Seminarios

Próximas Charlas

Dia 2019-10-22 14:00:00-03:00
Hora 2019-10-22 14:00:00-03:00
LugarInstituto de Estadística (Eduardo Acevedo 1139)

rECH: una caja de herramientas para procesar la Encuesta Continua de Hogares (ECH) de Uruguay usando R

Gabriela Mathieu y Richard Detomasi (MIDES)

La Encuesta Continua de Hogares (ECH), es una encuesta que releva información de los hogares particulares uruguayos, realizada anualmente por el Instituto Nacional de Estadística (INE). Sus principales objetivos son obtener indicadores para monitorear la evolución del mercado de trabajo, el ingreso de los hogares y las condiciones de vida de la población (vivienda, salud y educación, entre otros). El paquete rECH brinda un manejo fácil de los microdatos de la ECH, al permitir la obtención directa de indicadores por parte de personas no expertas, contribuyendo así a la democratización de la información pública y el acceso a los datos abiertos. Las funciones que componen el paquete permiten conectarse a las bases de hogares y personas de diferentes años para obtener estimaciones puntuales y por intervalo de los principales indicadores de la encuesta. Adicionalmente, las estimaciones se complementan de gráficos y/o mapas de alta calidad.

Recuerden que todas las presentaciones y el programa tentativo de las próximas charlas está disponible en https://github.com/natydasilva/SIESTA
Dia 2019-10-25 10:30:00-03:00
Hora 2019-10-25 10:30:00-03:00
LugarSalón de seminarios del piso 14, CMAT

Estimación de densidades mediante mezclas controladas por el Proceso de Dirichlet.

Manuel Hernández (Udelar)

En este trabajo se presenta una técnica bayesiana para la estimación de la distribución de una variable aleatoria.
En el contexto bayesiano se necesita asignar una distribución a priori sobre el parámetro a estimar. Así es que se introduce el Proceso de Dirichlet, un proceso estocástico cuyas trayectorias resultarán ser medidas de probabilidad sobre un espacio medible.
Esta metodología tiene un inconveniente al estimar una función de densidad dado que las trayectorias de un Proceso de Dirichlet son casi seguramente discretas.
El trabajo termina por abordar la estimación a través de los modelos de mezcla, el proceso de Dirichlet servirá como distribución a priori para los coeficientes de la mezcla.