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Title: Determinación del mejor estimador de la pobreza monetaria entre cinco métodos de área pequeña (SAE) mediante experimentos de Montecarlo y remuestreo de Jackknife y Boostrap en el período 2012-2013
Advisor(s): Infante Rojas, Magen Danielle
Issue Date: 2016
Institution: Universidad Nacional de Ingeniería
Abstract: El propósito de este trabajo es estimar y comparar la precisión del indicador de pobreza monetaria en base a 5 metodologías de áreas menores o también conocido como SAE (Small Area Estimation) en los 24 departamentos y en la Provincia Constitucional del Callao para el periodo de años 2012 y 2013, utilizando los datos de la Encuesta Nacional de Hogares 2012- 2013 (ENAHO 2012-2013) y del Empadronamiento Distrital de Población y Vivienda 2012-2013 (SISFOH 2012-2013), estos dos instrumentos se pueden descargar de la web del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) en el módulo de microdatos (INEI, Microdatos INEI). El indicador de pobreza monetaria se evaluó en base a 500 simulaciones de muestras tipo ENAHO 2012-2013 por experimentos de Montecarlo obtenidas a partir de la base censal SISFOH 2012-2013 y para las 5 metodologías SAE. Posteriormente se evaluaron los indicadores Sesgo Relativo y el Error Cuadrático Relativo para estimar la precisión relativa de las diferentes metodologías, los cuales permitieron conocer que la metodología SAE de Estimador Sintético posee mejores características de un estimador preciso. Además se presentó para la metodología SAE con mejor característica de precisión relativa 2 formas para calcular su coeficiente de variación mediante remuestreo, utilizando Jackknife y Bootstrap, posteriormente se le comparó con el método estándar y el resultado fue que el estimador sintético de variable edad-sexo es el que posee mejores características de un estimador preciso para la pobreza monetaria. Los métodos en cuestión permitieron calcular estimados de pobreza monetaria con mejores indicadores de precisión para los 24 departamentos y la Provincia Constitucional del Callao en el periodo de años 2012-2013. Palabras claves: pobreza monetaria, precisión, sesgo, varianza, simulación, Montecarlo, sae, áreas menores, remuestreo
Discipline: Ingeniería Estadística
Grade or title grantor: Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Sociales
Grade or title: Ingeniero Estadístico
Register date: 21-Sep-2017



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