Imputación de datos faltantes del Censo de Población y Vivienda de Uruguay utilizando técnicas de estadística espacial

IF 0.2 Q4 ECONOMICS
SaberEs Pub Date : 2019-12-30 DOI:10.35305/S.V11I2.202
María Eugenia Marín Riaño
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Abstract

En general, la calidad y cobertura del Censo de Poblacion y Vivienda de Uruguay del ano 2011 fue calificada como positiva. Sin embargo, su implementacion no estuvo exenta de inconvenientes. La omision se concentro en zonas socioeconomicamente mas vulnerables, lo que afectaria el mecanismo utilizado por el gobierno para seleccionar la poblacion beneficiaria de programas de transferencias monetarias. El patron de la poblacion elegible y de la propia omision hace necesaria una regionalizacion previa a la imputacion, dada la distribucion espacial heterogenea en el mapa de la variable de interes. Las regiones se construyen mediante el algoritmo de arboles oblicuos de decision. Se ajustan modelos autorregresivos espaciales en cada region que son evaluados utilizando validacion cruzada, y se comparan los resultados con el de un modelo global. Los modelos con menor error dentro de cada region muestran un rezago similar medido en distancia, a excepcion de un caso. El modelo global presenta un error del mismo orden que los modelos locales, pero presenta autocorrelacion espacial en los residuos, por lo que se decide trabajar con los modelos obtenidos por region. Los resultados de la imputacion muestran una subestimacion de la poblacion elegible de un 5% sobre el total estimado con datos censales.
利用空间统计技术对乌拉圭人口和住房普查缺失数据进行归因
总的来说,乌拉圭2011年人口和住房普查的质量和覆盖面被认为是积极的。然而,它的实现并非没有缺点。这一遗漏集中在社会经济最脆弱的地区,这将影响政府选择现金转移计划受益人的机制。由于感兴趣的变量在地图上的空间分布异质性,符合条件的人口模式和遗漏本身需要在归因之前进行区域化。利用斜决策树算法构建区域。在每个区域拟合空间自回归模型,使用交叉验证进行评估,并将结果与全局模型进行比较。在每个区域内误差最小的模型显示了类似的距离滞后,只有一个例外。在本研究中,我们使用了全局模型,该模型的误差与局部模型相同,但在残差上存在空间自相关,因此决定使用区域模型。根据人口普查数据,符合条件的人口比人口普查数据估计的人口少5%。
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