Modelos de unidad para la generación de mapas de pobreza a nivel subnacional

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cepal.bibLevelDocumento Completo
cepal.callNumberLC/TS.2022/191
cepal.divisionEngStatistics Division
cepal.divisionSpaDivisión de Estadísticas
cepal.docTypeSeries
cepal.jobNumberS2200932_es
cepal.regionalOfficeSantiago
cepal.sdg1
cepal.topicEngPOPULATION AND HOUSING CENSUSES
cepal.topicEngPOVERTY
cepal.topicEngSOCIAL STATISTICS
cepal.topicSpaCENSOS DE POBLACIÓN Y VIVIENDA
cepal.topicSpaESTADÍSTICAS SOCIALES
cepal.topicSpaPOBREZA
cepal.workareaEngSTATISTICS
cepal.workareaSpaESTADÍSTICAS
dc.contributor.authorGutiérrez, Andrés
dc.contributor.authorMancero, Xavier
dc.contributor.authorNieto, Gabriel
dc.contributor.authorMolina, Felipe
dc.contributor.authorLemus, Diego
dc.coverage.spatialEngCHILE
dc.coverage.spatialEngCOLOMBIA
dc.coverage.spatialEngPERU
dc.coverage.spatialSpaCHILE
dc.coverage.spatialSpaCOLOMBIA
dc.coverage.spatialSpaPERU
dc.date.accessioned2023-01-18T19:57:31Z
dc.date.available2023-01-18T19:57:31Z
dc.date.issued2023-01-18
dc.description.abstractExiste un creciente interés por contar con estadísticas sobre diversos grupos de la población con un alto nivel de desagregación geográfica, que generalmente excede la capacidad de las encuestas de hogares para proveer información representativa a dichos niveles. La estimación en áreas pequeñas (SAE, por sus siglas en inglés) es un conjunto de técnicas estadísticas que permiten la estimación de parámetros a nivel subnacional y que buscan mejorar la calidad de las estimaciones directas basadas en encuestas de hogares cuando la desagregación no alcanza los criterios de calidad adecuados para su publicación. Este documento presenta la metodología y los resultados de la aplicación de un modelo de estimación de áreas pequeñas a nivel de unidad con errores anidados y factores de expansión para la estimación de indicadores de pobreza a nivel provincial en el Perú, comunal en Chile y municipal en Colombia. Al utilizar los censos de población como fuente de información auxiliar, el modelo permite mejorar la precisión de los indicadores de interés en áreas geográficas donde las encuestas no alcanzan la representatividad adecuada.
dc.description.tableOfContentsResumen .-- Introducción .-- I. Fuentes de información .-- II. Elementos teóricos de la metodología Pseudo – EBP .-- III. Estimación del error en el modelo EBP .-- IV. Criterios de selección y validación de los supuestos del modelo .-- V. Resultados y mapas de pobreza .-- VI. Conclusiones.
dc.formatTexto
dc.format.extent115 páginas.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.unSymbolLC/TS.2022/191
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11362/48668
dc.language.isospa
dc.physicalDescription115 p.
dc.publisherCEPAL
dc.publisher.placeSantiago
dc.relation.isPartOfSeriesSerie Estudios Estadísticos
dc.relation.isPartOfSeriesNo105
dc.rights.coarDisponible
dc.subject.unbisEngECONOMIC CONDITIONS
dc.subject.unbisEngPOVERTY
dc.subject.unbisEngMEASUREMENT
dc.subject.unbisEngINFORMATION SOURCES
dc.subject.unbisEngSTATISTICAL METHODOLOGY
dc.subject.unbisEngPOPULATION CENSUSES
dc.subject.unbisEngHOUSING CENSUSES
dc.subject.unbisEngHOUSEHOLD SURVEYS
dc.subject.unbisEngECONOMIC STATISTICS
dc.subject.unbisSpaCONDICIONES ECONOMICAS
dc.subject.unbisSpaPOBREZA
dc.subject.unbisSpaMEDICION
dc.subject.unbisSpaFUENTES DE INFORMACION
dc.subject.unbisSpaMETODOLOGIA ESTADISTICA
dc.subject.unbisSpaCENSOS DE POBLACION
dc.subject.unbisSpaCENSOS DE VIVIENDA
dc.subject.unbisSpaENCUESTAS DE HOGARES
dc.subject.unbisSpaESTADISTICAS ECONOMICAS
dc.titleModelos de unidad para la generación de mapas de pobreza a nivel subnacional
dc.type.coarlibro
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