| Revista: | Realidad, datos y espacio. Revista internacional de estadística y geografía |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000418604 |
| ISSN: | 2007-2961 |
| Autores: | Nieto Barajas, Luis Enrique1 |
| Instituciones: | 1Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Departamento de Estadística, México, Distrito Federal. México |
| Año: | 2013 |
| Periodo: | May-Ago |
| Volumen: | 4 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 40-51 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | En este trabajo se presenta una clase muy general de modelos bayesianos que pueden ser usados para resolver el problema de estimación en áreas pequeñas. Se discuten de manera breve los detalles de implementación de los modelos y se dan sugerencias de paquetes computacionales. Se presenta a detalle una aplicación en la estimación de indicadores de pobreza multidimensional para los municipios del estado de México, usando información de la ENIGH y del Censo 2010 |
| Resumen en inglés | In this work we present a general class of Bayesian models to be used to solve the small area estimation problem. We briefly discuss model implementation details and give suggestions of computing packages. We present a detailed application of estimation of multidimensional poverty indicators for the municipalities of the State of Mexico, using information from the ENIGH and Census 2010 |
| Disciplinas: | Economía |
| Palabras clave: | Econometría, Condiciones económicas, Inferencia bayesiana, Modelos mixtos, Normal multivariada, Pobreza multidimensional, Indicadores, Estadística, México |
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