Contraste de métodos de estimación de parámetros en áreas pequeñas
Los métodos de estimación en áreas pequeñas trabajan bajo el enfoque de diseño muestral y modelos; para estos se tiene diferentes métodos de estimación. Este proyecto revisa cinco métodos de estimación; bajo Diseño: Directo, Sintético, Compuesto y bajo Modelos: Fay-Herriot y Errores Anidados. Para e...
Saved in:
| 主要作者: | |
|---|---|
| 格式: | bachelorThesis |
| 语言: | spa |
| 出版: |
2019
|
| 主题: | |
| 在线阅读: | http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/18138 |
| 标签: |
添加标签
没有标签, 成为第一个标记此记录!
|
添加标签 | 总结: | Los métodos de estimación en áreas pequeñas trabajan bajo el enfoque de diseño muestral y modelos; para estos se tiene diferentes métodos de estimación. Este proyecto revisa cinco métodos de estimación; bajo Diseño: Directo, Sintético, Compuesto y bajo Modelos: Fay-Herriot y Errores Anidados. Para evaluar la precisión de los estimadores se establece el error cuadrático medio y la comparación con el parámetro de interés. Se implementa a los datos de la Encuesta de Condición de Vida, INEC 2014 y se usa el Censo de Población, INEC 2010 para evaluar la estimación del número de personas por hogar en las parroquias de la ciudad de Quito. Se obtiene que el estimador con menor error cuadrático medio en las diferentes parroquias es el estimador de modelos con errores anidados y por dominios en que no se tiene muestra, el estimador más adecuado resulta ser el sintético. |
|---|