Échantillonnage : Estimation de la probabilité maximale exogène pondérée

Cette séance de cours couvre l'Estimateur de Probabilité Maximale Exogène Pondéré (WESML) dans le contexte de modèles à choix discrets. Le WESML est introduit à titre de méthode d'estimation semblable aux moindres carrés pondérés en régression linéaire, offrant une cohérence mais non une efficacité. Il est recommandé lorsque d'autres méthodes ne s'appliquent pas. La séance de cours traite également de l'utilisation du WESML dans différents scénarios, comme l'échantillonnage aléatoire simple, l'échantillonnage endogène et les variables endogènes mixtes. En outre, l'importance d'intégrer les pondérations dans les prévisions est soulignée. Des références à la littérature pertinente, y compris les travaux de Manski et Lerman de 1977, sont fournies pour plus de détails.