covar dados complexos

Anais do CNMAC v.2

ISSN 1984-820X

Estimação de variância em dados amostrais complexos
Patrick Wöhrle Guimarães
Universidade Federal de Mato Grosso – Faculdade de Economia e Instituto de Física (UFMT/FE/IF)
78060-900, Cuiabá, MT
E-mail: [e-mail]
Rogério de Oliveira e Sá
Universidade Federal de Mato Grosso – Faculdade de Economia.
78060-900, Cuiabá, MT
E-mail: [e-mail]

RESUMO: A literatura que analisa o conjunto de métodos estatísticos aplicados em amostras complexas tem apresentado diversas metodologias para determinação da variância. Visando sintetizar essas metodologias e apresentar a sua aplicabilidade em desenhos amostrais complexos (peso, estrato e unidade primária), esse artigo estima uma série de medidas de variância associadas aos indicadores de desigualdade do Estado de Mato Grosso (renda, pobreza e riqueza) por métodos de linearização (MLT e MLR) e replicação (MRJ, MRBRR e MRB).
Para tanto faz uso dos dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) para o ano de 2007.
Palavras-chave: Estimação Variância, Amostra Complexa, Linearização, Replicação, PNAD.
1. INTRODUÇÃO
A literatura que analisa o conjunto de métodos estatísticos aplicados em amostras complexas (Statistical Methods for Complex Survey Data) tem ressaltado à necessidade de se considerar todas as informações do desenho amostral (peso, estrato e unidade primária) na realização de qualquer inferência. No processo de inferência freqüentemente há a necessidade de se mensurar a precisão das estimativas e isso é feito via determinação de uma medida de variância. Essa determinação das medidas de variância pode ser feita levando em conta uma grande variedade de metodologias [2]. No caso específico em que a determinação dos estimadores (para os quais se deseja calcular a variância) seja não-linear há duas classes de estimadores de variância [4]: (a) de linearização em que o estimador não-linear é aproximado por um linear, com o