[Statlist] séminaire sur les sondages 12.02.2026 à 15h00

[Matei Alina Gabriela]

L'Université de Neuchâtel et le groupe « Enquêtes » de la SFdS (Société Française de Statistique) organisent le jeudi 12.02.2026  à 15h00 (CET) le séminaire en ligne : « Estimation de la variance inconditionnelle dans le cadre d'enquêtes complexes », par Yves Berger (Université de Southampton, Royaume-Uni). Attention, le séminaire est exceptionnellement programmé à 15h00 (CET).

Vous pouvez rejoindre le séminaire en utilisant le lien suivant :
https://unine.webex.com/unine/j.php?MTID=m671f2befaa3ee7afce00e48a15427337 

ou en utilisant directement les identifiants suivants sur Webex : 

Numéro Webex 2740 343 0365 - mot de passe 5Aifc5W2MCi 

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Jeudi, 12.02.2026 à 15h00 (CET)

Invité : Yves Berger (Université de Southampton, Royaume-Uni)

Titre : Estimation de la variance inconditionnelle dans le cadre d'enquêtes complexes

Résumé : Le cadre inconditionnel considère les échantillons et les variables d'intérêt comme des variables aléatoires. Cette approche est particulièrement adaptée à l'inférence analytique, notamment pour la modélisation de données d'enquête. Nous démontrons que l'estimation de la variance ne requiert pas de corrections de population finie et pas de probabilités d'inclusion jointe, même avec des taux d'échantillonnage élevés et avec échantillonnage sans remise. Le principal avantage de l'estimateur de variance réside dans sa simplicité. Il est asymptotiquement sans biais, sous des plans d'échantillonnage à probabilités inégales informatif avec stratification et plusieurs degrés. Nous considérons une classe générale de paramètres définis par des équations estimantes, tels que moyennes, ratios, quantiles et paramètres des modèles linéaires généralisés. Nous montrons comment intégrer des informations auxiliaires. Nous proposons également un estimateur de variance non-biaisé dans le cas d'échantillonnages systématiques ordonnés. Nous proposons aussi une statistique de test. Référence : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/insr.70001

Biographie : Yves Berger est professeur associé à l'Université de Southampton depuis 1998. Ses recherches portent sur les fondements de l'inférence statistique à partir d'enquêtes par sondage complexes, notamment :
l'estimation de la variance ; les enquêtes répétées ; la non-réponse ; l'imputation ; et l'inférence pour des paramètres complexes. Il travaille actuellement sur des problématiques liées à la modélisation économétrique structurelle et sur l'estimation d'une enquêtes du Ministère de la Santé et des Affaires sociales du Royaume-Uni.