Como vocês podem ter notado, eu ando meio low-profile sumido por aqui. Do ano passado pra cá, também trabalhei em outras coisas, incluindo a nova versão da convey, já no CRAN. Anthony e eu trabalhamos um bocado nisso nos meses em que ele estava de visita no Rio.
13/03/2024: O Anthony me lembrou que o site do Federal Reserve (Banco Central dos Estados Unidos) agora têm uma referência para o nosso “livro/site”!
Aviso: Esse exemplo é discutido na aula sobre Métodos de Monte Carlo em Populações Finitas, elaborada ao longo do meu estágio de docência em Estatística Computacional 2.
Um dos resultados teóricos com maior resultado prático é o Teorema Central do Limite. Ele fundamenta a aproximação da distribuição (assintótica) de um estimador pela distribuição normal, sendo a base da construção dos intervalos de confiança “tradicionais”. Em linhas gerais, a interpretação usual é que quanto maior \(n\) — o tamanho da amostra —, melhor é a aproximação pela distribuição normal.
Na próxima segunda-feira (07/11/2022), vou ministrar o minicurso “Medindo Desigualdade e Pobreza com a PNAD Contínua” no XXII Encontro Nacional de Estudos Populacionais (ENEP), promovido pela Associação Brasileira de Estudos Populacionais (ABEP); mais informações sobre este e outros minicursos podem ser encontrados neste link.
Este ano, o curso é uma versão mais curta daquele que ministrei em 2021 para o IESP, com algumas novidades. Também estou trabalhando em uma nova versão para 2023, com algumas aulas a mais.
O Thomas Lumley já escreveu sobre isso; link aqui!
Uma das coisas mais interessantes que pesquisas domiciliares permitem fazer é filtrar domínios de análise. Por exemplo, além da renda média da população, é possível estimar as rendas médias das áreas urbanas e áreas rurais. Para avaliar a precisão dessas estimativas, estimamos a variância do estimador e o intervalo de confiança.
No entanto, Tem uma prática problemática em alguns exemplos deste tipo de análise com o pacote survey: deletar as linhas antes de descrever o plano amostral.