Algunas t cnicas b sicas
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Algunas técnicas básicas. Luis Rosero Bixby University of California at Berkeley. Las técnicas. Agregación Suavizamiento Ajuste a control macro Normalización (La mayoría son en realidad consejos de programación). 1. Agregación. Para pasar de micro-datos a promedios por edades

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Presentation Transcript


Algunas t cnicas b sicas

Algunas técnicas básicas

Luis Rosero Bixby

University of California at Berkeley


Las t cnicas

Las técnicas

  • Agregación

  • Suavizamiento

  • Ajuste a control macro

  • Normalización

    (La mayoría son en realidad consejos de programación)


1 agregaci n

1. Agregación

  • Para pasar de micro-datos a promedios por edades

  • Comando Stata para promedios ponderados:

    collapse (mean) x y z [weight=facexpan], by(age)

  • “facexpan” son los factores de expansión de la muestra (pudimos modificarlos para reproducir la estimación de la pob. por edades simples)

  • Para tener también el número de observaciones y la población en cada edad:

    generate unos = 1

    Collapse (rawsum) unos (sum) fexpan(mean)….


2 suavizamiento ap ndice b

2. Suavizamiento (Apéndice B)

  • Para reducir el ruido del muestreo por trabajar con edades simples

  • Se suavizan los niveles más bajos (ejemplo: YE y YS)

  • Los niveles mas altos se obtienen por suma (YL no se suaviza!)

  • No sobre-suavizar picos, valles y ceros reales

  • Los valores falsos negativos deben reemplazarse con ceros

  • No incluir en el suavizamiento edades que por definición tienen ceros (ej. niños en YL)


2 suavizamiento con stata

2. Suavizamiento con Stata

  • Se trabaja con el archivo de promedio de edades

  • Se usa la técnica de regresión local (lowess)

    lowess Y age, bw(0.1) gen(Ysua)

  • Jugar con valores alternativos de band width (bw)

  • Debido a que lowess no permite weight se usa el truco de expandir la muestra (p. ej. una línea por cada 10 observaciones) antes de suavizar.

    genobs10 = round(nobs/10)

    expandobs10, gen(duplicada)

    lowess.....

    dropifduplicada==1


3 ajuste a control macro

3. Ajuste a control macro

Cálculo del factor de corrección

Cálculo perfiles ajustados


3 ajuste a control macro en stata

3. Ajuste a control macro en stata

* control macro

gen yle_macro = 15542

* agregados crudos (con valores suavizados)

egendoubleyle_tot = total(pob2006/1000000 * yle_sua)

*Factor de correccion

gen fyle = yle_macro / yle_tot

*Valores ajustados al control

gen YLE = fyle * yle_s


4 normalizaci n

4. Normalización

Porque al comparar perfiles,

nos interesa más la forma que el nivel de la curva.


4 c mo se normaliza

4. Cómo se normaliza

  • Se calcula el promedio YL edades 30-49 (unidad de ingreso):

    egenYL3049 = mean(YL) if edad>=30 & edad<=49

    replaceYL3049 = YL3049[35] if YL3049==.

    (Esta es una constante para todas las edades)

  • YL normalizado es el YL relativo al de edades 30-49:

    genYL_nor = YL/YL3049


Lab oratorio 4 t cnicas b sicas

Laboratorio4. Técnicas básicas

Aplicar las técnicas básicas de:

  • Agregación

  • Suavizamiento

  • Ajuste a control macro

  • Normalización

    Para completar la estimación del ingreso laboral

    (Código para hacerlo con Ecuador 2006 en:

    YL-ECua-Part2.do)


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