Desagregación de datos en encuestas de hogares : metodologías de estimación en áreas pequeñas /
| Autor principal: | |
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| Formato: | Publicación Seriada |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Santiago :
CEPAL,
2018
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| Colección: | | Serie Estudios Estadísticos,
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Descargar documento en PDF |
Tabla de Contenidos:
- 1.- El problema de desagregación de datos (o estimación en áreas pequeñas)
- Descripción del problema
- Límites de la desagregación de datos estadísticos
- Metodologías para superar los límites de la desagregación
- 2.- Indicadores comunes de pobreza y desigualdad
- 3.- Métodos directos para la desagregación de datos de pobreza
- Estimadores directos básicos
- Estimadores GREG y de calibración
- 4.- Métodos indirectos básicos para la desagregación de datos de pobreza
- Estimador post-estratificado sintético
- Estimador sintético de regresión a nivel de área
- Estimador sintético de regresión a nivel de individuo
- Estimadores compuestos
- 5.- Métodos indirectos basados en modelos
- EBLUP basado en el modelo Fay-Herriot
- EBLUP basado en el modelo con errores anidados
- Método ELL
- Mejor predictor empírico bajo el modelo con errores anidados
- Método jerárquico Bayes bajo el modelo con errores anidados
- Métodos basados en modelos lineales generalizados mixtos
- 6.- Aplicación: estimación de ingresos medios y tasas de pobreza en Montevideo
- 7.- Conclusiones.