Estimadores de regresión beta para la media poblacional en muestreo probabilístico: teoría y aplicaciones

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2019-08

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http://hdl.handle.net/11634/22602

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https://doi.org/10.15332/dt.inv.2020.01349

ORCID

https://orcid.org/0000-0003-0552-9643
https://orcid.org/0000-0003-3869-1831

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http://scholar.google.es/citations?user=a5SEoPgAAAAJ&hl=es
https://scholar.google.es/citations?user=PJ6JUFwAAAAJ&hl=es

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http://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000775479
http://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000016463

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http://unidadinvestigacion.usta.edu.co

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Resumen

En muestreo probabilístico es común tener información auxiliar disponible para los elementos de la población de interés. Los estimadores de regresión son un tipo de estimadores que hacen uso eficiente de dicha información auxiliar. En este trabajo se considera la estimación de la media de variables beta distribuidas. Se propone la construcción de un estimador de regresión beta (BREG) para situaciones en las que la variable de interés está restringida a un intervalo (0,1) y está relacionada con variables auxiliares a través de una estructura de regresión lineal o no lineal. También se tratan los casos importantes de modelos de regresión beta 0-1 inflados y de dispersión variable. Ilustraremos la metodología a través de una aplicación con información proveniente del DANE de las encuestas de hogares, particularmente, la encuesta de calidad de vida.

Abstract

In probabilistic sampling it is common to have auxiliary information available for the elements of the population of interest. Regression estimators are a type of estimator that makes efficient use of this auxiliary information. In this work the estimation of the mean of distributed beta variables is considered. The construction of a beta regression estimator (BREG) is proposed for situations in which the variable of interest is restricted to an interval (0.1) and is related to auxiliary variables through a linear or nonlinear regression structure. Important cases of inflated and variable dispersion beta 0-1 regression models are also discussed. We will illustrate the methodology through an application with information from DANE from household surveys, particularly the quality of life survey.

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