Estimación de área pequeñas basada en un modelo log-lineal mixto con dos factores aleatorios anidados.

Ponente(s): Georges Bucyibaruta Bucyibaruta, Dr.Rogelio Ramos Quiroga
En este trabajo se estudia el caso donde la distribución de la variable de interés es asimétrica. Los modelos SAE (Small Area Estimation) que consideramos, son modelos lineales mixtos bajo una transformación logarítmica. El modelo mixto con efectos anidados a un nivel ha sido estudiado por diferentes autores; en este modelo, las áreas pequeñas son modeladas asumiendo un solo nivel de agregación. Sin embargo, en muchos estudios es de interés incorporar al modelo niveles adicionales de agregación, para tomar en cuenta variabilidad extra o incorporar características del diseño muestral. En esta charla presentaremos los predictores óptimos (BLUP's) y los predictores EBLUP's corregidos, así como expresiones analíticas para los Errores Cuadráticos Medios (MSE), los cuales obtuvimos bajo una modelo jerárquico. Además, se propone un método de bootstrap paramétrico para la estimación de MSE. El comportamiento del sesgo para ambos enfoques se evalúa mediante simulaciones