Zea Castro, José FernandoMendoza Castrillón, Daniel2020-01-222020-01-222019-12-30Zea, J & Mendoza, D (2019). Estimación de la tasa de desempleo e ingreso medio del departamento de Cundinamarca utilizando estimación en áreas pequeñas(Tesis de pregrado). Univesidad Santo Tomás. Bogotá, Colombia.http://hdl.handle.net/11634/21053En el presente artículo se propone hacer uso del análisis de componentes principales para obtener covariables que se incorporen como información auxiliar de los estimadores de Fay-Herriot (FH) y Fay-Herriot (FH espacial) espacial. Se muestran las ventajas de esta propuesta en términos de la precisión de las estimaciones obtenidas (por medio de medidas de precisión basadas en el error cuadrático medio) y el mejor aprovechamiento de las variables auxiliares disponibles en un contexto de un número reducido de áreas pequeñas. Se realiza una aplicación empírica usando el software R (dplyr, ggplot2, survey y otros paquetes) con la información disponible en la encuesta multipropósito 2017 la cual contiene información socioecónomica de Bogotá y municipios aledaños, se estima en particular el promedio del ingreso percapita del hogar y la tasa de desempleo, se llevan a cabo comparaciones del estimador de FH, FH espacial con covariables sin transformar (Molina, 2015) y con covariables basadas en las coordenadas obtenidas a partir del análisis de componentes principales. En el trabajo se ilustra como el Fay – Herriot espacial con variables provenientes de las componentes principales tienen el mejor desempeño en términos de precisión de las estimaciones.In this article, we propose using principal components analysis in a context of high-dimensional spaces to obtain orthogonal variables to use as auxiliary information in Fay-Herriot (FH) and spatial Fay-Herriot (FH). The accuracy are computed for direct, Fay-Herriot and proposed estimator. An empirical application with R ecosystem (dplyr, ggplot2, survey, and other R packages) is carried out using 2017 Bogotá Multipurpose Survey (EMB2017), a household survey with socioeconomic and demographic information of Bogotá and surrounding municipalities. In particular, percapita average household income and unemployment rate are estimated, then a benchmark of proposal estimators with classical FH estimator is carried out (Molina, 2015). The work illustrates how the spatial Fay - Herriot estimator with selected components from PCA has the best performance in terms of accuracy.application/pdfspaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/bachelor thesisSmall Area EstimationPrincipal ComponentsUnemployment rateFay HerriotMultipurpose surveyCundinamarcaMean incomeEstimación en áreas pequeñasDesempleo -- Estadística y datos numéricos -- Cundinamarca (Colombia)Bogotá (Colombia) -- Aspectos socioeconómicos -- Estadística y datos numéricosAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estimación en áreas pequeñasComponentes principalesIngreso medioFay Herriot, Encuesta MultipropósitoCundinamarcaTasa de desempleoreponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.co