JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 168 :

Inférence conditionnelle dans le cas de sondages complexes : construction d'un nouvel estimateur linéaire pondéré conditionnellement sans biais
Lesage, Éric ; Coquet, François
CREST-Ensai

En statistique d’enquête, la technique habituelle d’estimation du total d’une variable d’intérêt d’une population finie repose sur l’utilisation d’une somme pondérée des valeurs observées sur les unités de l’échantillon collecté. Différents jeux de poids sont mobilisables : poids de sondage, poids Greg ou poids de calage par exemple. Dans cette présentation, on propose d’utiliser les inverses des probabilités d’inclusion conditionnelles comme poids. On étudie des exemples où une information auxiliaire sur la répartition de l’échantillon dans des strates permet d’appréhender le plan de sondage comme un plan stratifié a posteriori. Dans ces cas, on montre que le calcul exact des poids conditionnels est possible. Par ailleurs, lorsque l’information auxiliaire consiste en variables quantitatives connues pour toutes les unités de la population, on montre que les poids conditionnels peuvent être estimés par des simulations Monte Carlo. Cette méthode a été appliquée pour traiter le cas des valeurs extrêmes et des strata-jumper.