence afin de produire des estimations du taux de chômage fondées sur un modèle au niveau de la RMR ou de l'AR. Ce modèle est une généralisation d'un modèle transversal d'usage très répandu pour l'estimation régionale qui inclut un modèle de marche aléatoire ou modèle AR (1) pour la composante temporelle aléatoire. On utilise les données mensuelles sur les bénéficiaires de l'assurance-emploi (a.-e.) au niveau de la RMR ou de l'AR comme covariables auxiliaires dans le modèle. On suit une méthode hiérarchique bayésienne (HB) et on utilise l'échantillonneur de Gibbs pour générer des échantillons à partir de la loi conjointe a posteriori. On obtient les estimateurs Rao-Blackwellisés pour les moyennes et les variances a posteriori des taux de chômage au niveau de la RMR/AR. La méthode HB lisse les estimations d'enquête et réduit considérablement les erreurs-types. On étudie aussi l'ajustement du modèle bayésien en nous fondant sur les lois prédictives a posteriori.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20030016605Description :
Dans ce document, on examine l'effet du choix d'un modèle sur différents types d'estimateurs des totaux des domaines (y compris les petits domaines ou les petites régions), pour une population finie échantillonnée. On compare différents types d'estimateurs pour un même énoncé de modèle sous-jacent. À notre avis, le type d'estimateur (synthétique, de régression généralisée [GREG], composite, du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique, hiérarchique de Bayes, etc.) constitue un aspect important de l'estimation des domaines. Quant au choix d'un modèle, y compris ses paramètres et ses effets, il constitue un deuxième aspect, différent du premier sur le plan conceptuel. Les travaux antérieurs n'ont pas toujours établi cette distinction. Pour un type d'estimateur donné, on peut calculer différents estimateurs, selon le choix du modèle. Un certain nombre de types d'estimateurs ont été proposés dans les articles récents, mais les auteurs qui les comparent de façon impartiale sont relativement peu nombreux. Dans ce document, on aborde trois types d'estimateurs : synthétique, de régression généralisée (GREG) et, dans une moindre mesure, composite. On montre que l'amélioration du modèle (transition d'un modèle faible à un modèle fort) a des effets très différents sur les divers types d'estimateurs. On indique aussi que la différence d'exactitude entre les divers types d'estimateurs dépend du choix du modèle. Pour un modèle bien défini, la différence d'exactitude entre l'estimateur synthétique et l'estimateur de régression généralisée (GREG) est négligeable, mais elle peut être substantielle si le modèle est mal défini. L'estimateur synthétique a alors tendance à être très inexact. L'étude est fondée en partie sur des résultats théoriques (pour l'échantillonnage aléatoire simple seulement) et en partie sur des résultats empiriques. Les résultats empiriques sont ceux de simulations effectuées avec des échantillons répétés tirés de deux populations finies, l'une construite artificiellement et l'autre, construite à partir de données réelles tirées de l'Enquête sur la population active finlandaise.
