Estimación de los indicadores de Ingreso promedio y la tasa de desempleo municipal en Cundinamarca en el 2017 utilizando áreas pequeñas y transformaciones funcionales
Cargando...
Fecha
2023
Autores
Director
Enlace al recurso
DOI
ORCID
Google Scholar
gruplac
Descripción Dominio:
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad Santo Tomás
Compartir
Documentos PDF
Cargando...
Resumen
La Estimación en Áreas Pequeñas (SAE) tiene como objetivo mejorar las estimaciones en situaciones donde los errores de muestreo son significativamente altos, lo que dificulta la obtención de conclusiones fiables. En este estudio, se emplea la metodología SAE para estimar el ingreso promedio y la tasa de desempleo a nivel municipal en Cundinamarca, utilizando datos de la encuesta multipropósito 2017. Se aplican transformaciones a los datos y se analizan las ventajas y desventajas de estas transformaciones. Basado en estas transformaciones, se seleccionan las variables auxiliares más pertinentes para cada tipo de transformación, y se evalúa la calidad de las estimaciones mediante el coeficiente de variación. Como resultado, se concluye que el uso del modelo Fay-Herriot con transformaciones en los datos reduce el valor del coeficiente de variación, lo que sugiere que la transformación de los datos es una opción viable para mejorar la calidad de las estimaciones de los indicadores de interés. Además, se utiliza el software estadístico R como entorno de trabajo para el procesamiento de datos.
Abstract
Small Area Estimation (SAE) aims to improve estimates in situations where sampling errors are significantly high, making it difficult to draw reliable conclusions. In this study, the SAE methodology is used to estimate the average income and unemployment rate at the municipal level in Cundinamarca, using data from the 2017 multipurpose survey. Transformations are applied to the data and the advantages and disadvantages of these transformations are analyzed. Based on these transformations, the most relevant auxiliary variables are selected for each type of transformation, and the quality of the estimates is evaluated using the coefficient of variation. As a result, it is concluded that the use of the Fay-Herriot model with transformations in the data reduces the value of the coefficient of variation, which suggests that the transformation of the data is a viable option to improve the quality of the estimates of the indicators of interest. In addition, the statistical software R is used as a work environment for data processing.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Guerrero Beltrán, J. (2023). Estimación de los indicadores de ingreso promedio y la tasa de desempleo municipal en cundinamarca en el 2017 utilizando áreas pequeñas y transformaciones funcionales. [Trabajo de Maestría, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
Colecciones
Licencia Creative Commons
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia