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[:es]Título: On Small area estimation of poverty proportions under unit‐level logit mixed models
Ponente: Tomáš Hobza
Date: 12/07/2016 12:00 h
Lugar: Sala de Seminarios, Edificio Torretamarit
Resumen:
Esta charla introduce modelos estadísticos de regresión logística mixta para describir las relaciones entre las variables medidas en los individuos entrevistados en la encuesta de condiciones de vida de la Comunidad Valenciana de 2012 y 2013. A partir de los modelos seleccionados se construyen los estimadores de la proporción de pobreza que pueden ser predictores empíricos óptimos (Empirical Best Predictors – EBP) o estimadores analógicos. En la primera parte de la charla se presenta un modelo sin los efectos del tiempo. Un experimento de simulación Monte-Carlo estudia el comportamiento de los EBPs cuando las estimaciones de los parámetros obtenidos se hacen por el método de los momentos simulados. El rendimiento de un estimador de error cuadrático medio de EBPs, basado en la aproximación de su forma analítica, se compara con el comportamiento de un estimador bootstrap. En la segunda parte de la charla se propone un modelo temporal más general que toma prestada la fuerza del pasado para estimar mejor el presente. Las estimaciones de máxima verosimilitud de los parámetros del modelo se obtienen mediante la maximización de la aproximación de Laplace de la log-verosimilitud del modelo. El comportamiento de los estimadores EBPs y analógicos se estudia con un experimento de simulación. Se propone un procedimiento bootstrap para la estimación de los errores cuadráticos medios. Finalmente, la charla presenta una aplicación con datos de las encuestas de condiciones de vida de 2012 y 2013. El objetivo es la estimación de la proporción de personas bajo el umbral de pobreza en las comarcas de la región de Valencia. Esta aplicación se ha desarrollado en colaboración con el grupo de Estadística Computacional del Instituto Universitario Centro de investigación Operativa, dirigido por el profesor Domingo Morales.
Breve Bio:
Tomáš Hobza es profesor adjunto en la Universidad Técnica Checa de Praga, Facultad de Ciencias Nucleares e Ingeniería Física, Departamento de Matemáticas. Desde 1999, ha impartido cursos sobre Combinatoria y Probabilidad, Estadística Matemática, Métodos Estadísticos Aplicados, Teoría de la Información y Modelos lineales generalizados. Ha participado en más de nueve proyectos de investigación y ha publicado más de 30 trabajos en el campo de la metodología estadística. Su principal interés de investigación es la Estimación en Áreas Pequeñas, donde está desarrollando instrumentos estadísticos para estimar indicadores de pobreza y del mercado laboral en los territorios en que los tamaños de la muestra no son lo suficientemente grandes para obtener estimaciones directas fiables.[:en]Title: On Small area estimation of poverty proportions under unit‐level logit mixed models
Speaker: Tomáš Hobza
Date: 12/07/2016 12:00 h
Location: Sala de Seminarios, Edificio Torretamarit
Abstract:
This contribution deals with empirical best predictors (EBPs) and plug‐in estimators of small area proportions under a unit‐level logit mixed models. In the first part of the talk a model without time effects is presented. Behavior of the EBPs based on parameter estimates obtained by the method of simulated moments is studied by a Monte‐Carlo simulation experiment. Performance of an estimator of the mean squared error of EBPs based on approximation of the analytic form is compared with performance of a bootstrap estimator. In the second part of the talk we propose a more general temporal model which borrows strength from the past for better estimating the present. The maximum likelihood estimates of the model parameters are obtained by maximizing the Laplace approximation to the model log‐likelihood. The behavior of the introduced EBPs and plug‐in estimators is again studied by a simulation experiment. A procedure for bootstrap estimation of the mean squared errors is proposed. Finally, an application of the studied EBPs to data from the 2012 and 2013 Spanish living conditions surveys is presented for both models. The target is the estimation of proportions of people under the poverty line in counties of the region of Valencia.
Brief Bio:
Tomáš Hobza currently is Assistant Professor at the Czech Technical University in Prague, Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering (CTU FNSPE), Department of Mathematics. Since 1999, he has taught courses on Combinatorics and Probability, Mathematical Statistics, Applied Statistical Methods, Information Theory and Generalized Linear Models. He has participated in more than nine research projects and has published more than 30 papers in the field of statistical methodology. His main actual research interest is on the field of Small Area Estimation, where he is developing statistical tools for estimating poverty and labour market indicators in territories where the survey sample sizes are not large enough for obtaining reliable direct estimates.[:]