Estimación de los indicadores de Ingreso promedio y la tasa de desempleo municipal en Cundinamarca en el 2017 utilizando áreas pequeñas y transformaciones funcionales
La Estimación en Áreas Pequeñas (SAE) tiene como objetivo mejorar las estimaciones en situaciones donde los errores de muestreo son significativamente altos, lo que dificulta la obtención de conclusiones fiables. En este estudio, se emplea la metodología SAE para estimar el ingreso promedio y la tas...
- Autores:
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Guerrero Beltran, Jonnathan
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Coefficient Of Variation 2017 Multipurpose Survey Auxiliary Information Average Income Fay-Herriot Model Unemployment Rate Data Transformation Estadística Aplicada Estrategías Datos Estadísticos Coeficiente De Variación Encuesta Multiproposito 2017 Información Auxiliar Ingreso Promedio Modelo Fay-Herriot Tasa De Desempleo Transformaciones En Los Datos |
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La Estimación en Áreas Pequeñas (SAE) tiene como objetivo mejorar las estimaciones en situaciones donde los errores de muestreo son significativamente altos, lo que dificulta la obtención de conclusiones fiables. En este estudio, se emplea la metodología SAE para estimar el ingreso promedio y la tasa de desempleo a nivel municipal en Cundinamarca, utilizando datos de la encuesta multipropósito 2017. Se aplican transformaciones a los datos y se analizan las ventajas y desventajas de estas transformaciones. Basado en estas transformaciones, se seleccionan las variables auxiliares más pertinentes para cada tipo de transformación, y se evalúa la calidad de las estimaciones mediante el coeficiente de variación. Como resultado, se concluye que el uso del modelo Fay-Herriot con transformaciones en los datos reduce el valor del coeficiente de variación, lo que sugiere que la transformación de los datos es una opción viable para mejorar la calidad de las estimaciones de los indicadores de interés. Además, se utiliza el software estadístico R como entorno de trabajo para el procesamiento de datos. |
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E. and Herriot, R. A. (1979). Estimates of income for small places: An application of james-stein procedures to census data. Journal of the American Statistical Association, 74(366):269–277. Flachaire, E. (2005). Bootstrapping heteroskedastic regression models: wild bootstrap vs. pairs bootstrap. Computational Statistics & Data Analysis, 49(2):361–376. Fornieles, A. (2013). Transformaciones de datos en la elaboraci´on de estudios salariales. Revista de Psicolog´ıa del Trabajo y de las Organizaciones, 29(2):75–82. Fuller, W. A. (1999). Environmental surveys over time. journal of agricultural. pages 331–345. Ghosh, M. and Rao, J. N. K. (1994). Small area estimation: An appraisal. Statistical Science, 9(1):55–76. Kordos, J. (2016). Development of small area estimation in official statistics. Statistics in Transition. New Series, 17:105–132 and 157. Kreutzmann, A.-K., Pannier, S., Rojas-Perilla, N., Schmid, T., Templ, M., and Tzavidis, N. (2019a). The r package emdi for estimating and mapping regionally disaggregated indicators. Journal of Statistical Software, 91. Kreutzmann, A.-K., Pannier, S., Rojas-Perilla, N., Schmid, T., Templ, M., and Tzavidis, N. (2019b). The R package emdi for estimating and mapping regionally disaggregated indicators. Journal of Statistical Software, 91(7):1–33. Lehtonen, R. and Veijanen, A. (2009). Design-based methods of estimation for domains and small areas. In Handbook of Statistics. Sample Surveys. Inference and Analysis, volume 29, pages 219–249. Elsevier Scientific Publ. Co. Li, H. and Lahiri, P. (2010a). An adjusted maximum likelihood method for solving small area estimation problems. Journal of multivariate analysis, 101(4):882–892 Li, H. and Lahiri, P. (2010b). An adjusted maximum likelihood method for solving small area estimation problems. Journal of Multivariate Analysis, 101(4):882 – 892. Lohr, S. L. (2019). Sampling: Design and Analysis: Design And Analysis. CRC Press. Medina, L., Kreutzmann, A.-K., Rojas-Perilla, N., and Castro, P. (2019). The r package trafo for transforming linear regression models. R Journal, 9(2). Molina, I. (2019). Desagregación de datos en encuestas de hogares: metodologías de estimación en áreas pequeñas. Molina, I., Datta, G. S., and Rao, J. (2015). Small area estimation under a Fay-Herriot model with preliminary testing for the presence of random area effects. Statistics Canada. Molina, I. and Rao, J. (2010). Small area estimation of poverty indicators. Canadian Journal of Statistics, 38(3):369–385. Molina, I. and Rao, J. (2013). A review of poverty mapping procedures. Maret, 7:2015. Neira, J. P. F. (2011). Estimación en dominios. Universidad de la república-Uruguay, Facultad deficiencias económicas y de Administración-Licenciatura en estadística, Tutor: Guillermo Zoppolo. Pfeffermann, D. (2013). New important developments in small area estimation. Statistical Science, 28(1):40–68. Pfeffermann, D. and Sverchkov, M. (2007). Small-area estimation under informative probability sampling of areas and within the selected areas. Journal of the American Statistical Association, 102(480):1427– 1439. Prasad, N. N. and Rao, J. N. (1990). The estimation of the mean squared error of small-area estimators. Journal of the American statistical association, 85(409):163–171. Rojas-Perilla, N. (2018). The Use of Data-driven Transformations and Their Applicability in Small Area Estimation. Freie Universitaet Berlin (Germany). Rojas-Perilla, N., Pannier, S., Schmid, T., and Tzavidis, N. (2017). Data-driven transformations in small area estimation. Technical report, Diskussionsbeitr‰ ge. Romero, N. A. R., Estrada, J. G. S., and Fernández-Berrocal, P. (2012). Indicadores sociales, condiciones de vida y calidad de vida en jóvenes mexicanos. Revista iberoamericana de psicología, 5(1):71–80. Royston, P., Lambert, P. C., et al. (2011). Flexible parametric survival analysis using Stata: beyond the Cox model, volume 347. Stata press College Station, TX. Santiago Moreno, A. et al. (2012). Aportaciones a la estimación en áreas pequeñas. Estimación de proporciones. Granada: Universidad de Granada. Yang, Z. (2006). A modified family of power transformations. Economics Letters, 92(1):14–19. Ybarra, L. M. R. and Lohr, S. L. (2008). Small area estimation when auxiliary information is measured with error. Biometrika, 95(4):919–931. Zea, J. F. and Ortiz, F. (2018). Small area estimation methodology (sae) applied on bogota multipurpose survey (emb). Romanian Statistical Review, (1). Zhang, H. and Rojas, H. A. G. (2010). Teoría estadística: aplicaciones y métodos. Hugo Andrés Gutíerrez Rojas. |
