Colloque

Sondage avec information auxiliaire : estimation conditionnelle et estimation par la régression

Yves Tillé

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Yves Tillé

Résumé du colloque

Dans la pratique des sondages, on dispose souvent d'une information auxiliaire connue par un recensement. Il est souvent intéressant d'utiliser cette information auxiliaire lors du dépouillement d'une enquête pour améliorer la précision des estimateurs. Plusieurs auteurs ont montré l'intérêt d'utiliser un modèle sous-jacent pour la population. Ce modèle, généralement linéaire, décrit la relation entre la variable auxiliaire et la variable d'intérêt. Cette modélisation permet de construire des estimateurs utilisant l'information auxiliaire. Nous avons déjà proposé un estimateur qui prend en compte une information auxiliaire sans modélisation de la population. L'estimateur d'un total est défini comme la somme des valeurs prises par la variable d'intérêt sur l'échantillon divisées par les probabilités d'inclusion conditionnelles. Ces probabilités d'inclusion conditionnelles sont les probabilités qu'ont les unités d'observation d'appartenir à l'échantillon conditionnellement à une statistique quelconque. Nous discuterons de plusieurs critères d'optimalité concernant ces deux estimateurs. Malgré que ces deux démarches puissent apparaître totalement distinctes, nous montrerons que ces estimateurs sont équivalents quand la taille de l'échantillon est grande.

Contexte

Section :

Méthodes et applications de la statistique 1993

Thème du colloque :

Méthodes et applications de la statistique 1993

Hôte : Université du Québec à Rimouski

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Titre du colloque :

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