Graduación no-paramétrica con suavidad y estructura impuestas por el analista: aplicaciones demográficas para México

Se presenta un método estadístico de carácter no-paramétrico para graduar datos demo - gráficos de manera que se obtenga no sólo suavidad, sino que los datos graduados sigan cierta estructura impuesta por el analista. El principal objetivo es que éste sea capaz de controlar tres aspectos fundamental...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Víctor M. Guerrero, Eliud Silva
Formato:	Artículo científico
Publicado:	El Colegio de México 2013
Materias:	Demografía Palabras clave comparabilidad Filtro de Kalman graduación índice de estructura índice de suavidad Mínimos Cuadrados Generalizados Modelo de Componentes No-Observables Modelo de Espacio de Estados Modelo de Señal Más Ruido
Acceso en línea:	http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=31230010005 http://biblioteca.clacso.edu.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=mx/mx-003&d=31230010005oai
Aporte de:	Red de Bibliotecas Virtuales de Ciencias Sociales (CLACSO) de Consejo Latinoamericano de Ciencias Sociales

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description	Se presenta un método estadístico de carácter no-paramétrico para graduar datos demo - gráficos de manera que se obtenga no sólo suavidad, sino que los datos graduados sigan cierta estructura impuesta por el analista. El principal objetivo es que éste sea capaz de controlar tres aspectos fundamentales de la graduación: la fidelidad de los datos gra - duados a los datos originales, la suavidad de dichos datos graduados, y la cercanía de los mismos a determinada estructura. Las ilustraciones empíricas utilizan datos referidos a la realidad demográfica de México y hacen uso de diversos indicadores al alcance de los analistas interesados.
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Graduación no-paramétrica con suavidad y estructura impuestas por el analista: aplicaciones demográficas para México

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