Método de agrupamiento geoespacial para la segmentación de una población de viviendas

Generalmente, las encuestas por muestreo realizadas por los organismos oficiales de estadística se valen de un marco muestral que lista y agrupa a viviendas particulares según su ubicación geográfica, de acuerdo con los niveles de desagregación requeridos por el diseño. Los mismos son elaborados a partir de información recogida en los Censos de Población y mediante la asistencia de software cartográfico. La dificultad de este procedimiento no solo se debe al exhaustivo trabajo manual, sino también a imprecisiones respecto a calles y numeración de las viviendas. Por motivos relacionados a la precisión de los estimadores y de distribución de carga de trabajo es preferible que la cantidad de viviendas por área de muestreo sea uniforme. Este trabajo presenta un algoritmo de agrupamiento espacial que permite especificar tamaño de clusters de antemano y que solo requiere posicionamiento dado por latitud y longitud. Se muestra su desempeño y se lo compara con el método de clustering k-medias en una aplicación a una población sintética de viviendas.Generally, sampling surveys carried out by official statistical agencies use a sampling frame that lists and groups households according to their geographical location, satisfying the disaggregation levels required by the design. They are elaborated from information collected in Population Censuses and through the assistance of cartographic software. The difficulty of this procedure is not only due to the exhaustive manual work, but also to inaccuracies regarding streets and numbering of homes. For reasons related to the accuracy of the estimators and the distribution of workload, it is preferable that the number of dwellings per sampling area be uniform. This paper presents a spatial clustering algorithm that allows us to specify size of clusters in advance and only requires positioning given by latitude and longitude. Its performance is shown and compared with the k-means clustering method in an application to a synthetic household population.Capretto, Tomás; Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de RosarioFil: Marí, Gonzalo Pablo Domingo; Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de Rosari

Bootstrap robusto en regresión lineal: el caso de tres predictores

n.d.Fil: Bussi, Javier - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario- Argentin

Effects of tensile stresses on punching shear strength of RC slabs

RC slabs can be subjected to transverse loads and tensile in-plane forces, as it occurs in top slabs of continuous bridges under negative moments. Tensile forces can reduce the shear or punching capacity of the slab, aspect not yet studied. A theoretical and experimental investigation has been carried out, in which 10 slabs have been tested under a point load and different degrees of tensile force. The results of five axisymmetrically supported slabs of 1.65x1.65x0.12m are presented. Numerical predictions were made with FEA software ABAQUS and, in addition, the Compression Chord Capacity Mechanical Model CCCM, was extended to account for the effect of in-plane tensile forces. The experimental results showed that the ultimate punching load diminished linearly with the applied tensile force applied and that, after yielding of longitudinal reinforcement such reduction was higher.Los autores desean agradecer la financiación recibida del Ministerio de Ciencia e Innovación y de los Fondos Europeos de Desarrollo Regional (FEDER) a través del proyecto “Evaluación de la capacidad resistente frente a esfuerzos tangentes de estructuras de hormigón mediante modelos mecánicos para la extensión de su vida útil” BIA2015-64672-C4-1-R . Así mismo desean agradecer el apoyo del Laboratorio de Tecnologia de Estructuras y Materiales de la UPC y de todos los técnicos que han contribuido a la realización de esta campaña experimental y sin cuya ayuda no habría sido posible.Postprint (published version

Estimadores robustos de totales en muestreo en poblaciones finitas.

Uno de los objetivos de las encuestas por muestreo es la estimación de parámetros de varia-bles de interés. Una de las soluciones viene del lado de los estimadores clásicos que gozan de buenas propiedades distribucionales como por ejemplo el insesgamiento. El problema surge cuando en la encuesta se presentan en algunas variables, valores alejados del común de los datos. Ante esta situación, los estimadores clásicos presentan dificultades que se ven traducidas en un desempeño pobre respecto a medidas relacionadas a la precisión. Se presenta una serie de estimadores clásicos y sus versiones robustas para la estimación de totales poblacionales así como el estudio de sus propiedades a partir de simulacionesOne of the objectives of sample surveys is the estimation of parameters of variables of interest. One solution is the use of the classical estimators that have good distributional properties such as, for example, unbiasedness. The problem arise when in a survey, values from some varia-bles are far from the common data. Given this situation, the classical estimators present difficul-ties that are translated in a poor performance with respect to precision measures. We present classical estimators and their robust version for the estimation of population totals and the study of its property via simulation.Fil: Bortolotto, Eugenia , Facultad de Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentin

