Comparación de estimadores directos e indirectos en estimación de áreas pequeñas
La estimación en áreas pequeñas permite obtener resultados más precisos y confiables en dominios cuyos tamaños de muestra son nulos o cercanos a cero. Diferentes estimadores que dependen del diseño de muestreo como los estimadores directos, estimadores propuestos por la teoría para obtener mejores r...
- Autores:
-
Herrera Herrera, Edgar Andres
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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Estadística matemática
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Teoría de la estimación
Estimación en áreas pequeñas
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La estimación en áreas pequeñas permite obtener resultados más precisos y confiables en dominios cuyos tamaños de muestra son nulos o cercanos a cero. Diferentes estimadores que dependen del diseño de muestreo como los estimadores directos, estimadores propuestos por la teoría para obtener mejores resultados en dominios donde el tamaño de muestra es pequeño, como los estimadores sintéticos y estimadores que usan modelos lineales mixtos para áreas pequeñas, son los tópicos que se presentan en este trabajo de grado, donde se observa el comportamiento de cada uno de ellos, para ser comparados a través del error cuadrático medio y de esta manera obtener conclusiones a cerca de su desempeño al momento de ser utilizados en dichas áreas donde el tamaño de muestra es pequeño. |
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Diferentes estimadores que dependen del diseño de muestreo como los estimadores directos, estimadores propuestos por la teoría para obtener mejores resultados en dominios donde el tamaño de muestra es pequeño, como los estimadores sintéticos y estimadores que usan modelos lineales mixtos para áreas pequeñas, son los tópicos que se presentan en este trabajo de grado, donde se observa el comportamiento de cada uno de ellos, para ser comparados a través del error cuadrático medio y de esta manera obtener conclusiones a cerca de su desempeño al momento de ser utilizados en dichas áreas donde el tamaño de muestra es pequeño.Estimating in small areas allows obtaining more accurate and reliable results in domains whose simple sizes are zero or close to zero. Di_erent estimators that depend on the sampling design as the direct estimators, estimators proposed by the theory to obtain better results in domains where the sample size is small, such as synthetic estimators and estimators using mixed linear models for small areas, are the topics which are presented in this degree work, where the behavior of each one of them is observed, to be compared through the mean square error and in this way to obtain conclusions about their performance when they are used in those areas where the sample size is small.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Comparación de estimadores directos e indirectos en estimación de áreas pequeñasEstimation in small areasDomainsSample sizeDirect estimatorsSynthetic estimatorsMean square errorMixed linear modelsEstadísticaEstadística matemáticaMuestreo (Estadística)Teoría de la estimaciónEstimación en áreas pequeñasDominiosError cuadrático medioEstimadores sintéticosTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáAndrés Felipe Ortiz & José Fernando Zea (2017), Estimación de áreas pequeñas para las condiciones de vida de los municipios de Cundinamarca, XXVII Simposio Internacional de Estadística - 5th International Workshop on Applied Statistics, Medellín, Antioquia, Colombia, 8 al 12 de agosto de 2017Carl-Erick Särndal, Bengt Swensson, Jan Wretman(1992), Model Assisted Survey Sampling. Springer, Verlag New York, Inc.Domingo Morales González (2015), ESTMACIÓN EN ÁREAS PEQUEÑAS: MÉTODOS BASADOS EN MODELOS. Universidad Miguel Hernández de Elche.Guías, Descripción de los Niveles de Desempeño (2015), Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación ICFES.Hugo Andrés Gutiérrez (2009), Estrategias de Muestreo, diseño de encuestas y estimación de parámetros. Universidad Santo Tomás.J.N.K. RAO & Isabel Molina (2015), Small Area Estimation (Second Edition). Published by John Wiley & Sons, Inc, Hoboken, New Yersey.J.N.K. RAO (2003), Small Area Stimation. ISBN=0-471-41374-7 (cloth), publisher=John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.Juan Pablo Ferreira Neira, Estimación en dominios, Universidad de la república-Uruguay, Facultad de ciencias económicas y de Administración - Licenciatura en estadística, Tutor: Guillermo Zoppolo. Mayo de 2011.Pushpal K Mukhopadhyay and Allen McDowell (2011), Small Area Estimation for Survey Data Analysis Using SAS Software, SAS Institute Inc., Cary, NC.https://www.dnp.gov.co/programas/desarrollo-territorial/Estudios-Territoriales/Indicadores-y- Mediciones/Paginas/desempeno-integral.aspx, Nueva Medición de Desempeño Municipal MDM, Resultados y anexos de Medición de Desempeño Municipal vigencia 2016. Departamento Nacional de Planeación DNP.https://www.youtube.com/watch?v=zTVuxf8f1a0, Innovación Aprendizaje (2016) - DANE. 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