Date de diffusion : 2003-07-31 - 5. Ajustement des estimations du chômage fondées sur l'estimation par petits domaines en Corée ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20030016607Description :
L'Enquête sur la population économiquement active (EPEA) de la Corée a été menée afin de produire des statistiques sur le chômage pour de grands territoires comme les régions métropolitaines et les provinces. Ces grandes régions sont considérées comme des domaines planifiés dans l'EPEA, et les régions locales autonomes (RLA), comme des domaines non planifiés. Dans cette étude, on propose des méthodes d'estimations régionales pour rajuster les statistiques sur le chômage dans les RLA comprises dans les grandes régions pour lesquelles les valeurs sont évaluées directement d'après les données courantes de l'EPEA. On suggère des estimateurs synthétiques et composites dans les conditions de l'EPEA de la Corée et, pour l'estimateur basé sur un modèle, on propose l'estimateur hiérarchique de Bayes (HB) tiré du modèle multiniveaux général. L'estimateur HB utilisé dans cette étude a été introduit par You et Rao en 2000. On calcule les erreurs quadratiques moyennes des estimations synthétiques et composites à partir des données de l'EPEA par la méthode du jackknife et on les utilise pour déterminer l'exactitude des estimations régionales. On emploie l'échantillonnage de Gibbs pour obtenir les estimations HB et leurs variances a posteriori, lesquelles sont utilisées pour mesurer la précision des estimations régionales. On a évalué le chômage total pour les 10 RLA comprises dans la province de ChoongBuk d'après les données de l'EPEA de décembre 2000 par les méthodes d'estimations régionales proposées dans cette étude. On évalue la fiabilité des estimations régionales au moyen des erreurs-types relatives ou de la racine relative de l'erreur quadratique moyenne de ces estimations. On avance que, sous le système actuel de l'EPEA de la Corée, les estimations composites sont plus fiables que les autres estimations régionales.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20030016608Description :
La présente étude porte sur les propriétés non conditionnelles et conditionnelles de certains estimateurs de petites régions bien connus, à savoir l'estimateur par extension, l'estimateur par le quotient stratifié a posteriori, l'estimateur synthétique, l'estimateur composite, l'estimateur dépendant de la taille de l'échantillon et le meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique. On examine un plan d'échantillonnage à deux degrés, puisque ce genre de plan d'échantillonnage est utilisé couramment pour les enquêtes auprès des ménages réalisées par l'Institut national de statistique d'Italie. On procède à une évaluation par simulation fondée sur des données du recensement de l'Italie de 1991. Les petites régions considérées sont les zones du marché du travail, qui sont des domaines non planifiés qui recoupent les limites des strates du plan d'échantillonnage.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20030016610Description :
En présence de non-réponse partielle, en pratique, on recourt souvent à des méthodes d'imputation non pondérée, mais celles-ci produisent généralement des estimateurs biaisés sous l'hypothèse d'une réponse uniforme à l'intérieur des classes d'imputation. En nous inspirant de Skinner et Rao (2002), nous proposons un estimateur corrigé pour le biais d'une moyenne de population sous imputation par le ratio non pondérée et sous imputation aléatoire hot-deck, et nous calculons des estimateurs de la variance par linéarisation. Nous réalisons une petite étude en simulation pour évaluer les propriétés de biais et d'erreur quadratique moyenne des estimateurs obtenus. Nous étudions aussi le biais relatif et la stabilité relative des estimateurs de la variance.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20030016612Description :
Dans cette étude, on présente de nouvelles équations de calage dans lesquelles on utilise des moments de deuxième ordre de la variable auxiliaire pour évaluer la moyenne de population sous échantillonnage aléatoire simple stratifié. On présente aussi différentes façons d'évaluer la variance de l'estimateur proposé. Le nouvel estimateur résultant peut être plus efficace que l'estimateur par la régression combiné sous échantillonnage stratifié. Ainsi, on étend l'idée à l'échantillonnage double d'une population stratifiée et on étudie certains résultats de simulation.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20030016613Description :
Le département de la sécurité de l'emploi de l'Illinois utilise des méthodes d'estimation pour petits domaines pour évaluer l'emploi à l'échelle du comté ou de la division industrielle. Il utilise pour cela un estimateur synthétique standard basé sur la capacité d'apparier les données d'échantillon du Current Employment Statistics Program à celles des dossiers administratifs ES202 et sur un modèle hypothétique de la relation entre les deux sources de données. Ce document est une étude de cas dans laquelle on examine les étapes suivies pour évaluer l'adéquation du modèle et les difficultés qu'on rencontre en effectuant le couplage des deux sources de données.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20020026418Description :
Les bureaux statistiques nationaux sont souvent appelés à produire des statistiques pour de petites régions géographiques, en plus d'assumer leur responsabilité principale, qui est de mesurer l'état du pays dans son ensemble et celui de ses grandes subdivisions. Cette tâche présente des défis différents de ceux qui existent dans le cadre de programmes statistiques visant principalement l'obtention de données nationales ou provinciales. Ce document comprend un examen des défis et traite des stratégies et des approches en vue de l'élaboration de programmes de statistiques régionales. L'importance du recensement de la population de même que le rôle de premier plan que joue une infrastructure géographique cohérente y sont mis en évidence. De plus, on examine des sources et des méthodes possibles en vue de la production de données régionales dans les domaines social, économique et environnemental et on aborde des questions d'organisation et de diffusion.
