Estimación de la tasa de desempleo e ingreso medio del departamento de Cundinamarca utilizando estimación en áreas pequeñas
En el presente artículo se propone hacer uso del análisis de componentes principales para obtener covariables que se incorporen como información auxiliar de los estimadores de Fay-Herriot (FH) y Fay-Herriot (FH espacial) espacial. Se muestran las ventajas de esta propuesta en términos de la precisió...
- Autores:
-
Mendoza Castrillón, Daniel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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Estimación en áreas pequeñas
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Estimación de la tasa de desempleo e ingreso medio del departamento de Cundinamarca utilizando estimación en áreas pequeñas Small Area Estimation Principal Components Unemployment rate Fay Herriot Multipurpose survey Cundinamarca Mean income Estimación en áreas pequeñas Desempleo -- Estadística y datos numéricos -- Cundinamarca (Colombia) Bogotá (Colombia) -- Aspectos socioeconómicos -- Estadística y datos numéricos Estimación en áreas pequeñas Componentes principales Ingreso medio Fay Herriot, Encuesta Multipropósito Cundinamarca Tasa de desempleo |
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En el presente artículo se propone hacer uso del análisis de componentes principales para obtener covariables que se incorporen como información auxiliar de los estimadores de Fay-Herriot (FH) y Fay-Herriot (FH espacial) espacial. Se muestran las ventajas de esta propuesta en términos de la precisión de las estimaciones obtenidas (por medio de medidas de precisión basadas en el error cuadrático medio) y el mejor aprovechamiento de las variables auxiliares disponibles en un contexto de un número reducido de áreas pequeñas. Se realiza una aplicación empírica usando el software R (dplyr, ggplot2, survey y otros paquetes) con la información disponible en la encuesta multipropósito 2017 la cual contiene información socioecónomica de Bogotá y municipios aledaños, se estima en particular el promedio del ingreso percapita del hogar y la tasa de desempleo, se llevan a cabo comparaciones del estimador de FH, FH espacial con covariables sin transformar (Molina, 2015) y con covariables basadas en las coordenadas obtenidas a partir del análisis de componentes principales. En el trabajo se ilustra como el Fay – Herriot espacial con variables provenientes de las componentes principales tienen el mejor desempeño en términos de precisión de las estimaciones. |
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Se muestran las ventajas de esta propuesta en términos de la precisión de las estimaciones obtenidas (por medio de medidas de precisión basadas en el error cuadrático medio) y el mejor aprovechamiento de las variables auxiliares disponibles en un contexto de un número reducido de áreas pequeñas. Se realiza una aplicación empírica usando el software R (dplyr, ggplot2, survey y otros paquetes) con la información disponible en la encuesta multipropósito 2017 la cual contiene información socioecónomica de Bogotá y municipios aledaños, se estima en particular el promedio del ingreso percapita del hogar y la tasa de desempleo, se llevan a cabo comparaciones del estimador de FH, FH espacial con covariables sin transformar (Molina, 2015) y con covariables basadas en las coordenadas obtenidas a partir del análisis de componentes principales. En el trabajo se ilustra como el Fay – Herriot espacial con variables provenientes de las componentes principales tienen el mejor desempeño en términos de precisión de las estimaciones.In this article, we propose using principal components analysis in a context of high-dimensional spaces to obtain orthogonal variables to use as auxiliary information in Fay-Herriot (FH) and spatial Fay-Herriot (FH). The accuracy are computed for direct, Fay-Herriot and proposed estimator. An empirical application with R ecosystem (dplyr, ggplot2, survey, and other R packages) is carried out using 2017 Bogotá Multipurpose Survey (EMB2017), a household survey with socioeconomic and demographic information of Bogotá and surrounding municipalities. In particular, percapita average household income and unemployment rate are estimated, then a benchmark of proposal estimators with classical FH estimator is carried out (Molina, 2015). The work illustrates how the spatial Fay - Herriot estimator with selected components from PCA has the best performance in terms of accuracy.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estimación de la tasa de desempleo e ingreso medio del departamento de Cundinamarca utilizando estimación en áreas pequeñasSmall Area EstimationPrincipal ComponentsUnemployment rateFay HerriotMultipurpose surveyCundinamarcaMean incomeEstimación en áreas pequeñasDesempleo -- Estadística y datos numéricos -- Cundinamarca (Colombia)Bogotá (Colombia) -- Aspectos socioeconómicos -- Estadística y datos numéricosEstimación en áreas pequeñasComponentes principalesIngreso medioFay Herriot, Encuesta MultipropósitoCundinamarcaTasa de desempleoTrabajo 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 BogotáGutierrez. H. A., Estrategias de muestreo: Diseño de encuestas y estimación de parámetros, 2009, Bogotá, Colombia, Ediciones de la U.Molina. I., “Desagregación de datos en encuestas de hogares: metodologías de estimación en áreas pequeñas’’, Series Estudios Estadísticos, No 97, (LC/TS.2018/82/Rev.1), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe, (CEPAL), 2019Molina. I. & RAO J.N.K., Small Area Estimation Second Edition, 2015, Hoboken, New Jersey, Wiley.Ortiz, Felipe & F. Zea, José. (2018). Small Area Estimation Methodology (SAE) applied on Bogota Multipurpose Survey (EMB). Romanian Statistical ReviewMorales, Domingo. (2015). ESTIMACION EN ÁREAS PEQUEÑAS: METODOS BASADOS EN MODELOSHusson, Francois & Le Sebastien & Pages Jerome. Exploratory Multivariate Analysis by examples using R., 2017, New York, Taylor & Francis GroupPushpal K. Mukhopadhyay & Allen McDowell. Small Area Estimation for Survey Data Analysis Using SAS Software, 2011, SAS Institute Inc.Särndal, C. E., B. 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Model Assisted Survey Sampling, 1992, 3rd ed.THUMBNAIL2020danielmendoza.pdf.jpg2020danielmendoza.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7509https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/21053/7/2020danielmendoza.pdf.jpgc9198e8e16525242d18bc046f18c5666MD57open accesscarta aprobación facultad.pdf.jpgcarta aprobación facultad.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5994https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/21053/8/carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad.pdf.jpg738d3151ccbab635cdffb4f44b657051MD58metadata only accesscarta derechos autor.jpg.jpgcarta derechos autor.jpg.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13226https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/21053/9/carta%20derechos%20autor.jpg.jpg1599ec64d0bba72126e20b98d6936968MD59metadata only accesscarta derechos autor.pdf.jpgcarta derechos autor.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4359https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/21053/11/carta%20derechos%20autor.pdf.jpg4f35a200dfa78b9c804f663918e45472MD511open accessORIGINAL2020danielmendoza.pdf2020danielmendoza.pdfapplication/pdf1294225https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/21053/6/2020danielmendoza.pdfa1d3ed49b9487fc34d1b3eb5c1424c45MD56open accesscarta aprobación facultad.pdfcarta aprobación facultad.pdfapplication/pdf43357https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/21053/2/carta%20aprobaci%c3%b3n%20facultad.pdf6a70456b48e5e47e32bcd1f68a7ae697MD52metadata only accesscarta derechos autor.pdfcarta derechos autor.pdfapplication/pdf78674https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/21053/10/carta%20derechos%20autor.pdfcbf96802d65ef971c0c518612bb1eac5MD510metadata only accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/21053/4/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD54open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/21053/5/license.txtf6b8c5608fa6b2f649b2d63e10c5fa73MD55open access11634/21053oai:repository.usta.edu.co:11634/210532022-10-10 16:37:10.114open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |