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Stratégies d'imputation axées sur les données et leurs indicateurs de qualité connexes dans les enquêtes économiques / par Matei Mireuta, Ahalya Sivathayalan et Stephen Styles.: CS11-522/2024-1-11F-PDF

« Des méthodes modernes d'imputation axées sur les « données » pour traiter la non-réponse dans le contexte d'enquêtes relevant du Programme intégré de la statistique des entreprises de Statistique Canada ont été évaluées dans le passé. Nous avons observé que ces méthodes permettent d'observer qu'elles peuvent mener à une imputation de grande qualité, en plus de pouvoir entraîner des gains d'efficacité globaux lors de l'établissement d'une stratégie de vérification et d'imputation (V&I) d'une enquête donnée. Cependant, il reste ardu d'évaluer la variance totale connexe, plus précisément la composante attribuable à l'imputation. Dans le présent article, deux méthodes pour évaluer la variance totale sont proposées, et on montre les résultats préliminaires qui ont amené à poursuivre les recherches dans ce domaine » -- Résumé, page [2].

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publications.gc.ca/pub?id=9.966465&sl=0

Publication information
Department/Agency
  • Statistique Canada, organisme de publication.
TitleStratégies d'imputation axées sur les données et leurs indicateurs de qualité connexes dans les enquêtes économiques / par Matei Mireuta, Ahalya Sivathayalan et Stephen Styles.
Variant title
  • En tête du titre : Recueil du Symposium de 2024 de Statistique Canada : le futur des statistiques officielles
Series title
  • [La série des symposiums internationaux de Statistique Canada : recueil], 1709-822X
Publication typeMonograph - View Master Record
Language[French]
Other language editions[English]
FormatDigital text
Electronic document
Note(s)
  • Titre de la couverture.
  • Publié aussi en anglais sous le titre : Data-driven imputation strategies and their associated quality indicators in economic surveys.
  • Comprend des références bibliographiques.
Publishing information
  • [Ottawa] : Statistique Canada = Statistics Canada, le 8 septembre 2025.
Author / Contributor
  • Mireuta, Matei, auteur.
Description1 ressource en ligne (8 pages non numérotées) : illustrations, graphiques.
Catalogue number
  • CS11-522/2024-1-11F-PDF
Departmental catalogue number11-522-X
Subject terms
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