EPA, muestreo y partial pooling

Sale la EPA a a finales de Abril, con datos de Enero a Marzo. Es proverbial el retraso en la publicación de resultados por parte de las administraciones públicas. En intercambio de tweets con Carlos Gil, comentaba la posibilidad de ir actualizando datos poco a poco, en plan como las elecciones: - Al 20% del escrutinio de la EPA, el número de parados y ocupados en España es de X y cosas así.

Gracias a que la EPA tiene un buen diseño muestral no sería tan difícil hacerlo, e incluso realizar buensa estimaciones con poco escrutado, al fin y al cabo la epa es un panel,(los sujetos permanecen en la EPA varias oleadas) y es de suponer que hay cierta relación entre la variable latente “estar en paro” y que se trate del mismo individuo, y relación de esa variable con los de determinado grupo de edad al que pertenece, y que la estimación en otros grupos de edad ayude a estimar la tasa de paro en otro grupo, etc…. En fin, que me lío.

Pues de toda esa estructura e información compartida es de lo que van, grosso modo, los modelos mixtos y el partial pooling. En este mismo blog los he comentado alguna vez y he puesto algún ejemplo. Con la EPA hice hace unos años un ejercicio para ver precisamente cómo, con poca muestra, se pueden tener buenas estimaciones. Aquí os lo dejo, al final hay algunas referencias, justo las que usé (no me gusta poner referencias de cosas que no he leído solo por rellenar).

Pues nada, buen confinamiento, yo voy a ver si instalo la nueva versión de R en mi linux, dudo entre arriesgarme y hacerlo a pelo o usar un docker.