Construcción de un índice compuesto y aproximación para medir los cambios en el tiempo



Título del documento: Construcción de un índice compuesto y aproximación para medir los cambios en el tiempo
Revista: Realidad, datos y espacio. Revista internacional de estadística y geografía
Base de datos: CLASE
Número de sistema: 000418710
ISSN: 2007-2961
Autores: 1
Instituciones: 1Instituto Nacional de Estadística y Geografía, Dirección de Desarrollo de Procesos Estadísticos, Aguascalientes. México
Año:
Periodo: May-Ago
Volumen: 5
Número: 2
Paginación: 104-115
País: México
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, teórico
Resumen en español En este trabajo se desarrolló una metodología para la construcción de un índice compuesto que resume la información contenida en fenómenos de naturaleza multidimensional. La varianza explicada por este índice es casi igual a la obtenida por la técnica de análisis de componentes principales (ACP) respecto a la varianza total del conjunto original de variables consideradas, lo cual fue corroborado mediante simulación de Monte Carlo y con aplicación a datos derivados de los censos de población y vivienda levantados por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). El resultado de los cambios en el tiempo se obtiene al establecer un espacio común de mediciones. Las ventajas del nuevo índice comparado con el de la primera componente principal son: el cálculo es muy simple e intuitivo; es de fácil interpretación, ya que los resultados se dan en la misma escala que las variables de insumo; y no se prevén problemas de comunicación con el usuario en general
Resumen en inglés This paper shows the development of a methodology aimed for the creation of a compound index that summarizes the information contained in multidimensional phenomena. The variance explained according to this index is almost identical to that obtained with the technique of Principal Components Analysis (PCA) in regard to the total variance of the original set of considered variables. This was proven by means of a Monte Carlo simulation as well as by applying data that derived from Population and Housing Censuses conducted by the National Institute of Statistic and Geography (INEGI). The result of changes over time is obtained by having established a common space of measurements. The advantages of the new index, compared with that of the first main component, are that the calculation is very simple and intuitive; it is of easy interpretation since the results are given in the same scale that the input variables; and that we do not foresee communication problems with the user
Disciplinas: Matemáticas
Palabras clave: Matemáticas aplicadas,
Estadística,
Indice multivariado,
Marginación,
Primera componente principal,
Varianza explicada,
Ponderador,
Proyección ortogonal
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