I. Molina Peralta, E. Berg, Y. Cho, M. Guadarrama, A. Eideh
El procedimiento EB (empirical best) propuesto por Molina y Rao (2010) es probablemente el método de estimación en áreas pequeñas más extendido, entre los basados en modelos a nivel de individuo, para indicadores de pobreza y desigualdad. Sin embargo, cuando la muestra presenta sesgo de selección (muestral informativo), las estimaciones EB presentan sesgo. Pfeffermann y Sverchkov (2007) propusieron un método para ajustar la verosimilitud por el proceso de selección de la muestra, y obtuvieron estimadores aproximadamente óptimos de medias en áreas pequeñas, bajo selección informativa de unidades y de áreas, usando un modelo para los pesos muestrales. Este trabajo extiende el procedimiento de Pfeffermann y Sverchkov (2007) a la estimación de indicadores no lineales generales, que incluyen indicadores de pobreza. Estudiamos las propiedades de estos estimadores en experimentos de simulación, donde la muestra se obtiene mediante un diseño informativo.
Palabras clave: empirical best; muestreo informativo; sesgo de selección; small areas.
Programado
Modelos Mixtos II
10 de noviembre de 2023 09:30
HC3: Sala Canónigos 3