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040 |aCaOODSP|bfre|erda|cCaOODSP
0861 |aCS11-522/2022-1-15F-PDF
1001 |aFélix-Medina, Martin H., |eauteur.
24510|aEstimateurs bayésiens fondés sur le plan de sondage et assistés par un modèle de la taille, du total et de la moyenne d'une population difficile à joindre depuis un échantillon par dépistage de liens avec un échantillon initial en grappes / |cpar Martin H. Félix-Medina.
2461 |iEn tête du titre : |aRecueil du Symposium de 2022 de Statistique Canada : |bdésagrégation des données : dresser un portrait de données plus représentatif de la société
264 1|a[Ottawa] : |bStatistique Canada = Statistics Canada, |cle 25 mars 2024.
300 |a1 ressource en ligne (8 pages non numérotées).
336 |atexte|btxt|2rdacontent/fre
337 |ainformatique|bc|2rdamedia/fre
338 |aressource en ligne|bcr|2rdacarrier/fre
4901 |a[La série des symposiums internationaux de Statistique Canada : recueil] ; |x1709-822X
500 |aTitre de la couverture.
500 |aPublié aussi en anglais sous le titre : Bayesian model assisted design-based estimators of the size, total and mean of a hard-to-reach population from a link-tracing sample with initial cluster sample.
504 |aComprend des références bibliographiques.
5203 |a« Nous présentons des estimateurs de type Horvitz-Thompson et de type multiplicité fondés sur le plan de sondage de la taille de la population, ainsi que du total et de la moyenne d'une variable de réponse associée aux éléments d'une population cachée à utiliser avec la variante d'échantillonnage par dépistage de liens proposée par Félix-Medina et Thompson (2004). Étant donné que le calcul des estimateurs nécessite de connaître les probabilités d'inclusion des personnes échantillonnées, mais qu'elles sont inconnues, nous proposons un modèle bayésien qui nous permet de les estimer et, par conséquent, de calculer les estimateurs des paramètres de population. Les résultats d'une petite étude numérique indiquent que les performances des estimateurs proposés sont acceptables » -- Résumé.
650 6|aÉchantillonnage (Statistique)
650 6|aThéorie de la décision bayésienne.
7102 |aStatistique Canada, |eorganisme de publication.
77508|tBayesian model assisted design-based estimators of the size, total and mean of a hard-to-reach population from a link-tracing sample with initial cluster sample / |w(CaOODSP)9.943103
830#0|aSérie des symposiums internationaux de Statistique Canada,|x1709-822X|w(CaOODSP)9.502081
85640|qPDF|s343 Ko|uhttps://publications.gc.ca/collections/collection_2024/statcan/11-522-x/CS11-522-2022-1-15-fra.pdf