El Instituto Universitario de 
Investigación “Centro de Investigación Operativa” (CIO) de la 
Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche ha organizado el seminario 
“Cómo mejorar las estimaciones en áreas pequeñas usando información 
temporal: estimación de ingresos del hogar y de medidas de pobreza en 
Estado Unidos (EE.UU.)”, que impartirá la investigadora de la Oficina 
del Censo de los EE.UU. Carolina Franco. La actividad tendrá lugar 
mañana viernes, 7 de noviembre, a las 12:00 horas en la Sala Seminarios 
del edificio Torretamarit del campus de Elche. 
 Según los organizadores, la estimación en
 áreas pequeñas busca mejorar las estimaciones de las encuestas con 
información de otras áreas o de relaciones entre variables. Para las 
encuestas repetidas, también, se puede ampliar la información a través 
del uso de datos del pasado. ¿En qué circunstancias la información 
temporal mejora las estimaciones? ¿Cuántos instantes temporales deben 
incorporarse al modelo? ¿Se pueden resumir los datos del pasado para su 
uso en un modelo, por ejemplo, a través de un promedio de estimaciones 
de encuestas anteriores? Estas son algunas de las preguntas que surgen. 
La conferencia muestra que la respuesta a estas preguntas depende de los
 parámetros fundamentales de los modelos asumidos. También, aborda su 
aplicación a la estimación de la renta del hogar y de indicadores de 
pobreza en el marco del proyecto SAIPE. Este proyecto proporciona 
estimaciones de la tasa de niños en edad escolar que se encuentra en 
situación de pobreza para los condados de EE.UU.
Según los organizadores, la estimación en
 áreas pequeñas busca mejorar las estimaciones de las encuestas con 
información de otras áreas o de relaciones entre variables. Para las 
encuestas repetidas, también, se puede ampliar la información a través 
del uso de datos del pasado. ¿En qué circunstancias la información 
temporal mejora las estimaciones? ¿Cuántos instantes temporales deben 
incorporarse al modelo? ¿Se pueden resumir los datos del pasado para su 
uso en un modelo, por ejemplo, a través de un promedio de estimaciones 
de encuestas anteriores? Estas son algunas de las preguntas que surgen. 
La conferencia muestra que la respuesta a estas preguntas depende de los
 parámetros fundamentales de los modelos asumidos. También, aborda su 
aplicación a la estimación de la renta del hogar y de indicadores de 
pobreza en el marco del proyecto SAIPE. Este proyecto proporciona 
estimaciones de la tasa de niños en edad escolar que se encuentra en 
situación de pobreza para los condados de EE.UU.
Carolina Franco es una investigadora 
en estadística matemática que trabaja en el Centro de Investigación 
Estadística y Metodología de la Oficina del Censo de los Estados Unidos.
 Asimismo, está involucrada en proyectos destinados a mejorar los 
procedimientos de inferencia estadística en la Oficina del Censo. En los
 últimos tiempos, ha trabajado, entre otros proyectos, en la estimación 
de tasa de pobreza infantil y en el desarrollo de mediadas de 
incertidumbre para la “American Community Survey (ACS)”. Sus 
líneas de investigación incluyen las estadísticas de encuestas, la 
estimación en áreas pequeñas, la teoría estadística asintótica y la 
estadística semiparamétrica.
 
 
 
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