11.6 Estimación de la pobreza

n_filtered <- poststrat_df$n
mrp_estimates <- epred_mat_pobreza_lp %*% n_filtered / sum(n_filtered)

(temp_ing <- data.frame(
  mrp_estimate = mean(mrp_estimates),
  mrp_estimate_se = sd(mrp_estimates)
) ) %>% tba()

11.6.1 Estimación para el dam == “01”.

Es importante siempre conservar el orden de la base, dado que relación entre la predicción y el censo en uno a uno.

temp <- poststrat_df %>%  mutate(Posi = 1:n())
temp <- filter(temp, dam == "01") %>% select(n, Posi)
n_filtered <- temp$n
temp_epred_mat <- epred_mat_pobreza_lp[, temp$Posi]

## Estimando el CME
mrp_estimates <- temp_epred_mat %*% n_filtered / sum(n_filtered)

(temp_dam01 <- data.frame(
  mrp_estimate = mean(mrp_estimates),
  mrp_estimate_se = sd(mrp_estimates)
) ) %>% tba()

mrp_estimate	mrp_estimate_se
0	0

El resultado nos indica que la proporción de personas en condición de pobreza en la dam 01 es 0

11.6.2 Estimación para la dam2 == “00203”

temp <- poststrat_df %>%  mutate(Posi = 1:n())
temp <-
  filter(temp, dam2 == "00203") %>% select(n, Posi)
n_filtered <- temp$n
temp_epred_mat <- epred_mat_pobreza_lp[, temp$Posi]
## Estimando el CME
mrp_estimates <- temp_epred_mat %*% n_filtered / sum(n_filtered)

(temp_dam2_00203 <- data.frame(
  mrp_estimate = mean(mrp_estimates),
  mrp_estimate_se = sd(mrp_estimates)
) ) %>% tba()

mrp_estimate	mrp_estimate_se
0.2487	0.052

El resultado nos indica que la proporción de personas en condición de pobreza en la dam2 = 00203 es 0.25 lineas de pobreza

Después de comprender la forma en que se realiza la estimación de los dominios no observados procedemos el uso de la función Aux_Agregado que es desarrollada para este fin.

(mrp_estimate_Ingresolp <-
  Aux_Agregado(poststrat = poststrat_df,
             epredmat = epred_mat_pobreza_lp,
             byMap = NULL)
)

Nacional	mrp_estimate	mrp_estimate_se
Nacional	0.034	0.0025

De forma similar es posible obtener los resultados para las divisiones administrativas.

mrp_estimate_dam <-
  Aux_Agregado(poststrat = poststrat_df,
             epredmat = epred_mat_pobreza_lp,
             byMap = "dam")
tba(mrp_estimate_dam %>% head(10))

dam2	mrp_estimate	mrp_estimate_se
00101	0.0000	0.0000
00201	0.0000	0.0000
00202	0.1778	0.0704
00203	0.2487	0.0520
00204	0.0000	0.0000
00205	0.2179	0.0650
00206	0.0967	0.0551
00207	0.1062	0.1718
00208	0.0630	0.0395
00209	0.1465	0.1983

mrp_estimate_dam2 <-
  Aux_Agregado(poststrat = poststrat_df,
             epredmat = epred_mat_pobreza_lp,
             byMap = "dam2")

tba(mrp_estimate_dam2 %>% head(10) )

dam2	mrp_estimate	mrp_estimate_se
00101	0.0000	0.0000
00201	0.0000	0.0000
00202	0.1778	0.0704
00203	0.2487	0.0520
00204	0.0000	0.0000
00205	0.2179	0.0650
00206	0.0967	0.0551
00207	0.1062	0.1718
00208	0.0630	0.0395
00209	0.1465	0.1983

El mapa resultante es el siguiente