Des Employeurs Écopent Par Des Erreurs De Lagence Du Revenu Du Canada

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La processus d’estimation a également une grande incidence sur l’erreur d’échantillonnage. On traite de ces idées supplémentaire intimement dans le chapitre intitulé Méthodes d’échantillonnage. Nous étudions l'identifiabilité des modèles bayésiens de régression lorsque la covariable binaire ou la réponse est est soumise à une classification erronée unidirectionnelle. Nous considérons que le fait de découvrir la direction de l'erreur suffit de sorte que l'correspondance pour la classification erronée pourrait être entrepris pas de aucune approvisionnement d'information sur l'ampleur de l'erreur. Les modes d'erreur de mesure sont généralement non identifiés, mais dans le circonstances d'erreurs de classification unidirectionnelles, nous pouvons payer de fric pour l'identifiabilité du modèle lorsque la variable réponse n'est pas binaire .

La méthodologie ou plan d’échantillonnage peut énormément influer sur la taille de l’erreur d’échantillonnage. Bon quantité d’enquêtes comprennent des plans d’échantillonnage complexes. Ceux-ci entraînent souvent un plus grand nombre d’erreurs d’échantillonnage qu’un plan d’échantillonnage aléatoire facile.

Plus la marge d'erreur est grande, Wiki.Gigaro.Com.Br moins on peut avoir confiance dans la réalité que le résultat est d'un vote affiche le résultat d'une enquête sur le général de la population. Elle est généralement utilisée par rendre compte de l'erreur d'échantillonnage par les sondeurs ou les journalistes. Une autre moitié importante de l'estimation consiste à estimer l'ampleur de l'erreur d'échantillonnage dans l'estimation.

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