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Boutique multiservice d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour les statistiques officielles / par Francesca Kay.: CS11-522/2024-1-27F-PDF

« Dans le présent article, plusieurs défis rencontrés lors de l’établissement des estimations de la population américaine d’après les dossiers administratifs (DA) en 2020 sont identifiés. Parmi ces enjeux, mentionnons l’exactitude au niveau de l’emplacement, la couverture des personnes et la cohérence dans le temps, le filtrage des non-résidents et des personnes décédées à la date de référence, le dévoilement des couplages manquants entre les enregistrements de personnes et d’adresses et la prévision des caractéristiques démographiques. Plusieurs façons d’aborder ces questions sont examinées. Les résultats des régressions illustrent la façon dont les défis et les solutions ont une incidence sur les estimations de la population des comtés basées sur les DA »--Résumé, page [2].

Permanent link to this Catalogue record:
publications.gc.ca/pub?id=9.966898&sl=0

Publication information
Department/Agency
  • Statistique Canada, organisme de publication.
TitleBoutique multiservice d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour les statistiques officielles / par Francesca Kay.
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)
  • Publié aussi en anglais sous le titre : One-stop-shop for artificial intelligence and machine learning for official statistics.
Publishing information
  • [Ottawa] : Statistique Canada = Statistics Canada, le 8 septembre 2025.
Author / Contributor
  • Kay, Francesca, auteur.
Description1 ressource en ligne (9 pages non numérotées).
Catalogue number
  • CS11-522/2024-1-27F-PDF
Departmental catalogue number11-522-X
Subject terms
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