Seminario de Stefan Sperlich

24 mayo, 2018
12:00 pma1:00 pm

Speaker: Stefan Sperlich

Title: Uniform inference for Small Area Parameter

Coauthors: K. Reluga, P. Kramlinger, T. Krivobokova and M.J. Lombardía

Date: 24 May. 12:00 h.

Localication: Sala de Seminarios (Edificio Torretamarit)

Abstract. Today, SAE is a common tool used world-wide by Statistical offices for addressing the need of disaggregated information. Interval estimates can either be extremely wide if not model-based, or only refer to marginal (ie unconditional) distributions. That is, when speaking of a 95% confidence interval, for 5% of the considered areas, the intervals do not contain the true parameter. This is a delicate default if political decisions based on them, and prohibits the comparing areas based on those estimates.  In this work, construction of uniform prediction intervals (or simultaneous confidence sets) for small area parameter in linear mixed models is introduced. We consider three frameworks to develop simultaneous intervals: analytical, numerical and bootstrap approximation. Proofs of the consistency as well as the asymptotic coverage probability of the bootstrap intervals are provided. Our proposal is accompanied by simulation experiments and data examples.

The measurement of revenue inefficiency over time: An additive perspective

Jradi, S. (Kedge Business School, Talence, 680 Cours Libération 33405, France); Bouzdine Chameeva, T. (Kedge Business School, Talence, 680 Cours Libération 33405, France); Aparicio, J. (Center of Operations Research (CIO), University Miguel Hernandez of Elche (UMH), Elche, Alicante 03202, Spain)

Abstract. In this paper, we measure and decompose revenue inefficiency over time while accounting for all sources of technical inefficiencies. Our proposed decomposition exploits the dual relationship between the weighted additive distance function and revenue inefficiency in Aparicio et al. [1]. With the aid of the Luenberger indicator, we decompose this indicator into productivity change, and overall allocative change components. The importance of such decomposition is that it provides a complete picture of the sources of productivity change, thus obtaining a slack free allocative component. Finally, the model is ap- plied to the French wine sector to illustrate its practicality: we track how revenue inefficiency evolves in French wine regions over the 2004–2013 period, before and after the implementation of Common Market Organization policies in Europe in 2008.

Estimación en Áreas Pequeñas

Domingo Morales, investigador del CIO de la Universidad Miguel Hernández de Elche, participó como profesor los días 25, 26 y 27 de Abril, en un programa de Eurostat (La Oficina Europea de Estadística). Eurostat es la oficina estadística de la Comisión Europea, que produce datos sobre la Unión Europea y promueve la armonización de los métodos estadísticos de los estados miembros. El curso fue celebrado en Devstat (multinacional valenciana de servicios estadísticos), quien le fue asignada este año 2018 para la elaboración del curso.

Domingo Morales, fue el encargado de impartir el temario de “Estimación en Áreas Pequeñas”. Este apartado consiste en las muestras de las encuestas de la Estadística Pública, están diseñadas para obtener estimaciones de los parámetros de los dominios planificados; por ejemplo, comunidades autónomas o provincias. Los tamaños de las muestras se seleccionan de tal manera que los estimadores directos (calculados utilizando sólo los datos muestrales del dominio correspondiente) de los parámetros de los dominios planificados tengan una precisión fija a priori.

En la práctica, a menudo se requiere que los estadísticos proporcionen estimaciones de dominios pequeños no planificados; por ejemplo, comarcas o municipios. Los tamaños de muestra en los dominios no planificados pueden ser demasiado pequeños para obtener estimaciones directas fiables.

Para tratar este problema una solución fácil sería aumentar los tamaños muestrales, pero esto es demasiado caro. Un enfoque relacionado sería cambiar el diseño muestral para que los dominios no planificados se conviertan en planificados. Aunque esto generalmente ayuda, no soluciona completamente el problema. El empleo de estimadores indirectos en lugar de estimadores directos es, pues, una necesidad. El uso de modelos que incluyen variables auxiliares, y que extraen información de datos transversales o temporales y de correlación espacial, puede producir estimaciones más fiables. La estimación en áreas pequeñas es una parte de la ciencia estadística que combina el muestreo y la inferencia en poblaciones finitas con modelos estadísticos.

La estimación en áreas pequeñas implica la estimar parámetros en pequeños subconjuntos (llamados áreas pequeñas o dominios) de una población original. Un área pequeña generalmente se refiere a un pequeño territorio geográfico, un grupo demográfico o un grupo demográfico dentro de una región geográfica, donde el tamaño de la muestra es pequeño. Los problemas que SAE aborda suelen ocurrir si el diseño muestral se planea originalmente para estimar parámetros de toda la población y no de sus partes. En este contexto, los estimadores de parámetros tienen la precisión deseada para el nivel de población global, pero no para el nivel de área pequeña.

Las técnicas estadísticas de SAE pueden dividirse en tres tipos de metodologías: métodos basados en el diseño, métodos asistidos por modelos y métodos basados en modelos. Las tres metodologías introducen y estudian estimadores que son competidores de los estimadores directos.

