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dc.contributor.advisorHaziza, David
dc.contributor.authorNolet-Pigeon, Isabelle
dc.date.accessioned2021-05-31T18:49:10Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONfr
dc.date.available2021-05-31T18:49:10Z
dc.date.issued2021-03-24
dc.date.submitted2020-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/25110
dc.subjectRobustessefr
dc.subjectUnités influentesfr
dc.subjectInférence basée sur le modèlefr
dc.subjectInférence basée sur le plan de sondagefr
dc.subjectBiais conditionnelfr
dc.subjectRobustnessfr
dc.subjectInfluential unitsfr
dc.subjectModel-based inferencefr
dc.subjectDesign-based inferencefr
dc.subjectConditional biasfr
dc.subject.otherMathematics / Mathématiques (UMI : 0405)fr
dc.titleFinite population inference for population with a large number of zero-valued observationsfr
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplineStatistiquefr
etd.degree.grantorUniversité de Montréalfr
etd.degree.levelMaîtrise / Master'sfr
etd.degree.nameM. Sc.fr
dcterms.abstractDans certaines enquêtes auprès des entreprises, il n'est pas rare de s'intéresser à estimer le total ou la moyenne d'une variable qui, par sa nature, prend souvent une valeur nulle. En présence d'une grande proportion de valeurs nulles, les estimateurs usuels peuvent s'avérer inefficaces. Dans ce mémoire, nous étudions les propriétés des estimateurs habituels pour des populations exhibant une grande proportion de zéros. Dans un contexte d'une approche fondée sur le modèle, nous présentons des prédicteurs robustes à la présence de valeurs influentes pour ce type de populations. Finalement, nous effectuons des études par simulation afin d'évaluer la performance de divers estimateurs/prédicteurs en termes de biais et d'efficacité.fr
dcterms.abstractIn business surveys, we are often interested in estimating population means or totals of variables which, by nature, will often take a value of zero. In the presence of a large proportion of zero-valued observations, the customary estimators may be unstable. In this thesis, we study the properties of commonly used estimators for populations exhibiting a large proportion of zero-valued observations. In a model-based framework, we present some robust predictors in the presence of influential units. Finally, we perform simulation studies to evaluate the performance of several estimators in terms of bias and efficiency.fr
dcterms.languageengfr


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