Estimación predictiva del índice de Gini en poblaciones finitas bajo muestreo aleatorio simple
El estudio de características de concentración, en el ámbito del muestreo en poblaciones finitas, permite cuantificar el grado de uniformidad o equidad en el reparto de una variable sobre los elementos de la población. Ello resulta especialmente interesante en investigaciones de carácter demográfico...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2004 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Sevilla (US) |
| Repositorio: | idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla |
| OAI Identifier: | oai:idus.us.es:11441/42216 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11441/42216 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Muestreo Poblaciones Finitas Concentración Gini Survey Sampling Finite Populations Gini Coefficient |
| Sumario: | El estudio de características de concentración, en el ámbito del muestreo en poblaciones finitas, permite cuantificar el grado de uniformidad o equidad en el reparto de una variable sobre los elementos de la población. Ello resulta especialmente interesante en investigaciones de carácter demográfico o económico, al estudiar variable como número de habitantes, salario o renta por persona. En este trabajo construimos estimadores del índice de Gini, empleando un enfoque predictivo basado en un modelo de superpoblación muy general y común, bajo diseño muestral aleatorio simple. Para estos estimadores realizamos mediante simulación un estudio comparativo con otros estimadores basados en el diseño. Dicho estudio muestra mejoras sustanciales en relación al sesgo y al error cuadrático medio. |
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