El enfoque basado en el diseño para la estimación en áreas pequeñas busca estimadores indirectos (básicos sintéticos, post-estratificados, dependientes del tamaño de la muestra, etcétera) con buenas propiedades con respecto a la distribución del diseño muestral. Emplean información auxiliar de fuentes externas de datos (de fuera del dominio objetivo), pero no dependen explícitamente de los modelos. Por ejemplo, si los tamaños de población del dominio cruzado con grupos de edad-sexo están disponibles en registros de datos externos, entonces esta información puede ser usada para evaluar estimadores que podrían proporcionar mejores estimaciones que las directas.

La metodología asistida por modelos considera las propiedades bajo la distribución basada en el diseño, pero emplea modelos explícitos para motivar la elección de los estimadores.

El enfoque basado en modelos supone que los datos son generados por un modelo verdadero y por lo tanto las inferencias deben basarse en él. Este es el área de investigación principal del grupo.

El CIO aconseja el Big Data a las empresas de calzado

Juan Aparicio, director del CIO de la UMH, asistió el pasado viernes 20 de abril a la primera sesión de la tercera edición de Calzatic. Fue organizada por Clavei, la Federación Provincial de Industriales del Calzado de Alicante (Fepica), y la Asociación Valenciana de Empresarios del Calzado (Avecal). En esta ocasión tuvo como tema principal la explotación del Big Data en el mundo del calzado.

El encuentro contó con las intervenciones de un cuadro de expertos que abordaron los posibles beneficios, aplicaciones y mejoras que aporta el Big Data y el business analytics en las empresas del calzado.

El panel de expertos estuvo formado por el socio director de Clavei, Joaquín Garrido; el director Un Cloud de Clavei, Héctor Gomis; el profesor del departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UA, David Tomás; el responsable de SolidQ, Fernando G. Guerrero; el manager de BI&Analytics de Grupo Soledad, Juan José Milla; el director del Centro de Investigación Operativa (CIO), Juan Aparicio; el profesor del departamento de Matemáticas de la Universidad Cardenal Herrera CEU, Antonio Falcó; el director financiero de Calzados Marián, Pablo López; el vicepresidente de True Gault, Julián Sánchez; y el director de Neoflex, José Escobar.

Durante la mesa de trabajo, los expertos coincidieron en destacar que el sector ya empieza a estar sensibilizado con el tema del business analytics y Big Data. Los más avanzados en el sector tienen ya definida una estrategia centrada en la visualización de datos sin aprovechar la potencialidad que ofrecen algoritmos o técnicas para predecir comportamientos.

En la ronda de conclusiones, se matizó que las empresas del calzado deben favorecer la formación de sus empleados sobre la analítica del negocio. Asimismo, la importancia de la visualización de datos recabados por las organizaciones, que además debe de estar bien estructurados. Los expertos defendieron que las empresas del sector no solo deben centrarse en manejar datos internos, sino que también deben conocer los datos del sector generados a nivel externo.

 

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Congreso 14-15 de junio 2018: III jornadas de Doctorado y seminarios novel

14 junio, 2018 9:00 ama15 junio, 2018 8:00 pm

ESTE AÑO las 3as Jornadas de Doctorado y Seminarios Novel del programa de doctorado DEcIDE se realizarán en la sede de la Universidad Miguel Hernández en Elx (Alicante), los días 14-15 de junio de 2018.
En este momento se abre el plazo para remitir propuestas de ponencias por parte de los estudiantes del programa, que finalizará el próximo 16 de abril (solo es necesario remitir un abstract extendido, ver las condiciones en el call-for- papers). Las propuestas se deben realizar usando el formulario que encontraréis al final de esta página.
Asimismo, animamos a los estudiantes y miembros del programa (especialmente a los directores/tutores) a participar en las mismas de manera presencial. La universidad organizadora ha solicitado ayuda a la Generalitat Valenciana para sufragar parte de los costes de las Jornadas y Seminarios. También es posible que se pueda subvencionar el alojamiento de quienes lo necesiten (en su totalidad o en parte, dependiendo del número de solicitantes). Por ello, es necesario que todos los que penséis que podéis asistir presencialmente os inscribáis rellenando el formulario.

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Congreso 7-8 de junio 2018: The Second Meeting in Topology and Functional Analysis

7 junio, 2018 9:00 ama8 junio, 2018 8:00 pm

Abstract: Dedicated to Professor Manuel López Pellicer Mathematical Research, has been jointly organized by some researchers of the Center of Operations Research, a Universitary Institute of the Miguel Hernandez University of Elche, and of the Department of Applied Mathematics of the Universitat Politècnica de València. In the present edition special attention is given to contributed talks so that no parallel sessions have been organized. However, those participants who wish to do so, will have the opportunity to present their latest mathematical work (on Functional Analysis or Topology) in the form of a Poster, previous communication to the organizers (by sending us a short abstract).

Organizing Committee: Juan Carlos Ferrando (Center of Operations Research, Miguel Hernández University of Elche), José Mas (Institute for Multidisciplinar Mathematics, Universidad Politécnica de Valencia),
Santiago Moll (Institute for Pure and Applied Mathematics, Universidad Politécnica de Valencia) y Luis Manuel Sánchez Ruiz (Institute for Pure and Applied Mathematics, Universidad Politécnica de Valencia)

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