Date de diffusion : 2003-01-29
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- Articles et rapports : 12-001-X20030016601Description :
Dans les estimations régionales, on utilise des données provenant de domaines comparables pour évaluer la moyenne d'une petite région en particulier. Cet emprunt d'information est justifié par la spécification d'un modèle hypothétique reliant les moyennes des petites régions. On propose donc une méthode bayésienne non informative ou objective d'estimation pour les petites régions. Cette méthode permet d'évaluer d'autres paramètres de population que la moyenne et de produire des estimations raisonnables quant à leur précision. Classification AMS 1991 : primaire 62D05; secondaire 62C10.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20030016602Description :
L'Enquête sur la population active (EPA) du Canada permet de produire des estimations mensuelles directes du taux de chômage aux échelons national et provincial. Le programme de l'EPA diffuse aussi des estimations du chômage pour des régions infraprovinciales, comme les régions métropolitaines de recensement (RMR) et les agglomérations de recensement (AR). Cependant, pour certaines de ces régions infraprovinciales, les estimations directes ne sont pas très fiables, parce que la taille de l'échantillon est assez petite. On utilise donc un modèle transversal et chronologique permettant d'emprunter de l'information recueillie pour diverses régions et périodes de référence afin de produire des estimations du taux de chômage fondées sur un modèle au niveau de la RMR ou de l'AR. Ce modèle est une généralisation d'un modèle transversal d'usage très répandu pour l'estimation régionale qui inclut un modèle de marche aléatoire ou modèle AR (1) pour la composante temporelle aléatoire. On utilise les données mensuelles sur les bénéficiaires de l'assurance-emploi (a.-e.) au niveau de la RMR ou de l'AR comme covariables auxiliaires dans le modèle. On suit une méthode hiérarchique bayésienne (HB) et on utilise l'échantillonneur de Gibbs pour générer des échantillons à partir de la loi conjointe a posteriori. On obtient les estimateurs Rao-Blackwellisés pour les moyennes et les variances a posteriori des taux de chômage au niveau de la RMR/AR. La méthode HB lisse les estimations d'enquête et réduit considérablement les erreurs-types. On étudie aussi l'ajustement du modèle bayésien en nous fondant sur les lois prédictives a posteriori.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20030016605Description :
Dans ce document, on examine l'effet du choix d'un modèle sur différents types d'estimateurs des totaux des domaines (y compris les petits domaines ou les petites régions), pour une population finie échantillonnée. On compare différents types d'estimateurs pour un même énoncé de modèle sous-jacent. À notre avis, le type d'estimateur (synthétique, de régression généralisée [GREG], composite, du meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique, hiérarchique de Bayes, etc.) constitue un aspect important de l'estimation des domaines. Quant au choix d'un modèle, y compris ses paramètres et ses effets, il constitue un deuxième aspect, différent du premier sur le plan conceptuel. Les travaux antérieurs n'ont pas toujours établi cette distinction. Pour un type d'estimateur donné, on peut calculer différents estimateurs, selon le choix du modèle. Un certain nombre de types d'estimateurs ont été proposés dans les articles récents, mais les auteurs qui les comparent de façon impartiale sont relativement peu nombreux. Dans ce document, on aborde trois types d'estimateurs : synthétique, de régression généralisée (GREG) et, dans une moindre mesure, composite. On montre que l'amélioration du modèle (transition d'un modèle faible à un modèle fort) a des effets très différents sur les divers types d'estimateurs. On indique aussi que la différence d'exactitude entre les divers types d'estimateurs dépend du choix du modèle. Pour un modèle bien défini, la différence d'exactitude entre l'estimateur synthétique et l'estimateur de régression généralisée (GREG) est négligeable, mais elle peut être substantielle si le modèle est mal défini. L'estimateur synthétique a alors tendance à être très inexact. L'étude est fondée en partie sur des résultats théoriques (pour l'échantillonnage aléatoire simple seulement) et en partie sur des résultats empiriques. Les résultats empiriques sont ceux de simulations effectuées avec des échantillons répétés tirés de deux populations finies, l'une construite artificiellement et l'autre, construite à partir de données réelles tirées de l'Enquête sur la population active finlandaise.
