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Calage serré des poids d’enquête

Auteur(s)
Graf, Monique 
Institut de statistique 
Date de parution
2014-11-19
Mots-clés
  • calage
  • poids d'enquête
  • algorithme du simplexe
  • matrice creuse.
  • calage

  • poids d'enquête

  • algorithme du simplex...

  • matrice creuse.

Résumé
Le calage des poids de sondage se réfère à la recherche de corrections multiplicatives des poids, de telle sorte que les totaux extrapolés des variables de calage coïncident avec les totaux de population correspondants, supposés connus. Il est souvent souhaitable d'imposer des limites sur la variabilité des corrections de poids, mais il peut arriver que le calage devienne alors impossible. En effet, en général spécialement si l'on prévoit de faire des estimations, non seulement pour la population entière ou les catégories utilisées pour le calage, mais aussi pour des domaines coupant ces catégories. Les propriétés d'optimalité des poids calés ne fournissant aucune garantie dans ce cas, il est intéressant de limiter au maximum la variabilité des corrections de poids. Dans la pratique, le problème du calage est résolu en minimisant d'une fonction de perte convexe dépendant de limites définies a priori sur la correction des poids. On décrit ici une méthode pour trouver les limites les plus serrées possible pour le calage des poids de sondage, telles que le problème soit toujours réalisable. Malgré la taille du problème, la mise en œuvre dans R à l'aide de matrices creuses s'est avérée facile à gérer pour les enquêtes en taille réelle, d'au moins plusieurs milliers d'unités. On donne un exemple réel et un exemple de simulation qui prouvent la faisabilité de la méthode.
Notes
2014
Nom de l'événement
Colloque francophone sur les Sondages
Lieu
Université de Bourgogne, Dijon
Lié au projet
Convention Université de Neuchâtel/Office fédéral de la statistique 
Identifiants
https://libra.unine.ch/handle/123456789/22496
Autre version
http://paperssondages14.sfds.asso.fr/submission_31.pdf
Type de publication
conference paper
Dossier(s) à télécharger
 main article: submission_31.pdf (154.91 KB)
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