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Incertidumbre de los estimadores de mortalidad y pruebas de hipótesis : el caso de América Latina y el Caribe, 1850-2010

Descripción: 1 recurso en línea (25 páginas)
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EN: Notas de Población / Comisión Económica para América Latina. CELADE, División de Población.(Santiago de Chile).No. 104 (enero-junio de 2017), páginas 13-32.

Nombre Personal: Palloni, Alberto

País con que se identifica: Estados Unidos

Area de desempeño: Demografía

Instituciones asociadas: Universidad de Wisconsin-Madison (Estados Unidos)

Datos abiertos: https://lccn.loc.gov/n82097974

Nombre Personal: Beltrán-Sánchez, Hiram

Variantes del nombre: Sánchez, Hiram Beltrán-

País con que se identifica: United States

Area de desempeño: Demography

Instituciones asociadas: University of California, Los Angeles

Nombre Personal: Pinto Aguirre, Guido

Variantes del nombre: Aguirre, Guido Pinto

Pinto, Guido

País con que se identifica: Estados Unidos

Area de desempeño: Demografía

Instituciones asociadas: Universidad de Wisconsin-Madison (Estados Unidos)

Datos abiertos: https://lccn.loc.gov/n84202915

Proponemos un procedimiento simple para dar cuenta de la incertidumbre que se produce al tener disponible una multiplicidad de estimadores de indicadores de mortalidad adulta en los análisis estadísticos. Consideramos situaciones donde hay estimadores alternativos del mismo parámetro de población, cada uno depende de un conjunto de supuestos que pueden superponerse, y algunos, o todos, podrían caracterizar erróneamente el parámetro objetivo. La incertidumbre surge como resultado de la sensibilidad variable de los estimadores a las violaciones de supuestos o la falta de información sobre las condiciones que generan los datos utilizados para calcular los estimadores. El procedimiento que aquí se propone permite al investigador utilizar todos los estimadores (plausibles), en lugar de tener que elegir solo uno que ex ante se considera el mejor o el correcto. Esto se logra asignando a cada estimador un puntaje de precisión que depende de: i) errores conocidos debidos a la violación de supuestos en los que se basa el estimador, y ii) probabilidades (estimadas) de que los supuestos se violen en un caso particular. Las subsiguientes inferencias sobre determinantes o tendencias de la mortalidad pueden entonces basarse en todos los estimadores y conducir a pruebas de hipótesis más robustas y conservadoras. Si bien la aplicación que utilizamos como ilustración corresponde a la mortalidad, la metodología puede aplicarse a cualquier tipo de parámetro demográfico.
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