Estimation pour petites régions (Modèle de Fay-Herriot)
L'estimation pour petites régions (EPR) fait référence à des techniques statistiques qui produisent des estimations fiables pour des sous-populations — régions géographiques, groupes démographiques ou unités administratives — où les échantillons d'enquête directs sont trop épars pour fournir une précision acceptable. Le modèle de Fay-Herriot, introduit par Robert Fay et Roger Herriot en 1979, est le modèle canonique d'EPR au niveau des régions. Il complète les estimations directes d'enquête faibles avec des informations auxiliaires sur les covariables par le biais d'un cadre bayésien empirique ou BLUP, réduisant considérablement l'erreur quadratique moyenne pour les petits domaines.
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sources
- Fay, R. E., & Herriot, R. A. (1979). Estimates of income for small places: An application of James-Stein procedures to census data. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 269–277. DOI: 10.1080/01621459.1979.10482505 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 2). Small Area Estimation (Fay-Herriot Model). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/survey-methodology/small-area-estimation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Modèle hiérarchique bayésienBayésien↔ compare
- Pondération et calibration d'enquêteMéthodologie d'enquête↔ compare
Référencée par
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →