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.
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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