Una solución para la estimación de errores muestrales en la encuesta permanente de hogares puntual para el aglomerado gran rosario

n.d.Fil: Marí, Gonzalo Pablo Domingo - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentin

El desafío del big data en estadísticas oficiales en Argentina

La generación de datos de todo tipo se ha incrementado en los últimos años, ya sea en cuanto a cantidad, frecuencia y disponibilidad, lo que ha dado lugar a la incorporación del término Big Data. La abundancia de estas fuentes de datos representa un desafío y una oportunidad extremadamente interesante en el terreno de las Estadísticas Oficiales. Muchas agencias nacionales de estadística de distintos países han implementado divisiones dedicadas específicamente al tema y la Organización de las Naciones Unidas a través de su Comisión de Estadística creó el Grupo de Trabajo Mundial en el año 2014. Las recomendaciones sobre el uso de Big Data en esta área se centran en varios aspectos y se han vuelto más específicas con el avance de los años, pero pueden resumirse en los siguientes puntos: a) el acceso a datos que pertenecen a otros organismos b) establecimiento de una asociación exitosa y colaborativa con los proveedores de datos, c) desarrollo de actividades prácticas a través de proyectos piloto y d) construcción de metodología apropiada para la utilización de Big Data en el proceso de generación de Estadísticas Oficiales. El Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC) ha dado importantes primeros pasos en el área siguiendo estas recomendaciones a través de la firma del acuerdo sobre cooperación en temáticas de innovación estadística con el Central Bureau of Statistics (CBS) de los Países Bajos en el año 2017. Aun así, el desafío del uso del Big Data en Estadísticas Oficiales en Argentina sigue siendo inmenso. Demanda intenso trabajo metodológico y técnico, y debe atender temas tales como la capacitación de personal en las metodologías necesarias y la creación de puestos específicos para la incorporación de fuentes de Big Data en la producción de Estadísticas Oficiales.Atribución – No Comercial – Compartir Igual (by-nc-sa)The generation of all kinds of data has risen in recent years, in reference to quantity, frequency and availability, which has led to the incorporation of the term Big Data. This abundance of data represents a challenge but also an extremely interesting opportunity in the field of Official Statistics. Several national statistics agencies have implemented divisions specifically dedicated toGroup in the year 2014. The recommendations for the use of Big Data in Official Statistics are focused on several aspects which have become more specific through the years but can be summarized in the following points: a) the access to data that belong to other organizations, b) the implementation of a successful and collaborative partnership with data providers, c) the development of practical activities through pilot projects and d) the development of appropriate methodology for the use of Big Data in the generation process of Official Statistics. The Argentine National Institute of Statistics and Censuses (INDEC) has taken important first steps in the area through a collaborative agreement in the area of innovation in statistics with the Central Bureau of Statistics (CBS) from the Netherlands in 2017. Nonetheless, the challenge of using Big Data in Official Statistics remains enormous. It demands intense methodological and technical work and it should address topics such as building capacities in those methodologies and creating specific positions for the incorporation of Big Data sources in the generation of Official Statistics.Fil: Bussi, Javier , Facultad de Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentin

