Eu ia encerrar com o último texto, mas lembrei de outra coisa. Durante o mestrado, quando alguns colegas trabalhavam com a PNADC, eu sempre comentava que era importante levar o plano amostral em consideração. Diante disso, eles levaram o peso amostral em consideração. No entanto, o plano amostral é mais do que os pesos amostrais! Usar os pesos amostrais faz com que suas estimativas não sejam viesadas. Mas, se o plano amostral não for ignorável, as variâncias estarão incorretas.

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Atualização (27/05/2020): o professor Pedro Nascimento Silva (ENCE/IBGE) fez uma apresentação sobre o mesmo tópico em 2019 para o Colóquio do IME-USP. O link para slides e vídeo da apresentação podem ser encontrados aqui. Eu queria fechar esse ano com um problema que andei lendo a respeito no passado recente: inferência descritiva com amostras não-probabilísticas. Alguns dos textos mais interessantes são Smith (1983), Meng (2014), Elliott e Valliant (2017) e Meng (2018).

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Tive a oportunidade de estudar amostragem e análise de dados amostrais na ENCE com excelentes professores1 esse ano. E foi incrível! Tentei aproveitar da melhor maneira possível. Entre algumas ideias exploradas, existem os modelos de superpopulação, que desempenham um papel fundamental na análise de dados amostrais. É uma ideia tão interessante que resolvi escrever um post sobre isso, mas com uma restrição: ser didático e, se possível, interessante para um público mais amplo.

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Já faz algum tempo que passei por essa situação mas acho que vale a pena pensar a respeito. Em um fórum de R, uma pessoa pergunta onde está a função pra calcular um determinado número com a PNAD. Eu vou dou uma olhada e vejo que, de fato, a função não existe. Explico para a pessoa que a função não existe porque ninguém escreveu ainda. E me responde: alguém pode fazer isso aí rapidinho?

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Guilherme Jacob

Manauara.
Mestrando em População, Território e Estatísticas Públicas.
Bacharel em Direito e Economia.

Rio de Janeiro, Brasil