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Vallée, Audrey-Anne

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Vallée, Audrey-Anne
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Fonction
Ancien.ne collaborateur.trice
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https://libra.unine.ch/handle/123456789/939

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  • Publication
    Métadonnées seulement
    La convergence d'estimateurs et d'estimateurs de variance pour l'échantillonnage à deux degrés
    (2018-10-26)
    Vallée, Audrey-Anne 
    ;
    Chauvet, Guillaume
    Les plans de sondage à deux degrés sont communément utilisés pour des enquêtes sur les ménages et sur la santé. Un estimateur de base pour des totaux dans les populations est l'estimateur Horvitz-Thompson, accompagné de ses estimateurs de variance usuels. La convergence et la distribution asymptotique des estimateurs sont complexes à étudier dans les plans à deux degrés. Dans cette présentation, les propriétés asymptotiques de l'estimateur du total Horvitz-Thompson et de ses estimateurs de variance sont étudiées. Sous des hypothèses raisonnables, la convergence des estimateurs est prouvée. Dans le cas du plan de sondage réjectif au premier degré, la convergence d'un estimateur de variance simplifié du type Hàjek est vérifiée et il est montré que l'estimateur du total a une distribution asymptotiquement normale. Les résultats d'une étude par simulations évaluant les propriétés asymptotiques seront présentés.
  • Publication
    Métadonnées seulement
  • Publication
    Métadonnées seulement
    Consistency of estimators and variance estimators for two-stage sampling
    (2018)
    Chauvet, Guillaume
    ;
    Vallée, Audrey-Anne 
    Two-stage sampling designs are commonly used for household and health surveys. To produce reliable estimators with assorted confidence intervals, some basic statistical properties like consistency and asymptotic normality of the Horvitz-Thompson estimator are desirable, along with the consistency of assorted variance estimators. These properties have been mainly studied for single-stage sampling designs. In this work, we prove the consistency of the Horvitz-Thompson estimator and of associated variance estimators for a general class of two-stage sampling designs, under mild assumptions. We also study two-stage sampling with a large entropy sampling design at the first stage, and prove that the Horvitz-Thompson estimator is asymptotically normally distributed through a coupling argument. When the first-stage sampling fraction is negligible, simplified variance estimators which do not require estimating the variance within the Primary Sampling Units are proposed, and shown to be consistent.