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 -la-methode-du-pivot-avec-application-a-lechantillonnage-sur-flux-de-donne
 es-et-a-lechantillonnage-spatial/
SUMMARY: (...): Guillaume CHAUVET - Propriétés de la méthode du pivot\, 
 avec application à l’échantillonnage sur flux de données et à l’é
 chantillonnage spatial
DESCRIPTION:: Guillaume CHAUVET (IRMAR)\n\nLes plans de sondage à probabil
 ités inégales sont utilisés pour sélectionner des échantillons afin d
 ’améliorer la précision des estimateurs par rapport à un tirage à pr
 obabilités égales. Si les variables d’intérêt sont approximativement
  proportionnelles à la probabilité de tirage\, la variance peut ainsi ê
 tre très fortement réduite. Ce principe est notamment utilisé pour un p
 remier degré de tirage dans une enquête auprès des ménages ou une enqu
 ête épidémiologique\, où des unités primaires (communes ou groupes de
  communes) sont généralement sélectionnées à probabilités proportion
 nelles au nombre de résidences principales.\n\nParmi les algorithmes de t
 irage à probabilités inégales\, la méthode du pivot (Deville et Tillé
 \, 1998) présente de nombreux avantages. Basée sur un principe de duels 
 entre unités\, elle permet de bénéficier d’un effet de stratification
 \, qui tend à réduire la variance si l’ordre d’apparition des unité
 s est lié aux variables mesurées. Il s’agit d’une méthode séquenti
 elle qui permet d’échantillonner des individus à la volée. Elle est d
 onc particulièrement adaptée à un échantillonnage dans un flux de donn
 ées. Enfin\, elle permet d’éviter la sélection d’unités contigües
  dans la population. Cela la rend très intéressante dans un contexte d
 ’échantillonnage spatial\, où elle permet de sélectionner des échant
 illons bien équilibrés dans l’espace. De nombreux auteurs se sont réc
 emment intéressés à l’utilisation de la méthode du pivot dans ce con
 texte\, voir notamment Grafström et al. (2012)\, Grafström and Tillé (2
 013) ou Vallée et al. (2015).\n\nLors de cette présentation\, nous décr
 irons notamment le principe de la méthode du pivot\, et nous montrerons q
 u’elle offre de bonnes propriétés statistiques pour un estimateur de t
 ype Horvitz-Thompson (consistance faible\, théorème central-limite\, in
 égalité exponentielle) sous de faibles hypothèses. Nous présenterons d
 eux applications de la méthode du pivot. Le premier travail (en cours) po
 rte sur un échantillonnage sur flux volumineux de données (travail joint
  avec Emmanuelle Anceaume\, Yann Busnel et Nicolo Rivetti). Le second trav
 ail (en cours) porte sur une modification de la méthode GRTS (Generalized
  Random Tesselation Sampling)\, couramment utilisée pour un échantillonn
 age spatial (travail joint avec Ronan Le Gleut).\nhttp://ensai.fr/equipe/g
 uillaume-chauvet/
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CATEGORIES:Séminaire,Statistique
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