<p>In this paper, the calibration approach is revisited in order to allow newcalibration weights that are subject to the restriction of multiple calibration equations on a vector of ratios, means and proportions. The classical approach is extended in such a way that the calibration equations are not based on a vector of totals, but on a vector of other nonlinear parameters. We stated some properties of the resulting estimators and carry out some empirical simulations in order to asses the performance of this approach. We found that this methodology is suitable for some practical situations like vote intention estimation, estimation of labor force, and retrospective studies. The methodology is applied in the context of the Presidential elections held in Colombia in 2014 for which we estimated the vote intention in the second round using information from an election poll, taking the results fromthe first round as auxiliary information.</p>
Este artículo presenta una colección de funciones computacionales que son utilizadas en la implementación de un análisis bayesiano exhaustivo para la diferencia de dos proporciones. Con este fin, se discute la estimación puntual, la estimación mediante intervalos de credibilidad y la inferencia predictiva desde dos escenarios: el primero basado en las densidades exactas a priori y a posteriori (construidas mediante la primera función hipergeométrica de Appell) y el segundo basado en densidades simuladas (mediante un algoritmo de cadenas de Markov con métodos de Monte Carlo). La implementación de estas funciones se realiza en el programa estadístico R, porque es un software libre, funciona bien en múltiples plataformas y permite enmarcar estas funciones bajo un objeto computacional denominado “paquete”.
El principio de representatividad afirma que el vector de probabilidades de inclusión debe tener un comportamiento estructural similar al del vector de observacionesde la característica de interés. En encuestas complejas, en donde se utilizanprocesos de conglomeración y estratificación, generalmente no se cumple tal principio.Por lo anterior, y dado el carácter multiprop´osito de las encuestas que brindanestadísticas oficiales, se hace necesario profundizar acerca de la forma como se ponderanlas observaciones para cumplir con los requisitos de mínima variación en laestimación de totales poblaciones. En este artículo se explora una metodología quepermite modelar los factores de expansión, inducidos por el diseño de muestreo,para cumplir con el principio de representatividad y mejorar los coeficientes devariación para unos nuevos estimadores de totales de las variables que conformanuna encuesta compleja.
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