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040 |aCaOODSP|bfre|erda|cCaOODSP
043 |an-cn---
0861 |aCS11-522/2024-1-25F-PDF
1001 |aDagdoug, Mehdi, |eauthor.
24510|aInférence statistique pour une moyenne de population finie avec imputation fondée sur l’apprentissage automatique pour données d’enquête manquantes / |cpar Mehdi Dagdoug et David Haziza.
2461 |iEn tête du titre : |aRecueil du Symposium de 2024 de Statistique Canada : |ble futur des statistiques officielles
264 1|a[Ottawa] : |bStatistique Canada = Statistics Canada, |cle 8 septembre 2025.
300 |a1 ressource en ligne (15 pages non numérotées) : |bgraphiques.
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 |aPublié aussi en anglais sous le titre : Statistical inference for a finite population mean with machine learning-based imputation for missing survey data.
504 |aComprend des références bibliographiques (pages [14-15]).
520 |a« Les offices nationaux de statistique ont de plus en plus adopté l’apprentissage automatique (AA) en raison de son potentiel à améliorer les estimations issues des enquêtes. Les techniques d’AA offrent des avantages considérables, notamment la capacité de traiter des données de grande dimension et de capter des relations complexes et non linéaires, améliorant ainsi la qualité globale des statistiques d’enquête. Dans cet article, suivant l’approche de Chernozhukov et al. (2018), nous décrivons un cadre d’apprentissage automatique doublement débiaisé permettant de réaliser une inférence statistique valide lorsque les estimateurs imputés proviennent de procédures d’AA. Les résultats de simulations indiquent que le cadre proposé fonctionne bien dans un large éventail de scénarios »--Résumé.
650 6|aApprentissage automatique.
650 6|aStatistique mathématique|zCanada.
655 7|aStatistiques|2rvmgf
7102 |aStatistique Canada, |eorganisme de publication.
77508|tStatistical inference for a finite population mean with machine learning-based imputation for missing survey data / |w(CaOODSP)9.966878
830#0|aSérie des symposiums internationaux de Statistique Canada,|x1709-822X.|w(CaOODSP)9.502081
85640|qPDF|s532 Ko|uhttps://publications.gc.ca/collections/collection_2026/statcan/11-522-x/CS11-522-2024-1-25-fra.pdf
986 |a11-522-X