Programme et résumés (pdf) - Société statistique du Canada

Mardi 30 mai • Tuesday, May 30, 10:15–11:45 103[MS-88]Resampling Methods for Two-stage Sampling in Complex SurveysMéthodes de ré-échantillonnage pour l’échantillonnage à deux phases dans les enquêtes à plans complexesChunfang (Devon) LIN & Randy SITTER, Simon Fraser UniversityDans l’échantillonnage à deux phases dans les enquêtesaux plans complexes, l’estimation de la variance basée surla réplication est souvent appliquée aux unités sélection-nées à la première phase. La justification théorique est fon-dée sur l’hypothèse que la fraction de l’échantillonnage dela première phase est négligeable. Motivé par l’existencede quelques enquêtes où cette hypothèse n’est pas satis-faite, nous développons des adaptations de la méthode deréplications répétées équilibrées et de la méthode de ré-échantillonnage qui n’exigent pas cette hypothèse. Nous ex-plorons les propriétés asymptotiques des estimateurs dérivésde la variance et réalisons une étude de simulation pour éva-luer la performance des méthodes proposées avec une tailled’échantillon finie.In two-stage sampling in complex surveys, replication-basedvariance estimation is often appliedto the first-stage sampling units. Theoretical justificationis based on the assumption that the firststagesampling fraction is negligible. Motivated bysome surveys where this assumption is not met, wedevelop adaptations of the method of balanced repeatedreplications and bootstrapping that that donot require this assumption, explore the asymptoticproperties of the derived variance estimators andconduct a simulation study to evaluate the performanceof the proposed methods with finite samplesize.Session 06B Mardi 30 mai • Tuesday, May 30, 10:15–11:45 SSC2024Regression Models: Recent Advances and ApplicationsModèles de régression : Développements récents et applications[MS-89]Modelling Dependent Bivariate Time-to-event Data Using Accelerated Life RegressionModélisation des données dépendantes bidimensionnelles en utilisant une régression accélérée de la survieYun Hee CHOI, Samuel Lunenfeld Research Institute at the Mount Sinai Hospital, E. David MATTHEWS & Y. Yi YI,University of WaterlooTo analyze bivariate time-to-event data from matchedor naturally paired study designs, we introducePour les analyses de survie pour des données bidimensionnellesdes plans d’étude appariés ou naturellement jumelés,a bivariate accelerated life regression model that nous présentons un modèle accéléré bidimensionnel de réusesshared frailties, and describe a flexible com- gression de la survie qui emploie des faiblesses communes,putational framework for fitting this model. We et décrivons un cadre informatique flexible pour ajuster ceinvestigate the statistical properties of the model, modèle. Nous étudions les propriétés statistiques du moanddevelop diagnostic tools for assessing model fit dèle, et développons des outils diagnostiques pour évaluerusing the bivariate probability integral transforma- l’ajustement de modèle en utilisant la transformation intétionof univariate residuals. Our proposed residuals grale de la probabilité bidimensionnelle des résidus unidiplotswill help confirm the choice of an appropri- mensionnels. Nos graphiques de résidus proposés aideront àate frailty distribution. Through simulation studies confirmer le choix d’une distribution appropriée de faiblesse.and graphical displays, we characterize the sam- Par des simulations et des représentations graphiques, nouspling behaviour of these residuals and demonstrate caractérisons le comportement de prélèvement de ces résidushow well these tools address questions of model fit. et démontrons à quel point ces outils ajustent le modèle.SH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College