8.1 Procedimiento de estimación

Lectura de la base de datos que resultó en el paso anterior y selección de las columnas de interés

library(tidyverse)
library(magrittr)

base_FH <- readRDS("Recursos/Día3/Sesion1/Data/base_FH_2018.rds") %>% 
  transmute(dam2,                            ## id dominios
            pobreza,
            T_pobreza = asin(sqrt(pobreza)),  ## creando zd
            n_effec = n_eff_FGV,              ## n efectivo
            varhat = 1/(4*n_effec)            ## varianza para zd
            )

Lectura de las covariables, las cuales son obtenidas previamente. Dado la diferencia entre las escalas de las variables es necesario hacer un ajuste a estas.

statelevel_predictors_df <- readRDS("Recursos/Día3/Sesion1/Data/statelevel_predictors_df_dam2.rds") %>% 
    mutate_at(.vars = c("luces_nocturnas",
                      "cubrimiento_cultivo",
                      "cubrimiento_urbano",
                      "modificacion_humana",
                      "accesibilidad_hospitales",
                      "accesibilidad_hosp_caminado"),
            function(x) as.numeric(scale(x)))

Uniendo las dos bases de datos.

base_FH <- full_join(base_FH, statelevel_predictors_df, by = "dam2" )
tba(base_FH[,1:8] %>% head(10))

dam2	pobreza	T_pobreza	n_effec	varhat	modificacion_humana	accesibilidad_hospitales	accesibilidad_hosp_caminado
00101	0.2225	0.4912	332.3384	0.0008	3.6127	-1.1835	-1.5653
00201	0.1822	0.4409	28.0165	0.0089	-0.0553	0.4449	0.2100
00206	0.3366	0.6190	44.7971	0.0056	0.5157	-0.1468	-0.1811
00301	0.4266	0.7117	125.6580	0.0020	0.1364	0.5744	1.1660
00302	0.4461	0.7314	261.0000	0.0010	-0.5103	0.2531	1.0880
00303	0.5587	0.8442	75.7938	0.0033	-0.6591	0.6249	1.2229
00304	0.5406	0.8261	154.4069	0.0016	-0.5573	1.4586	2.7337
00401	0.3359	0.6182	105.4750	0.0024	0.3979	-0.0833	-0.4490
00402	0.1496	0.3972	59.6357	0.0042	-0.3661	-0.0114	-0.2863
00403	0.4644	0.7498	197.2378	0.0013	-1.0446	0.4542	0.5702

Seleccionando las covariables para el modelo.

names_cov <- c(
  "sexo2" ,
  "anoest2" ,
  "anoest3",
  "anoest4",
  "edad2" ,
  "edad3" ,
  "edad4" ,
  "edad5" ,
  "tasa_desocupacion" ,
  "luces_nocturnas" ,
  "cubrimiento_cultivo" ,
  "alfabeta"
)