Estimation de variance par linéarisation pour des indices de pauvreté et d’exclusion sociale
| Abstract |
Nous avons implémenté la technique de linéarisation généralisée
reposant sur le concept de fonction d’influence tout comme l’a fait
Osier pour estimer la variance de statistiques complexes telles que
les indices de Laeken. Des simulations réalisées avec le langage R
montrent que, pour les cas où l’on a recours à une estimation par
noyau gaussien de la fonction de densité des revenus considérés, on
obtient un fort biais pour la valeur estimée de la variance. On
propose deux autres méthodes pour estimer la densité qui diminuent
fortement le biais constaté. L’une de ces méthodes a déjà été
esquissée par Deville. Les résultats publiés ici permettront une
amélioration substantielle de la qualité des informations sur la
précision de certains indices de Laeken diffusées et comparées internationalement. |
| Keywords |
Linérarisation ; estimation de variance ; fonction d’influence ; enquête |
| Citation | Graf, E., & Tillé, Y. (2014). Estimation de variance par linéarisation pour des indices de pauvreté et d’exclusion sociale. Techniques d'enquête, 40(1), 69-88. |
| Type | Journal article (French) |
| Date of appearance | 19-6-2014 |
| Journal | Techniques d'enquête |
| Volume | 40 |
| Issue | 1 |
| Pages | 69-88 |
| URL | http://www.statcan.gc.ca/pub/12-001-x/12-001-x2014001-fra... |
| Related project | Convention Université de Neuchâtel/Office fédéral de la s... |