{"id":871,"date":"2014-11-04T09:13:03","date_gmt":"2014-11-04T08:13:03","guid":{"rendered":"https:\/\/cio.umh.es\/?p=871"},"modified":"2014-11-04T09:13:03","modified_gmt":"2014-11-04T08:13:03","slug":"conferencia-de-la-dra-carolina-franco","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cio.umh.es\/en\/2014\/11\/04\/conferencia-de-la-dra-carolina-franco\/","title":{"rendered":"Conferencia de la Dra. Carolina Franco"},"content":{"rendered":"<p><!--:es--><strong>T\u00edtulo<\/strong>:\u00a0C\u00f3mo mejorar las estimaciones en \u00e1reas peque\u00f1as usando informaci\u00f3n temporal: estimaci\u00f3n de ingresos del hogar y de medidas de pobreza en EEUU<br \/>\n<strong>Ponente<\/strong>:\u00a0Carolina Franco<br \/>\n<strong>Fecha<\/strong>: 07\/11\/2014\u00a0\u00a0 12:00h<br \/>\n<strong>Lugar<\/strong>: Sala de Seminarios, Edificio Torretamarit<br \/>\n<strong>Resumen:<\/strong><br \/>\nLa estimaci\u00f3n en \u00e1reas peque\u00f1as busca mejorar las estimaciones de las encuestas usando informaci\u00f3n de otras \u00e1reas o de relaciones entre variables. Para las encuestas repetidas, tambi\u00e9n se puede ampliar la informaci\u00f3n tomando datos del pasado. Surgen algunas preguntas: \u00bfEn qu\u00e9 circunstancias la informaci\u00f3n temporal mejora las estimaciones? \u00bfCu\u00e1ntos instantes temporales deben incorporarse al modelo? \u00bfSe pueden resumir los datos del pasado para su uso en un modelo, por ejemplo a trav\u00e9s de un promedio de estimaciones de encuestas anteriores? La conferencia muestra que las respuestas a estas preguntas dependen de los par\u00e1metros fundamentales de los modelos asumidos. Tambi\u00e9n aborda su aplicaci\u00f3n a la estimaci\u00f3n de la renta del hogar y de indicadores de pobreza en el marco del proyecto SAIPE. Este proyecto proporciona estimaciones de las tasas de ni\u00f1os en edad escolar en situaci\u00f3n de pobreza para los condados de EE.UU.<br \/>\n<strong>Breve Bio:<\/strong><br \/>\nCarolina Franco es una investigadora en estad\u00edstica matem\u00e1tica que trabaja en el Centro de Investigaci\u00f3n Estad\u00edstica y Metodolog\u00eda de la Oficina del Censo de los Estados Unidos. All\u00ed est\u00e1 involucrada en proyectos destinados a mejorar los procedimientos de inferencia estad\u00edstica en la Oficina del Censo. En los \u00faltimos tiempos ha trabajado en la estimaci\u00f3n de tasas de pobreza infantil y en el desarrollo de mediadas de incertidumbre para la \u201cAmerican Community Survey (ACS)\u201d, entre otros proyectos. Sus intereses de investigaci\u00f3n incluyen las estad\u00edsticas de encuestas, la estimaci\u00f3n en \u00e1reas peque\u00f1as, la teor\u00eda estad\u00edstica asint\u00f3tica y la estad\u00edstica semi-param\u00e9trica.<!--:--><!--:en--><strong>Title:<\/strong>\u00a0On borrowing information over time in small area estimation, with application to small area income and poverty estimates (SAIPE)<br \/>\n<strong>Speaker<\/strong>:\u00a0Carolina Franco<br \/>\n<strong>Date<\/strong>:\u00a007\/11\/2014\u00a0\u00a0 12:00h<br \/>\n<strong>Location<\/strong>:\u00a0Sala de Seminarios, Edificio Torretamarit<br \/>\n<strong>Abstract:<\/strong><br \/>\nSmall area estimation typically seeks to improve direct survey estimates by borrowing information across areas or from covariate data. For repeated surveys, one can also consider borrowing information over time, i.e., from past survey estimates. Some questions arise: Under what circumstances does borrowing information over time yield significant benefits? How much past data should be incorporated into the model? Can past data be summarized for use in a model, say via an average of some number of previous survey estimates? We examine how the answers to these questions will depend on the underlying parameters of assumed models, and address them for application to the U.S. Census Bureau\u2019s Small Area Income and Poverty Estimates (SAIPE) Program. Our motivation is to provide estimates of rates of school-aged children in poverty for U.S. counties by modeling data from the Census Bureau\u2019s American Community Survey (ACS).The primary data source for area-level SAIPE models is estimates based on yearly data from the ACS. As ACS also produces estimates based on five years of data-collection, it is natural to consider borrowing strength from past estimates by using several individual past year estimates or the most recent previous five year estimates. The former lends itself to treatment based on time series small area models, and the latter is a logical setting for application of bivariate models. These approaches are contrasted. Moreover, we characterize under what settings we may expect significant benefits from borrowing strength from past estimates through either of these approaches.<br \/>\n<strong>Brief Bio:<\/strong><br \/>\nCarolina Franco is a Research Mathematical Statistician at the Center for Statistical Research and Methodology, U.S. Census Bureau. There she is involved with projects aimed to improve inference at the Census Bureau, particularly for estimates of school-aged children in poverty and measures of uncertainty for the American Community Survey (ACS), among other projects. Her research interests include survey statistics, small area estimation, asymptotic statistics theory, and semiparametric statistics.<!--:--><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>T\u00edtulo:\u00a0C\u00f3mo mejorar las estimaciones en \u00e1reas peque\u00f1as usando informaci\u00f3n temporal: estimaci\u00f3n de ingresos del hogar y de medidas de pobreza en EEUU<br \/>\nPonente:\u00a0Carolina Franco<br \/>\nFecha: 07\/11\/2014\u00a0\u00a0 12:00h<br \/>\nLugar: Sala de Seminarios, Edificio Torretamarit<br \/>\nResumen:<br \/>\nLa estimaci\u00f3n en \u00e1reas peque\u00f1as busca mejorar las estimaciones de las encuestas usando informaci\u00f3n de otras \u00e1reas o de relaciones entre variables. 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