Predicción empírica óptima de parámetros bivariantes de áreas pequeñas
Conferencista: Domingo Morales
Fecha y lugar: 14 de Mayo de 2024, Seminario Sixto Ríos (12:00h).
Se presentan predictores óptimos empíricos de parámetros bivariantes de áreas pequeñas, como razones de sumas o sumas de razones, asumiendo que el vector de respuesta a nivel de unidad sigue un modelo de regresión con errores anidados bivariado. Los errores cuadráticos medios correspondientes se estiman mediante bootstrap paramétrico. Varios experimentos de simulación estudian empíricamente el comportamiento de la metodología estadística introducida. Una aplicación a datos reales de la encuesta española de presupuestos familiares proporciona estimadores de razones de gastos familiares en alimentos, por provincias.
Parametric and Semiparametric Prediction of Finite Population Total Under Informative Sampling and Nonignorable Nonresponse
Conferencista: Abdulhakeem Eideh
Fecha y lugar: 19 de Junio de 2024, Seminario Sixto Ríos.
El objetivo principal del seminario es analizar cómo contabilizar los efectos conjuntos de los diseños de muestreo informativos y los mecanismos de respuesta no aleatoria en el muestreo por encuestas. Para ello, utilizamos teóricamente la distribución de respuestas y las relaciones entre los momentos de las distribuciones de la superpoblación, la muestra, el complemento de la muestra, la respuesta y la no respuesta para predecir los totales de la población finita. Esta es la situación más general en las encuestas y otras combinaciones de informatividad del muestreo y mecanismos de respuesta pueden considerarse como casos especiales. Además, basándonos en la relación entre la distribución de respuestas y la distribución de la población, introducimos una nueva medida de representatividad de un conjunto de respuestas y una nueva prueba conjunta de no ignorancia de la no respuesta y el muestreo informativo. Finalmente, se obtiene un estimador de calibración cuando el diseño de muestreo es informativo y el mecanismo de no respuesta no es aleatorio.
