Tema 4: Métodos indirectos de estimación
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¿Cuáles son las ventajas y desventajas de utilizar métodos indirectos de estimación?

Ventajas:

  • Menor costo y tiempo de recolección de datos.
  • Se pueden utilizar cuando no es posible observar directamente la variable de interés.

Desventajas:

  • Menor precisión que los métodos directos.
  • Los resultados pueden ser sesgados si no se seleccionan las variables relacionadas correctamente.
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 ¿Cuáles son los supuestos que deben cumplirse para que el método de estimación por razón sea válido?

  • La variable auxiliar X debe estar relacionada con la variable de interés Y.
  • La relación entre X e Y debe ser lineal.
  • La varianza de X debe ser conocida.
  • La muestra debe ser aleatoria.
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 Mencione 3 ejemplos de situaciones en las que se podrían utilizar métodos indirectos de estimación.

  1. stimación del tamaño de una población animal mediante el conteo de huellas.
  2. Estimación del consumo de drogas en una población mediante encuestas sobre el uso de drogas.
  3. Estimación de la calidad del aire mediante la medición de la concentración de contaminantes.
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. Dé un ejemplo de cómo se podría aplicar el método de estimación por razón en la práctica.

Se desea estimar el número de personas que viven en una ciudad. Se realiza un censo en una pequeña muestra de manzanas y se observa que la razón entre el número de personas y el número de viviendas es de 2.5. Se estima que en la ciudad hay 10.000 viviendas.

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Explique cómo se realiza la selección de variables en el método de estimación por regresión.

Existen diferentes métodos para seleccionar las variables que se incluirán en el modelo de regresión. Algunos de los métodos más comunes son:

  • Análisis de correlación: Se analiza la correlación entre las variables para identificar las que tienen una mayor relación con la variable de interés.
  • Regresión paso a paso: Se comienza con un modelo simple que incluye solo una variable auxiliar y luego se van añadiendo variables de forma gradual hasta que no se observe una mejora significativa en el ajuste del modelo.
  • Criterios de información: Se utilizan criterios como el AIC o el BIC para seleccionar el modelo que mejor se ajusta a
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