Ordenamiento de variables auxiliares en muestreo equilibrado

En este trabajo la tcnica de Componentes Principales Supervisadas es aplicada tanto a 9 variables de los datos MU284 como a 104 variables de la encuesta ENIGH 2002, en el mbito de ajuste por regresin gaussiana, para calcular las correlaciones entre la variable de inters y las variables auxiliares. Luego, con estos valores llamados scores, se asigna un orden estadstico de correlacin a cada variable auxiliar. Despus, por medio de validacin cruzada del cociente de verosimilitudes, se determina el nmero ptimo de variables auxiliares a considerar. Finalmente, a este conjunto reducido de informacin auxiliar, se le aplican muchas rplicas del Mtodo del Cubo, usando la opcin de eliminacin de variables en su fase de aterrizaje, para obtener muchas muestras aproximadamente equilibradas del estimador Horvitz-Thompson de la variable de inters y con ellas obtener la distribucin de sus estimaciones y algunos estadsticos de evaluacin.