Date de diffusion : 2003-07-31 - 4. Ajustement des estimations du chômage fondées sur l'estimation par petits domaines en Corée ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20030016607Description :
L'Enquête sur la population économiquement active (EPEA) de la Corée a été menée afin de produire des statistiques sur le chômage pour de grands territoires comme les régions métropolitaines et les provinces. Ces grandes régions sont considérées comme des domaines planifiés dans l'EPEA, et les régions locales autonomes (RLA), comme des domaines non planifiés. Dans cette étude, on propose des méthodes d'estimations régionales pour rajuster les statistiques sur le chômage dans les RLA comprises dans les grandes régions pour lesquelles les valeurs sont évaluées directement d'après les données courantes de l'EPEA. On suggère des estimateurs synthétiques et composites dans les conditions de l'EPEA de la Corée et, pour l'estimateur basé sur un modèle, on propose l'estimateur hiérarchique de Bayes (HB) tiré du modèle multiniveaux général. L'estimateur HB utilisé dans cette étude a été introduit par You et Rao en 2000. On calcule les erreurs quadratiques moyennes des estimations synthétiques et composites à partir des données de l'EPEA par la méthode du jackknife et on les utilise pour déterminer l'exactitude des estimations régionales. On emploie l'échantillonnage de Gibbs pour obtenir les estimations HB et leurs variances a posteriori, lesquelles sont utilisées pour mesurer la précision des estimations régionales. On a évalué le chômage total pour les 10 RLA comprises dans la province de ChoongBuk d'après les données de l'EPEA de décembre 2000 par les méthodes d'estimations régionales proposées dans cette étude. On évalue la fiabilité des estimations régionales au moyen des erreurs-types relatives ou de la racine relative de l'erreur quadratique moyenne de ces estimations. On avance que, sous le système actuel de l'EPEA de la Corée, les estimations composites sont plus fiables que les autres estimations régionales.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20030016608Description :
La présente étude porte sur les propriétés non conditionnelles et conditionnelles de certains estimateurs de petites régions bien connus, à savoir l'estimateur par extension, l'estimateur par le quotient stratifié a posteriori, l'estimateur synthétique, l'estimateur composite, l'estimateur dépendant de la taille de l'échantillon et le meilleur prédicteur linéaire sans biais empirique. On examine un plan d'échantillonnage à deux degrés, puisque ce genre de plan d'échantillonnage est utilisé couramment pour les enquêtes auprès des ménages réalisées par l'Institut national de statistique d'Italie. On procède à une évaluation par simulation fondée sur des données du recensement de l'Italie de 1991. Les petites régions considérées sont les zones du marché du travail, qui sont des domaines non planifiés qui recoupent les limites des strates du plan d'échantillonnage.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20030016610Description :
En présence de non-réponse partielle, en pratique, on recourt souvent à des méthodes d'imputation non pondérée, mais celles-ci produisent généralement des estimateurs biaisés sous l'hypothèse d'une réponse uniforme à l'intérieur des classes d'imputation. En nous inspirant de Skinner et Rao (2002), nous proposons un estimateur corrigé pour le biais d'une moyenne de population sous imputation par le ratio non pondérée et sous imputation aléatoire hot-deck, et nous calculons des estimateurs de la variance par linéarisation. Nous réalisons une petite étude en simulation pour évaluer les propriétés de biais et d'erreur quadratique moyenne des estimateurs obtenus. Nous étudions aussi le biais relatif et la stabilité relative des estimateurs de la variance.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20030016612Description :
Dans cette étude, on présente de nouvelles équations de calage dans lesquelles on utilise des moments de deuxième ordre de la variable auxiliaire pour évaluer la moyenne de population sous échantillonnage aléatoire simple stratifié. On présente aussi différentes façons d'évaluer la variance de l'estimateur proposé. Le nouvel estimateur résultant peut être plus efficace que l'estimateur par la régression combiné sous échantillonnage stratifié. Ainsi, on étend l'idée à l'échantillonnage double d'une population stratifiée et on étudie certains résultats de simulation.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20030016613Description :
Le département de la sécurité de l'emploi de l'Illinois utilise des méthodes d'estimation pour petits domaines pour évaluer l'emploi à l'échelle du comté ou de la division industrielle. Il utilise pour cela un estimateur synthétique standard basé sur la capacité d'apparier les données d'échantillon du Current Employment Statistics Program à celles des dossiers administratifs ES202 et sur un modèle hypothétique de la relation entre les deux sources de données. Ce document est une étude de cas dans laquelle on examine les étapes suivies pour évaluer l'adéquation du modèle et les difficultés qu'on rencontre en effectuant le couplage des deux sources de données.