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Repositorio Institucional.http://hdl.handle.net/11634/53661reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coLa Estimación en Áreas Pequeñas (SAE) tiene como objetivo mejorar las estimaciones en situaciones donde los errores de muestreo son significativamente altos, lo que dificulta la obtención de conclusiones fiables. En este estudio, se emplea la metodología SAE para estimar el ingreso promedio y la tasa de desempleo a nivel municipal en Cundinamarca, utilizando datos de la encuesta multipropósito 2017. Se aplican transformaciones a los datos y se analizan las ventajas y desventajas de estas transformaciones. Basado en estas transformaciones, se seleccionan las variables auxiliares más pertinentes para cada tipo de transformación, y se evalúa la calidad de las estimaciones mediante el coeficiente de variación. Como resultado, se concluye que el uso del modelo Fay-Herriot con transformaciones en los datos reduce el valor del coeficiente de variación, lo que sugiere que la transformación de los datos es una opción viable para mejorar la calidad de las estimaciones de los indicadores de interés. Además, se utiliza el software estadístico R como entorno de trabajo para el procesamiento de datos.Small Area Estimation (SAE) aims to improve estimates in situations where sampling errors are significantly high, making it difficult to draw reliable conclusions. In this study, the SAE methodology is used to estimate the average income and unemployment rate at the municipal level in Cundinamarca, using data from the 2017 multipurpose survey. Transformations are applied to the data and the advantages and disadvantages of these transformations are analyzed. Based on these transformations, the most relevant auxiliary variables are selected for each type of transformation, and the quality of the estimates is evaluated using the coefficient of variation. As a result, it is concluded that the use of the Fay-Herriot model with transformations in the data reduces the value of the coefficient of variation, which suggests that the transformation of the data is a viable option to improve the quality of the estimates of the indicators of interest. In addition, the statistical software R is used as a work environment for data processing.Magister en Estadística AplicadaMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásMaestría Estadística AplicadaFacultad 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_abf2Estimación de los indicadores de Ingreso promedio y la tasa de desempleo municipal en Cundinamarca en el 2017 utilizando áreas pequeñas y transformaciones funcionalesCoefficient Of Variation2017 Multipurpose SurveyAuxiliary InformationAverage IncomeFay-Herriot ModelUnemployment RateData TransformationEstadística AplicadaEstrategíasDatos EstadísticosCoeficiente De VariaciónEncuesta Multiproposito 2017Información AuxiliarIngreso PromedioModelo Fay-HerriotTasa De DesempleoTransformaciones En Los DatosTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisCRAI-USTA BogotáBattese, G. E., Harter, R. M., and Fuller, W. A. (1988). An error-components model for prediction of county crop areas using survey and satellite data. Journal of the American Statistical Association, 83(401):28–36.Bell, W. R., Datta, G. S., and Ghosh, M. (2013). Benchmarking small area estimators. Biometrika, 100(1):189–202.Box, G. E. and Cox, D. R. (1964). An analysis of transformations. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 26(2):211–243.Burgard, J. P., Esteban, M. D., Morales, D., and Perez, A. (2020). A fay–herriot model when auxiliary variables are measured with error. TEST, 29(1):166–195.CostaJJ, A. and VenturaJJJ, A. S. E. (2001). Estimadores compuestos en estad´ostica regional: Una aplicaciún a la estimaciún de la tasa de variaciún de la ocupaciún en la industriaj.Drew, D., Singh, M., and Choudhry, G. (1982). Evaluation of small area estimation techniques for the canadian labour force survey. Survey Methodology, 8(1):17–47.Fay, R. E. and Herriot, R. A. (1979). Estimates of income for small places: An application of james-stein procedures to census data. Journal of the American Statistical Association, 74(366):269–277.Flachaire, E. (2005). Bootstrapping heteroskedastic regression models: wild bootstrap vs. pairs bootstrap. Computational Statistics & Data Analysis, 49(2):361–376.Fornieles, A. (2013). Transformaciones de datos en la elaboraci´on de estudios salariales. Revista de Psicolog´ıa del Trabajo y de las Organizaciones, 29(2):75–82.Fuller, W. A. (1999). Environmental surveys over time. journal of agricultural. pages 331–345.Ghosh, M. and Rao, J. N. K. (1994). Small area estimation: An appraisal. Statistical Science, 9(1):55–76.Kordos, J. (2016). Development of small area estimation in official statistics. Statistics in Transition. New Series, 17:105–132 and 157.Kreutzmann, A.-K., Pannier, S., Rojas-Perilla, N., Schmid, T., Templ, M., and Tzavidis, N. (2019a). 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