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Sobre la metodología de Statistical Learning (Aprendizaje estadístico) que actúa sobre la base de datos del INEC: Bayesian inference on a hierarchical mixed model
- Mixed Extraer proxies (indicadores, índices) de variables de diseño de la encuesta compleja (como en los ensayos clínicos de la vacuna COVID): REGION, ZONA y DENSIDAD_POBLACIONAL para calibrar las observaciones (personas encuestadas). Este paso es necesario pues una encuesta no es un censo de toda la población, si no de subpoblaciones.
Ejemplo: encuestar 10 ramonenses es tan representativo como encuestar 1 esparzano pues la proporción de SanRamón:Esparza = 10:1.
- Hierarchical Reconocer la institucionalidad socioeconómica compartida por las y los individuos (pooling observations) a través de distintos lentes: REGION, ZONA y DENSIDAD_POBLACIONAL.
Ejemplo: ramonenses y alajuelenses pertenecen a la misma REGION pero distinta ZONA. Así, la institucionalidad socioeconómica que mide la ENAHO les afecta distinto. (La curvatura de regiones isotrópicas es distinta: la institucionalidad actúa de modo distinto en distintas localidades.)
- Bayesian Incertidumbre asociada en la evidencia. Responde a las preguntas: ¿Cuánto podemos confiar en los datos que midió el INEC mediante la encuesta? Principio de incertidumbre de Heisenberg: momentum del ingreso determina su evolución, mientras que la posición del ingreso es cuánto mide en un momento determinado.
- Aumentar cantidad de variables que se pueden visualizar en 4-dimensiones.
Necesitamos: capacidad de procesamiento: AWS, Googl e
Mi computadora está desgastada. (No sirve)
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Subirlo a la web (online)
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Escalabilidad (democratizar la lectura sobre la situación de los hogares)
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Público meta: ¿PAC, UCR, Laura o Asamblea?
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Tomar en consideración incertidumbre en la medición del INEC (coeficiente de variación).
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Incluir regresiones multivariable de todas las demás 500 variables medidas.