L'estimateur post-stratifié a parfois des strates vides. Pour pallier ce problème, on construit un estimateur post-stratifié dont les tailles des post-strates sont fixées dans l'échantillon. Ainsi, les tailles de post-strates sont aléatoires dans la population. Ensuite, on construit un estimateur lissé en effectuant une moyenne mobile des estimateurs post-stratifiés. Cette technique permet de construire une théorie exacte du calage sur la répartition. L'estimateur obtenu est non seulement calé sur la répartition, il est linéaire et sans aucun biais. On compare ensuite l'estimateur calé à l'estimateur de régression. On propose enfin un estimateur approché de la variance qu'on validerait au moyen de simulations
Quiconque s’intéresse au phénomène gémellaire dans l’Antiquité a désormais un instrument de travail ...
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