Séminaire de statistique, Université Laval, 4 novembre 2010

le 2 novembre 2010 à 10:08
Jean-Francois Plante

Le jeudi 4 novembre 2010, à 13 h 30, en la salle 2548 du pavillon Adrien-Pouliot.

Développements présents pour l’estimation de petits domaines à Statistique Canada
Michel A. Hidiroglou, Statistique Canada

La demande pour les estimations de paramètres pour les petits domaines continue à augmenter. L’expression petit domaine fait référence à une population pour laquelle on ne peut produire des statistiques d’intérêt fiables à cause de certaines limites des données disponibles. Une région géographique (p. ex. une province, un comté ou une municipalité), un groupe démographique (p. ex. un groupe d’âge selon le sexe) ou un groupe démographique à l’intérieur d’une région géographique sont des exemples de domaines. Cette demande, qui se reflète dans la plupart des enquêtes auprès des entreprises et des ménages, ne peut être satisfaite en appliquant les méthodes d’estimation directe par domaine, car en raison des petites tailles d’échantillon réalisées pour les petits domaines, la fiabilité de ces estimations est insuffisante. Il importe donc d’étudier d’autres moyens de produire des estimations sur petits domaines, en s’appuyant sur des données auxiliaires bien corrélées avec les variables d’intérêt et disponibles pour les petits domaines d’intérêt. Ces méthodes sont basées soit au niveau des micros données ou à un niveau sommaire des petits domaines (moyennes, totaux).

Le but de cette présentation est de décrire les méthodes basées au niveau sommaire que nous avons adoptées afin de bâtir un système qui commencera à satisfaire ces besoins en production. Les conditions de base pour bâtir un tel système inclut : le niveau auquel se fait l’estimation, soit au niveau des petite domaines ou soit au de niveau de l’unité; l’incorporation du plan de sondage pour l’estimation des statistiques primaires (moyennes, totaux, etc.) et secondaires (erreur quadratique moyenne); le lissage des composantes de variances entre les petites régions et à l’intérieur des petites régions; l’assurance que les estimations de totaux pour les petites régions s’ajoutent à des estimations fiables à un niveau agréger; et l’existence d’outils diagnostiques permettant de vérifier la validité du modèle. Nous allons aussi présenter un bref aperçu des écrans du prototype.

Travail en collaboration avec V. Estevao et Yong You (Statistique Canada).

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