Titre : Lorsque certaines données sont manquantes : fondements de la théorie de l'imputation et développements récents
Facilitator : David Haziza, Université de Montréal; david.haziza@umontreal.ca 

Dr. Haziza est professeur au département de mathématiques et statistiques de l’université de Montréal. Il est aussi consultant à temps partiel pour Statistique Canada. Ses intérêts de recherche comprennent le traitement des données de sondage manquantes et des procédés d’estimation robustes en présence d’unités influentes.

Description de l’atelier : La façon la plus courante de traiter l’absence de réponse dans un sondage est de construire une ou plusieurs valeurs de remplacement pour une valeur manquante, un processus que l’on appelle l’imputation. L’imputation simple consiste à remplacer une valeur manquante par une seule valeur de remplacement, tandis que l’imputation multiple utilise deux ou plusieurs valeurs de remplacement. Dans cet atelier, nous verrons différentes procédures d’imputation utilisées dans les bureaux de statistiques nationaux, ainsi que les propriétés des estimateurs ponctuels et de la variance, en présence de données d’enquête imputées. Cet atelier donnera aux participants des informations sur les nouveaux développements dans le domaine. Plusieurs exemples et études de simulation seront présentés.