W. F. Acero Ruge, I. Molina Peralta, J. M. Marin Diazaraque
Presentamos estimadores de áreas pequeñas para indicadores generales, potencialmente no lineales, que no requieren microdatos censales, lo que los hace adecuados para años sin censo mientras mantienen una precisión casi óptima en años censales. Nuestro método se basa en la última encuesta con datos a nivel de unidad sobre la variable objetivo y las variables auxiliares, y puede aplicarse utilizando una encuesta más amplia como sustituto del censo. Las simulaciones muestran que este enfoque mejora significativamente la estimación, especialmente cuando los tamaños muestrales por área son grandes. También introducimos un método basado en bootstrap para estimar el error cuadrático medio, corrigiendo sesgos derivados de la falta de datos censales. Esto proporciona una solución práctica para la estimación en áreas pequeñas cuando los datos censales no están disponibles.
Palabras clave: Estimación en áreas pequeñas, años intercensales, bootstrap, error cuadrático medio
Programado
Modelos Mixtos
13 de junio de 2025 11:00
Auditorio 2. Leandre Cristòfol