{"id":10423,"date":"2018-05-09T08:48:19","date_gmt":"2018-05-09T08:48:19","guid":{"rendered":"http:\/\/cio.edu.umh.es\/?p=10423"},"modified":"2018-05-09T08:48:19","modified_gmt":"2018-05-09T08:48:19","slug":"estimacion-en-areas-pequenas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cio.umh.es\/en\/2018\/05\/09\/estimacion-en-areas-pequenas\/","title":{"rendered":"Estimaci\u00f3n en \u00c1reas Peque\u00f1as"},"content":{"rendered":"

[:es]Domingo Morales, investigador del CIO de la Universidad Miguel Hern\u00e1ndez de Elche, particip\u00f3 como profesor los d\u00edas 25, 26 y 27 de Abril, en un programa de Eurostat (La Oficina Europea de Estad\u00edstica). Eurostat es la oficina estad\u00edstica de la Comisi\u00f3n Europea, que produce datos sobre la Uni\u00f3n Europea y promueve la armonizaci\u00f3n de los m\u00e9todos estad\u00edsticos de los estados miembros. El curso fue celebrado en Devstat (multinacional valenciana de servicios estad\u00edsticos), quien le fue asignada este a\u00f1o 2018 para la elaboraci\u00f3n del curso.<\/span>
\nDomingo Morales, fue el encargado de impartir el temario de \u00abEstimaci\u00f3n en \u00c1reas Peque\u00f1as\u00bb. Este apartado consiste en las muestras de las encuestas de la Estad\u00edstica P\u00fablica, est\u00e1n dise\u00f1adas para obtener estimaciones de los par\u00e1metros de los dominios planificados; por ejemplo, comunidades aut\u00f3nomas o provincias. Los tama\u00f1os de las muestras se seleccionan de tal manera que los estimadores directos (calculados utilizando s\u00f3lo los datos muestrales del dominio correspondiente) de los par\u00e1metros de los dominios planificados tengan una precisi\u00f3n fija a priori.<\/span>
\nEn la pr\u00e1ctica, a menudo se requiere que los estad\u00edsticos proporcionen estimaciones de dominios peque\u00f1os no planificados; por ejemplo, comarcas o municipios. Los tama\u00f1os de muestra en los dominios no planificados pueden ser demasiado peque\u00f1os para obtener estimaciones directas fiables.<\/span>
\nPara tratar este problema una soluci\u00f3n f\u00e1cil ser\u00eda aumentar los tama\u00f1os muestrales, pero esto es demasiado caro. Un enfoque relacionado ser\u00eda cambiar el dise\u00f1o muestral para que los dominios no planificados se conviertan en planificados. Aunque esto generalmente ayuda, no soluciona completamente el problema. El empleo de estimadores indirectos en lugar de estimadores directos es, pues, una necesidad. El uso de modelos que incluyen variables auxiliares, y que extraen informaci\u00f3n de datos transversales o temporales y de correlaci\u00f3n espacial, puede producir estimaciones m\u00e1s fiables. La estimaci\u00f3n en \u00e1reas peque\u00f1as es una parte de la ciencia estad\u00edstica que combina el muestreo y la inferencia en poblaciones finitas con modelos estad\u00edsticos.<\/span>
\nLa estimaci\u00f3n en \u00e1reas peque\u00f1as implica la estimar par\u00e1metros en peque\u00f1os subconjuntos (llamados \u00e1reas peque\u00f1as o dominios) de una poblaci\u00f3n original. Un \u00e1rea peque\u00f1a generalmente se refiere a un peque\u00f1o territorio geogr\u00e1fico, un grupo demogr\u00e1fico o un grupo demogr\u00e1fico dentro de una regi\u00f3n geogr\u00e1fica, donde el tama\u00f1o de la muestra es peque\u00f1o. Los problemas que SAE aborda suelen ocurrir si el dise\u00f1o muestral se planea originalmente para estimar par\u00e1metros de toda la poblaci\u00f3n y no de sus partes. En este contexto, los estimadores de par\u00e1metros tienen la precisi\u00f3n deseada para el nivel de poblaci\u00f3n global, pero no para el nivel de \u00e1rea peque\u00f1a.<\/span>
\nLas t\u00e9cnicas estad\u00edsticas de SAE pueden dividirse en tres tipos de metodolog\u00edas: m\u00e9todos basados en el dise\u00f1o, m\u00e9todos asistidos por modelos y m\u00e9todos basados en modelos. Las tres metodolog\u00edas introducen y estudian estimadores que son competidores de los estimadores directos.<\/span>
\nEl enfoque basado en el dise\u00f1o para la estimaci\u00f3n en \u00e1reas peque\u00f1as busca estimadores indirectos (b\u00e1sicos sint\u00e9ticos, post-estratificados, dependientes del tama\u00f1o de la muestra, etc\u00e9tera) con buenas propiedades con respecto a la distribuci\u00f3n del dise\u00f1o muestral. Emplean informaci\u00f3n auxiliar de fuentes externas de datos (de fuera del dominio objetivo), pero no dependen expl\u00edcitamente de los modelos. Por ejemplo, si los tama\u00f1os de poblaci\u00f3n del dominio cruzado con grupos de edad-sexo est\u00e1n disponibles en registros de datos externos, entonces esta informaci\u00f3n puede ser usada para evaluar estimadores que podr\u00edan proporcionar mejores estimaciones que las directas.<\/span>
\nLa metodolog\u00eda asistida por modelos considera las propiedades bajo la distribuci\u00f3n basada en el dise\u00f1o, pero emplea modelos expl\u00edcitos para motivar la elecci\u00f3n de los estimadores.<\/span>
\nEl enfoque basado en modelos supone que los datos son generados por un modelo verdadero y por lo tanto las inferencias deben basarse en \u00e9l. Este es el \u00e1rea de investigaci\u00f3n principal del grupo.<\/span>[:]<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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