EVER (Estimation of Variance by Efficient Replication)

  • Ascolta questa pagina usando ReadSpeaker
  • Condividi
  • Lascia un feedback

Descrizione

EVER è un software dedicato al calcolo delle stime e degli errori di campionamento in indagini complesse.
Nella versione attuale EVER rende disponibili le seguenti funzionalità principali:

  • Replicazione del campione
  • Calibrazione dei dati replicati
  • Calcolo delle stime, degli errori standard e degli intervalli di confidenza di:
    • Totali
    • Medie
    • Distribuzione di frequenza assoluta e relativa
    • Tabelle di contingenza
    • Rapporti tra totali
    • Quantili
    • Coefficienti di regressione
  • Calcolo delle stime, degli errori standard e degli intervalli di confidenza di stimatori definiti dall’utente (arbitrari, anche privi di una rappresentazione analitica).
  • Stime ed errori in sottopopolazioni

La tecnica di stima della varianza campionaria implementata nel package EVER si basa sul metodo DAGJK (Delete-A-Group Jackknife) esteso proposto da Kott.
Il metodo DAGJK può essere visto come una variante computazionalmente efficiente del tradizionale metodo jackknife stratificato. La necessità di costruire una replica dei pesi originali per ogni PSU inclusa nel campione rende, di fatto, irrealistico il ricorso al metodo jackknife tradizionale per indagini “complesse e grandi” (decine di migliaia di PSU in strati numerosi e di dimensione molto variabile). L’utilizzabilità pratica del metodo DAGJK poggia, al contrario, sulla capacità del metodo di costruire – per una vasta gamma di stimatori e di disegni di campionamento – stime degli errori standard (quasi) non distorte anche con un piccolo numero (qualche decina) di repliche.

In aggiunta alla sua peculiare efficienza computazionale, il metodo DAGJK gode dei principali vantaggi comuni ai più diffusi metodi di replicazione del campione.

L’idea base di tutti i metodi di replicazione del campione consiste nello stimare la varianza campionaria di uno stimatore arbitrario mediante una adeguata misura della variabilità delle sue stime su repliche opportunamente costruite di un campione originario. Si tratta, dunque, di metodi intrinsecamente versatili, in grado, cioè, di fornire stime della varianza campionaria senza fare ricorso ad ipotesi restrittive sulla distribuzione dei dati della popolazione e/o sulla forma funzionale degli stimatori. Poiché tutto quello di cui necessitano è (i) la definizione della tecnica di replicazione e (ii) la definizione del metodo di calcolo dello stimatore su un campione, i metodi di replicazione si prestano, fra l’altro, a stimare la varianza di stimatori privi di una rappresentazione analitica (non esprimibili, cioè, come funzioni di valori direttamente osservabili sulle unità statistiche).

EVER è concepito per sfruttare appieno la versatilità del metodo di replicazione DAGJK: oltre a coprire gli stimatori di uso più comune nelle indagini campionarie su vasta scala, il package fornisce, infatti, all’utente uno strumento amichevole per calcolare stime, errori standard ed intervalli di confidenza di stimatori arbitrari, definiti dall’utente medesimo. Questa funzionalità rende il package EVER particolarmente attraente in tutti i casi in cui il metodo di linearizzazione di Taylor per la stima della varianza campionaria sia applicabile solo al prezzo di forti approssimazioni (il problema della stima della povertà relativa è un possibile esempio).

Informazioni

Status: validato
Autore: Istat
Licenza: EUPL-1.1
Codifica GSBPM: 5.6 Calculate weights
5.7 Calculate aggregates
Linguaggio di programmazione: R
Parole chiave: calibrazione, calcolo delle stime, replicazione del campione, indagini complesse, stimatori complessi, Delete-A-Group Jackknife
Contatto: nome: Diego Zardetto
email: zardetto@istat.it

Reperimento software e documentazione

REQUISITI TECNICI

Ambiente R versione 2.5.1 o superiore.

COPYRIGHT

Copyright 2013 Istat

Concesso in licenza a norma dell’European Union Public Licence (EUPL), versione 1.1 o successive. Non è possibile utilizzare l’opera salvo nel rispetto della Licenza. È possibile ottenere una copia della Licenza al seguente indirizzo: http://ec.europa.eu/idabc/eupl.html. Salvo diversamente indicato dalla legge applicabile o concordato per iscritto, il software distribuito secondo i termini della Licenza è distribuito “TAL QUALE”, SENZA GARANZIE O CONDIZIONI DI ALCUN TIPO, esplicite o implicite. Si veda la Licenza per la lingua specifica che disciplina le autorizzazioni e le limitazioni secondo i termini della Licenza.

DISCLAIMER

L’Istat non si assume la responsabilità per risultati derivanti da un uso dello strumento non coerente con le indicazioni metodologiche contenute nella documentazione disponibile.

DOWNLOAD

DOCUMENTAZIONE TECNICA E METODOLOGICA

Reference manual – EVER  v. 1.2

Ultima modifica: 05 aprile 2018