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

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cepal.articleNo1
cepal.bibLevelSección o Parte de un Documento
cepal.callNumberLC/PUB.2017/13-P
cepal.divisionEngCELADE - Population Division
cepal.divisionSpaCELADE - División de Población
cepal.docTypeRevistas
cepal.jobNumberS1700164_es
cepal.physicalDescriptiongráficos.
cepal.regionalOfficeSantiago
cepal.sdg3
cepal.topicEngMORTALITY AND HEALTH
cepal.topicEngDEMOGRAPHY
cepal.topicSpaDEMOGRAFÍA
cepal.topicSpaMORTALIDAD Y SALUD
cepal.workareaEngPOPULATION AND DEVELOPMENT
cepal.workareaSpaPOBLACIÓN Y DESARROLLO
dc.contributor.authorPalloni, Alberto
dc.contributor.authorBeltrán-Sánchez, Hiram
dc.contributor.authorPinto Aguirre, Guido
dc.coverage.spatialEngLATIN AMERICA AND THE CARIBBEAN
dc.coverage.spatialSpaAMERICA LATINA Y EL CARIBE
dc.coverage.temporalEnd2010
dc.coverage.temporalStart1850
dc.date.accessioned2017-07-13T13:29:40Z
dc.date.available2017-07-13T13:29:40Z
dc.date.issued2017-06
dc.description.abstractProponemos 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.
dc.formatTexto
dc.format.extentpáginas. 13-3
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.unSymbolLC/PUB.2017/13-P
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11362/41959
dc.language.isospa
dc.physicalDescriptionp. 13-32: gráfs.
dc.relation.isPartOfNotas de Población
dc.relation.isPartOfNo104
dc.relation.isPartOfSeriesNotas de Población
dc.relation.isPartOfVol44
dc.rights.coarDisponible
dc.subject.unbisEngPOPULATION
dc.subject.unbisEngMORTALITY
dc.subject.unbisEngMEASUREMENT
dc.subject.unbisEngLIFE EXPECTANCY
dc.subject.unbisEngDEMOGRAPHIC ANALYSIS
dc.subject.unbisEngSTATISTICAL METHODOLOGY
dc.subject.unbisSpaPOBLACION
dc.subject.unbisSpaMORTALIDAD
dc.subject.unbisSpaMEDICION
dc.subject.unbisSpaPROMEDIO DE VIDA
dc.subject.unbisSpaANALISIS DEMOGRAFICO
dc.subject.unbisSpaMETODOLOGIA ESTADISTICA
dc.titleIncertidumbre de los estimadores de mortalidad y pruebas de hipótesis: el caso de América Latina y el Caribe, 1850-2010
dc.type.coarrevista
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