Seminario online sobre estimación en áreas pequeñas

Noticia

27 mayo 2021

El Instituto Universitario de Investigación ‘Centro de Investigación Operativa (CIO)’ de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche ha organizado el seminario online ‘Estimación en áreas pequeñas’. El catedrático del Área de Estadística e Investigación Operativa y miembro del CIO de la UMH Domingo Morales impartirá este seminario mañana viernes, 28 de mayo, a las 10:00 horas, a través del enlace:  https://oficinavirtual.ugr.es/redes/SOR/SALVEUGR/accesosala.jsp?IDSALA=22978864  con la contraseña 478602.

Fuente: Archivo UMH.

Según el ponente, las Oficinas de Estadística diseñan encuestas para estimar parámetros poblacionales y seleccionar los tamaños de muestra para alcanzar una precisión fijada a priori. En la práctica, los estadísticos deben proporcionar estimaciones de subpoblaciones o áreas pequeñas, donde los tamaños de muestra son pequeños. Los estimadores directos de parámetros de áreas pequeñas, calculados utilizando solo los datos de la muestra del área correspondiente, no son lo suficientemente fiables. Por ello, el uso de modelos que incluyen variables auxiliares y aprovechar la fortaleza de datos transversales o correlación temporal y espacial puede producir estimaciones más precisas.

La estimación en áreas pequeñas es una parte de la ciencia estadística que mejora la eficiencia de los estimadores directos al combinar metodologías de muestreo e inferencia en poblaciones finitas con modelos estadísticos. Durante el seminario, el ponente ofrecerá una introducción a los enfoques basados en modelos estadísticos y describirá algunos avances recientes relacionados con los predictores óptimos empíricos de parámetros bivariados de áreas pequeñas como los ratios de sumas o las sumas de ratios. Finalmente, se mostrará una aplicación a datos reales de la encuesta española de presupuestos familiares, lo que permitirá ilustrar el uso de esta metodología estadística proporcionando estimadores de los ratios de los gastos de los hogares en alimentación por provincias.

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