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- Articles et rapports : 11-633-X2023003Description : Ce document couvre les travaux universitaires et les stratégies d’estimation utilisées par les organismes nationaux de statistique. Il aborde la question de la production d’estimations géographiques détaillées au niveau du quadrillage pour le Canada en étudiant la mesure du produit intérieur brut infraprovincial et infraterritorial à l’aide du Yukon comme scénario d’essai.Date de diffusion : 2023-12-15
- Articles et rapports : 12-001-X202300100001Description : Les travaux récents sur l’estimation pour domaine d’enquête permettent d’estimer les moyennes de domaine de population selon des hypothèses a priori exprimées dans des termes de contraintes d’inégalité linéaires. Par exemple, on pourrait savoir que les moyennes de population sont non décroissantes conformément aux domaines ordonnés. Il a été montré que l’imposition de contraintes donne des estimateurs ayant une plus petite variance et des intervalles de confiance plus étroits. Dans le présent article, nous considérons un test formel de l’hypothèse nulle selon laquelle toutes les contraintes sont obligatoires, par opposition à une hypothèse alternative où au moins une contrainte n’est pas obligatoire. Le test de moyennes de domaine constantes comparativement à des moyennes de domaine croissantes est un cas particulier. La puissance du test est nettement meilleure que celle du test comportant la même hypothèse nulle et une hypothèse alternative sans contrainte. Le nouveau test est utilisé sur les données de la National Survey of College Graduates des États-Unis (NSCG, Enquête nationale sur les diplômés des collèges), pour montrer que les salaires sont positivement liés au niveau de scolarité du père du sujet, dans tous les domaines d’études et sur plusieurs années de cohortes.Date de diffusion : 2023-06-30
- Stats en bref : 89-20-00062022005Description :
Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes : Quels sont les différents types d’erreurs? Quels sont les types d’erreurs qui entraînent un biais statistique? À quelle étape du parcours des données est-il possible que des erreurs entraînant des biais statistiques puissent survenir?
Date de diffusion : 2022-10-17 - Stats en bref : 89-20-00062022002Description :
Cette vidéo expliquera ce que signifie être FAIR en ce qui concerne les données et les métadonnées, et comment chaque pilier de FAIR sert à guider les utilisateurs et les producteurs dans le cheminement des données, afin de leur permettre d’obtenir une valeur maximale à long terme.
Date de diffusion : 2022-05-24 - Stats en bref : 89-20-00062022003Description :
À la fin de cette vidéo, vous comprendrez ce que sont les intervalles de confiance, pourquoi nous les utilisons et quels facteurs ont un impact sur eux.
Date de diffusion : 2022-05-24
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- Articles et rapports : 11-633-X2023003Description : Ce document couvre les travaux universitaires et les stratégies d’estimation utilisées par les organismes nationaux de statistique. Il aborde la question de la production d’estimations géographiques détaillées au niveau du quadrillage pour le Canada en étudiant la mesure du produit intérieur brut infraprovincial et infraterritorial à l’aide du Yukon comme scénario d’essai.Date de diffusion : 2023-12-15
- Articles et rapports : 12-001-X202300100001Description : Les travaux récents sur l’estimation pour domaine d’enquête permettent d’estimer les moyennes de domaine de population selon des hypothèses a priori exprimées dans des termes de contraintes d’inégalité linéaires. Par exemple, on pourrait savoir que les moyennes de population sont non décroissantes conformément aux domaines ordonnés. Il a été montré que l’imposition de contraintes donne des estimateurs ayant une plus petite variance et des intervalles de confiance plus étroits. Dans le présent article, nous considérons un test formel de l’hypothèse nulle selon laquelle toutes les contraintes sont obligatoires, par opposition à une hypothèse alternative où au moins une contrainte n’est pas obligatoire. Le test de moyennes de domaine constantes comparativement à des moyennes de domaine croissantes est un cas particulier. La puissance du test est nettement meilleure que celle du test comportant la même hypothèse nulle et une hypothèse alternative sans contrainte. Le nouveau test est utilisé sur les données de la National Survey of College Graduates des États-Unis (NSCG, Enquête nationale sur les diplômés des collèges), pour montrer que les salaires sont positivement liés au niveau de scolarité du père du sujet, dans tous les domaines d’études et sur plusieurs années de cohortes.Date de diffusion : 2023-06-30
- Stats en bref : 89-20-00062022005Description :
Dans cette vidéo, vous obtiendrez les réponses aux questions suivantes : Quels sont les différents types d’erreurs? Quels sont les types d’erreurs qui entraînent un biais statistique? À quelle étape du parcours des données est-il possible que des erreurs entraînant des biais statistiques puissent survenir?
Date de diffusion : 2022-10-17 - Stats en bref : 89-20-00062022002Description :
Cette vidéo expliquera ce que signifie être FAIR en ce qui concerne les données et les métadonnées, et comment chaque pilier de FAIR sert à guider les utilisateurs et les producteurs dans le cheminement des données, afin de leur permettre d’obtenir une valeur maximale à long terme.
Date de diffusion : 2022-05-24 - Stats en bref : 89-20-00062022003Description :
À la fin de cette vidéo, vous comprendrez ce que sont les intervalles de confiance, pourquoi nous les utilisons et quels facteurs ont un impact sur eux.
Date de diffusion : 2022-05-24
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