Estimación de la tasa de desempleo e ingreso medio del departamento de Cundinamarca utilizando estimación en áreas pequeñas (2019)
En el presente artículo se propone hacer uso del análisis de componentes principales para obtener covariables que se incorporen como información auxiliar de los estimadores de Fay-Herriot (FH) y Fay-Herriot (FH espacial) espacial. Se muestran las ventajas de esta propuesta en términos de la precisión de las estimaciones obtenidas (por medio de medidas de precisión basadas en el error cuadrático medio) y el mejor aprovechamiento de las variables auxiliares disponibles en un contexto de un número reducido de áreas pequeñas. Se realiza una aplicación empírica usando el software R (dplyr, ggplot2, survey y otros paquetes) con la información disponible en la encuesta multipropósito 2017 la cual contiene información socioecónomica de Bogotá y municipios aledaños, se estima en particular el promedio del ingreso percapita del hogar y la tasa de desempleo, se llevan a cabo comparaciones del estimador de FH, FH espacial con covariables sin transformar (Molina, 2015) y con covariables basadas en las coordenadas obtenidas a partir del análisis de componentes principales. En el trabajo se ilustra como el Fay – Herriot espacial con variables provenientes de las componentes principales tienen el mejor desempeño en términos de precisión de las estimaciones.