[Statlist] séminaires sondages mardi 17.10.2023 à 11h00

[MATEI Alina Gabriela]

L'Institut de statistique, Université de Neuchâtel organise le mardi 17.10.2023 à 11h00 le séminaire
"Échantillonner dans une matrice" par Louis-Paul Rivest, Université Laval, Canada.

Salle GB31-33, Faculté des Sciences, Bâtiment G, Av. des Bellevaux 51, 2000, Neuchâtel


Résumé: Cet exposé porte sur l’échantillonnage de populations qui peuvent se présenter comme des matrices avec N lignes et M colonnes.  Par exemple, dans une étude auprès des touristes qui visitent une région, les lignes de la matrice sont N sites susceptibles d’être visités et les colonnes sont M jours de la saison touristique.  L’objectif est de tirer un échantillon qui respecte plusieurs contraintes.  Le nombre de sites visités durant une journée est souvent constant et dépend des ressources qui sont consacrées à l’enquête.  Par contre le nombre total de visites à un site est prédéterminé et varie selon son importance.  L’échantillon se présente comme une matrice Z de dimension N´M contenant des 0 (pour une unité non échantillonnée) et des 1 (pour une unité échantillonnée).  Les contraintes font en sorte que les totaux lignes et les totaux colonnes de la matrice Z sont fixes.  L’échantillon est tiré selon une loi uniforme sur toutes les matrices Z satisfaisant les contraintes concernant les totaux marginaux. Plusieurs algorithmes de sélection sont présentés. On traite ensuite des propriétés de ce plan de sondage en donnant les probabilités de sélection, simples et conjointes, une formule explicite pour la variance de l’estimateur de Horvitz-Thompson et un estimateur approximativement sans biais de cette variance. Une généralisation, à plusieurs degrés, du plan proposé est également présentée.  Cette généralisation est nécessaire pour traiter des contraintes additionnelles, concernant les tâches que les enquêteurs doivent effectuer durant une journée.


	[[alternative HTML version deleted]]