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Estimación semiparamétrica en el análisis de encuestas complejas. Colegio de Postgraduados
Contreras Cruz, Luis Fernando.
En la primera parte de este trabajo se muestra que no hay p érdida significativa en la precisi ón del estimador del total poblacional si calculamos el par ámetro de suavizamiento del modelo de splines penalizados con informaci ón de la muestra en vez de utilizar toda la informaci ón de la poblacióon. El par ámetro de suavizamiento es obtenido fijando los grados de libertad y resolviendo una ecuaci ón basada únicamente en datos de la muestra. Se discuten los resultados de un estudio de simulación de la determinación del parámetro de suavizamiento. Además, se evaluó el efecto de la propuesta de determinaci ón del parámetro de suavizamiento en la estimación del total poblacional usando una poblaci ón real. Para esta poblaci ón, los experimentos de simulación...
Palavras-chave: Parámetro de suavizamiento; Regresión semiparamétrica; Modelo de coeficientes variantes; Muestreo; Información auxiliar multivariada; Smoothing parameter; Semiparametric regression; Varying coefficient model; Sampling; Multivariate auxiliary information; Estadística; Doctorado.
Ano: 2013 URL: http://hdl.handle.net/10521/2100
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