But
Familiariser les participants avec les méthodes d'échantillonnage statistique et leur mise en œuvre.
Avantages pour les participants
Les participants profiteront d'une revue en profondeur de la théorie de l'échantillonnage statistique.
Population cible
Ce cours s'adresse aux employés qui doivent développer et mettre en œuvre des plans de sondage complexes dans l'exercice de leurs fonctions et qui souhaitent acquérir une connaissance avancée de la théorie de l'échantillonnage.
Sommaire du cours
- Statistique Classique vs. Inférence en populations finies
- Plans de sondage; probabilités d'inclusion
- L'estimateur de Horvitz-Thompson et ses propriétés
- Simulation Monte Carlo
- Stratification, répartition de l'échantillon, construction des strates, introduction to GSAM
- Échantillonnage proportionnel à la taille, plans de sondage à grande entropie
- Échantillonnage équilibré, l'algorithme du Cube
- Estimation de paramètres complexes; linéarisation de Taylor
- Estimateur par le ratio, estimateur post-stratifié, estimateur par ratissage, estimateur par la différence, estimateur par la régression généralisée
- Échantillonnage à plusieurs degrés
- Échantillonnage à deux phases
- Inférence basée sur le modèle
Préalable
Connaissance avancée de la statistique mathématique et connaissance de base de la théorie de l'échantillonnage.
Modalité pédagogique : Cours en classe virtuelle
Durée : 21 jours (2 heures par séance durant 10 semaines)
Contact :
Pour toute question ou pour vous inscrire, communiquez avec nous à statcan.msmdsstatstraining-msmsdformationstats.statcan@statcan.gc.ca