Date de diffusion : 2003-07-31 - Articles et rapports : 12-001-X20020026418Description :
Les bureaux statistiques nationaux sont souvent appelés à produire des statistiques pour de petites régions géographiques, en plus d'assumer leur responsabilité principale, qui est de mesurer l'état du pays dans son ensemble et celui de ses grandes subdivisions. Cette tâche présente des défis différents de ceux qui existent dans le cadre de programmes statistiques visant principalement l'obtention de données nationales ou provinciales. Ce document comprend un examen des défis et traite des stratégies et des approches en vue de l'élaboration de programmes de statistiques régionales. L'importance du recensement de la population de même que le rôle de premier plan que joue une infrastructure géographique cohérente y sont mis en évidence. De plus, on examine des sources et des méthodes possibles en vue de la production de données régionales dans les domaines social, économique et environnemental et on aborde des questions d'organisation et de diffusion.
Date de diffusion : 2003-01-29 - 10. De l'utilisation des matrices inverses généralisées dans la théorie de l'échantillonnage ArchivéArticles et rapports : 12-001-X20020026434Description :
En théorie, il est coutumier de définir les estimateurs de régression généralisée au moyen de modèles de pondération de plein rang; autrement dit, la matrice de plan d'expérience qui correspond au modèle de pondération est de plein rang. Il est bien connu que, pour de tels modèles de pondération, les poids de régression généralisée reproduisent les totaux (connus) de population des variables auxiliaires incluses dans le modèle. Toutefois, en pratique, il arrive souvent que le modèle de pondération ne soit pas de plein rang, particulièrement s'il est établi pour une stratification a posteriori incomplète. Au moyen de la théorie des matrices inverses généralisées, on montre dans quelles circonstances cette propriété de cohérence demeure valide. À titre d'exemple non trivial, on discute de la pondération cohérente entre les personnes et les ménages proposée par Lemaître et Dufour (1987), puis on montre comment la théorie est appliquée dans le logiciel Bascula.
Date de diffusion : 2003-01-29
Références (1)
Références (1) ((1 résultat))
- Enquêtes et programmes statistiques — Documentation : 13-604-M2003042Description :
Le 31 mai 2001, pour ce qui est des comptes trimestriels de revenus et dépenses, on a adopté la formule de l'indice de Fisher, enchaîné trimestriellement, comme mesure officielle du produit intérieur brut (PIB) réel en termes de dépenses. Cette formule a également été adoptée pour les comptes provinciaux le 31 octobre 2002.
Deux raisons ont motivé l'adoption de cette formule : fournir aux utilisateurs une mesure plus précise de la croissance du PIB réel entre deux périodes consécutives, et rendre comparable la mesure canadienne aux comptes de revenus et de produits des États-Unis, qui utilisent la formule de l'indice de Fisher en chaîne depuis 1996 pour mesurer le PIB réel.
Date de diffusion : 2003-11-06
- Date de modification :