Statistical Matching for Combining Time-Use Surveys with Consumer Expenditure Surveys: An Evaluation on Real Data

Résumé : La fusion de base de données en utilisant des méthodes d'appariement statistiques traditionnels biaisent les estimations et la variance des valeurs imputés. La méthode proposée par Rubin (1986) permet d'imputer une variable inobservée en utilisant les observations d'une autre base de données et en tenant compte de la corrélation partielle entre les variables qui sont toujours conjointement inobservées. L'application s'opère à partir d'une base de données où les ménages rapportent leurs dépenses et leurs allocations de temps afin de montrer que la procédure de Rubin permet une fusion non-biaisée des bases de données sur l'utilisation du temps avec des bases de données de consommation observées sur un autre échantillon de la population.
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Contributeur : Lucie Label <>
Soumis le : mercredi 31 mai 2017 - 11:45:51
Dernière modification le : mardi 30 janvier 2018 - 17:50:04
Document(s) archivé(s) le : mercredi 6 septembre 2017 - 15:02:25

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Anil Alpman, François Gardes, Noel Thiombiano. Statistical Matching for Combining Time-Use Surveys with Consumer Expenditure Surveys: An Evaluation on Real Data. 2017. ⟨halshs-01529699⟩

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