Seminari sobre ajustament i integració de fonts probabilístiques i no probabilístiques
- Ponents:
- Mar Rueda, catedràtica d'Estadística i Investigació Operativa, Universitat de Granada
- Organitzat per: Institut d'Estadística de Catalunya
- Lloc: sala de seminaris
- Dates: 17 i 18 de setembre de 2025
- Règim: restringit
- Places: 15
- Hores lectives: 14 h
- Codi de l'activitat: R512/2025
Destinataris
Personal estadístic i tècnic especialitzat de l l'Institut d'Estadística de Catalunya i de la resta d'organismes del Sistema Estadístic de Catalunya.
Horari
-
17.09.2025
09.00 h – 14.00 h
15.00 h – 17.00 h
-
18.09.2025
09.00 h – 14.00 h
15.00 h – 17.00 h
Programa
- 1. Introducció a les mostres no probabilístiques: avantatges i inconvenients. El problema de la inferència amb mostres no probabilístiques. Biaixos de cobertura i d' autoselecció
- 2. Tècniques d'ajust de biaixos en enquestes no probabilístiques segons el tipus d'informació externa disponible
- 2.1 Calibratge
- 2.2 Ajust de la puntuació de propensió. Coincidència estadística. Estimació doblement
- robusta
- 2.3 Problemes en el compliment de les hipòtesis. El problema de la selecció
- variables
- 3. Integració de mostres probabilístiques i no probabilístiques
- 3.1 Estimadors de Kim i Tam
- 3.2 Estimadors de calibratge
- 3.3 Estimadors combinats
- 4. Integració de mostres probabilístiques i registres
- 5. Aplicació a algunes enquestes reals. Possible ús en estadístiques oficials properes a l' actual estadística catalana
Resum
Les oficines estatals i regionals d'estadística utilitzen les enquestes probabilístiques com a eina preferent per satisfer les necessitats d'informació sobre una població d'interès. En els darrers anys, s'han produït grans canvis i cada cop s'exploren més altres fonts de dades. La integració de dades s'ha convertit en un camp molt ampli que requereix una investigació contínua, ja que han aparegut noves fonts de dades i s'han reconfigurat les fonts de dades tradicionals, com ara els registres administratius. En aquest seminari es tractarà, entre d'altres, la combinació de Big Data i dades de mostres d'enquestes per a la inferència de població finita.