Atelier de formation sur les projections bayésiennes de population: théorie et pratique

Le Cap, Afrique du Sud, 28-29 octobre 2017 

  

Un atelier de formation sur « les projections bayésiennes de population : théorie et pratique » s’est tenu les 28 et 29 octobre 2017 à la Graduate School of Business de l'Université du Cap. Adrian Raftery et Hana Ševčíková, responsables du groupe de chercheurs de l'Université de Washington qui a développé les méthodes présentées dans le cours, ont animé l’atelier, avec l'aide de Mark Wheldon, de la Division de la population des Nations Unies.

 

Jusqu'à une date récente, les projections de population étaient généralement effectuées de manière déterministe à l'aide de la méthode des composantes, qui donnait une valeur unique pour chaque grandeur projetée. Récemment, la Division de la population des Nations Unies a adopté une approche probabiliste pour projeter la fécondité, la mortalité et la population de tous les pays. Dans cette approche, l'indice conjoncturel de fécondité et l'espérance de vie à la naissance des femmes et des hommes sont projetés à l'aide de modèles hiérarchiques bayésiens estimés grâce à la méthode de Monte Carlo à chaînes de Markov. Ils sont ensuite combinés avec un modèle des composantes pour produire une projection probabiliste pour chaque grandeur d’intérêt. La méthodologie est mise en œuvre dans une suite de packages R qui a été utilisée par les analystes de l'ONU pour produire la révision la plus récente des Projections mondiales de population.

 

 

L’atelier a rassemblé 34 participants de 18 pays différents, un tiers d'Afrique, un tiers d'Asie du Sud et le reste d'Amérique latine, d'Amérique du Nord, d'Europe et d'autres pays d'Asie. La plupart des participants venaient d’instituts de recherche sur la population ou des universités et quelques-uns travaillaient pour des bureaux de statistique. À titre de prérequis, les stagiaires étaient censés avoir des connaissances de base en probabilités et statistiques et être familiers du logiciel R.

 

Le cours visait à expliquer à la fois la théorie et la pratique qui sous-tendent les projections probabilistes des Nations Unies, en présentant la modélisation hiérarchique bayésienne utilisée pour les deux composantes principales, la fécondité et la mortalité. Des exercices pratiques ont été donnés aux participants afin qu'ils puissent se familiariser avec les fonctionnalités des packages R, comprendre les méthodes et générer des projections en utilisant divers formats de sortie, tels que des graphiques, des tableaux, des cartes et des pyramides.  

 

Voir aussi :

 

Financement : Un soutien financier a été offert par la Fondation William et Flora Hewlett pour encourager la participation des démographes à la Révolution des données.