10.4 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/Sesion3/Data/base_FH.rds") %>% 
  transmute(dam2,                            ## id dominios
            Rd,
            T_pobreza = asin(sqrt(Rd)),      ## 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/Sesion3/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))) %>% 
  mutate(dam2 = str_sub(dam2,2,5))

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	Rd	T_pobreza	n_effec	varhat	modificacion_humana	accesibilidad_hospitales	accesibilidad_hosp_caminado
0101	0.4147	0.6996	492.9681	0.0005	3.6127	-1.1835	-1.5653
3201	0.4233	0.7083	469.5114	0.0005	2.7794	-1.1311	-1.4114
2501	0.4108	0.6957	489.5639	0.0005	1.4723	-0.9237	-1.0018
3203	0.4858	0.7712	382.5577	0.0007	1.3957	-0.8956	-0.6852
3202	0.4221	0.7072	228.1662	0.0011	3.2182	-1.1432	-1.3703
1101	0.3788	0.6630	252.8274	0.0010	0.1812	-0.3456	0.2598
3206	0.3968	0.6814	155.8470	0.0016	2.8725	-1.1422	-1.3920
0901	0.5236	0.8090	190.0700	0.0013	0.7267	-0.9136	-0.9395
1301	0.4899	0.7753	172.8174	0.0014	0.9296	-0.8801	-0.9322
2101	0.4522	0.7376	99.0789	0.0025	1.4404	-0.9892	-1.0458

Seleccionando las covariables para el modelo.

names_cov <- c(
  "sexo2" ,
  "tasa_desocupacion" ,
  "luces_nocturnas" ,
  "cubrimiento_cultivo" ,
  "modificacion_humana",
  "alfabeta"
)