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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].

Lien permanent pour cette publication :
publications.gc.ca/pub?id=9.966898&sl=1

Renseignements sur la publication
Ministère/Organisme
  • Statistique Canada, organisme de publication.
TitreBoutique multiservice d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour les statistiques officielles / par Francesca Kay.
Variante du titre
  • En tête du titre : Recueil du Symposium de 2024 de Statistique Canada : le futur des statistiques officielles
Titre de la série
  • [La série des symposiums internationaux de Statistique Canada : recueil], 1709-822X
Type de publicationMonographie - Voir l'enregistrement principal
Langue[Français]
Autres langues publiées[Anglais]
FormatTexte numérique
Document électronique
Note(s)
  • Publié aussi en anglais sous le titre : One-stop-shop for artificial intelligence and machine learning for official statistics.
Information sur la publication
  • [Ottawa] : Statistique Canada = Statistics Canada, le 8 septembre 2025.
Auteur / Contributeur
  • Kay, Francesca, auteur.
Description1 ressource en ligne (9 pages non numérotées).
Numéro de catalogue
  • CS11-522/2024-1-27F-PDF
Numéro de catalogue du ministère11-522-X
Descripteurs
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