Publication

Méthodes de rééchantillonnage pour l'estimation de variance

Anthony Christopher Davison, Sylvain Sardy
2006
Journal Articles

Résumé

Nous passons en revue des techniques de rééchantillonnage utilisées pour l'estimation de variance en sondage. Les techniques de rééchantillonnage considérées sont basées sur la linéarisation, le jackknife, les répétitions équilibrées répétées, et le bootstrap. Quelques unes des procédures d'estimation de variance utilisent des mécanismes de calibration et d'imputation afin d'améliorer l'estimation. Notre objectif est d'obtenir des conclusions pratiques basées sur des considérations théoriques et des comparaisons empiriques.

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https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/aa1e77d6-2e72-4c63-b95a-8ecca92d0449

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Anthony Christopher Davison, Sylvain Sardy
2006
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Concepts associés (10)

Méthode des moindres carrés

La méthode des moindres carrés, indépendamment élaborée par Legendre et Gauss au début du , permet de comparer des données expérimentales, généralement entachées d’erreurs de mesure, à un modèle mathématique censé décrire ces données. Ce modèle peut prendre diverses formes. Il peut s’agir de lois de conservation que les quantités mesurées doivent respecter. La méthode des moindres carrés permet alors de minimiser l’impact des erreurs expérimentales en « ajoutant de l’information » dans le processus de mesure.

Évaluation

Selon Michel Vial, l'évaluation est le rapport que l'on entretient avec la valeur. L'homme est porteur de valeurs qu'il a reçu plus ou moins consciemment, qu'il convoque pour mesurer la valeur d'objets ou de produits, pour contrôler les procédures (vérifier leur conformité) ou encore interroger (rendre intelligible) le sens de ses pratiques : s'interroger sur la valeur, rendre intelligible les pratiques au moyen de l'évaluation située. Plus généralement, l'évaluation est un processus mental de l'agir humain.

Théorie de l'estimation

En statistique, la théorie de l'estimation s'intéresse à l'estimation de paramètres à partir de données empiriques mesurées ayant une composante aléatoire. Les paramètres décrivent un phénomène physique sous-jacent tel que sa valeur affecte la distribution des données mesurées. Un estimateur essaie d'approcher les paramètres inconnus à partir des mesures.

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