Introducción al diseño de una muestra maestra para la provincia de Santa Fe

Las oficinas de estadística utilizan entre sus operativos a las encuestas a hogares para realizar mediciones de indicadores específicos de las problemáticas públicas, con el fin de favorecer la toma de decisiones políticas para mejorar la calidad de vida humana en general. Para ello se valen de operativos que, en su mayoría, se apoyan en muestras que son seleccionadas a través de procedimientos probabilísticos, los cuales aseguran la representatividad de la muestra respecto a la población. Para la selección de una muestra por procedimientos aleatorios, se requiere un marco de muestreo que está compuesto por el conjunto de materiales que sirven para identificar, localizar y acceder a cada uno de los elementos de la población. Una opción para la construcción de un marco es la de seleccionar una muestra grande en una primera fase inicial que posteriormente sirva de marco para seleccionar las muestras. El IPEC tiene como objetivo la realización de una Muestra Maestra en la provincia de Santa Fe, la cual estará basada en el diseño de la MMUVRA desarrollada por el INDEC. El objetivo del presente trabajo es comenzar con el estudio de los distintos componentes que forman parte del diseño muestral a partir del cual se construirá la Muestra Maestra para ir determinando aquellos aspectos que brinden estimaciones más precisas. Se consideró el diseño muestral que se emplea en la localidad más grande de la provincia, Rosario, teniendo como objetivo evaluar la precisión que se obtiene en la estimación de parámetros relacionados con el ámbito laboral que forman parte de la Encuesta Permanente de Hogares. Se consideraron diseños con distintos métodos de selección y distintos tamaños de unidades de muestreo de primera etapa basados en las desagregaciones geográficas censales que considera el INDEC en los Censos de Población. Las unidades de mayor tamaño formadas por la unión de 2 o 3 radios censales tuvieron los mejores comportamientos en términos de precisión, mientras que las desagregaciones menores, radios y segmentos, tuvieron un desempeño pobre. El diseño que considera probabilidades de inclusión distintas para las unidades de primera etapa brinda mejores resultados respecto a la precisión comparado a un diseño con igual probabilidad como el muestreo simple al azarNational Statistical Offices use household surveys among their statistical tools to measure specific indicators of public problems, to take political decision-making to improve the quality of human life in general. To do this, they use operations that rely on samples that are selected through probabilistic procedures, which ensure the representativeness of the sample with respect to the population. For the selection of a sample by random procedures, a sampling frame is required that is made up of the set of materials that serve to identify, locate, and access each of the elements of the population. One option for the construction of a sampling frame is to select a large sample in a first initial phase that later serves as a frame to select the samples. The objective of IPEC is to carry out a Master Sample in the province of Santa Fe, which will be based on the design of the MMUVRA developed by INDEC. The objective of this work is to begin with the study of the different components that are part of the sample design from which the Master Sample will be built to determine those aspects that provide more precise estimates. The sample design used in the largest town in the province, Rosario, was considered, with the objective of evaluating the precision obtained in the estimation of parameters related to the work environment, which are part of the Permanent Household Survey. Designs with diverse selection methods and different sizes of first-stage sampling units were considered based on the geographical census disaggregation considered by INDEC in the Population Censuses. The largest units formed by the union of 2 or 3 census radios had the best behaviour in terms of precision, while the smaller disaggregation, radios and segmentos, had an inferior performance. The design which considers different inclusion probabilities for the primary stage units provides better results regarding precision compared to a design with equal probability such as simple random sampling.Maldonado, Leonor; Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacioanl de RosarioMarí, Gonzalo Pablo Domingo; Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacioanl de Rosari

Intervalos de confianza Bootstrap en regresión p-spline con errores autocorrelacionados

n.d.Fil: Marí, Gonzalo - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentin

Una revisión de los distintos estimadores robustos para muestreo en poblaciones finitas

Se presentaron estimadores clásicos y robustos para la estimación de parámetros de pobla-ciones finitas a partir de muestras seleccionadas en forma probabilística. Los primeros po-seen el inconveniente de ser sensibles ante la aparición de valores atípicos. Una solución surge a partir del empleo de estimadores denominados robustos, los cuales son menos sen-sibles ante la existencia de outliers. Se presenta un conjunto de funciones existentes en el programa R que permite el cálculo de los estimadores y de sus correspondientes estimacio-nes de variancia. En estudios futuros se planea la evaluación de los estimadores clásicos y robustos a partir de simulaciones considerando diversos diseños muestrales y datos contaminados con distin-tos números de observaciones atípicas.One of the objectives of sample surveys is the estimation of parameters of variables of inter-est. One solution is the use of the classical estimators that have good distributional proper-ties such as, for example, unbiasedness. The problem arise when in a survey, values from some variables are far from the common data. Given this situation, the classical estimators present difficulties that are translated in a poor performance with respect to precision measures. We present a review of robust estimators, which are less sensitive to the appear-ance of outliers. Furthermore, we show variance estimators for the proposed estimators, as well as the available codes in the statistical program R.Fil: Bortolotto, Eugenia - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - ArgentinaFil: Marí, Gonzalo Pablo Domingo - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentin

Comparación de la estimación de la tasa de ocupación de plazas por Regresión LOESS y por muestreo

n.d.Fil: Marí, Gonzalo Pablo Domingo; Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Universidad Nacional de Rosario; Argentin