Graduación no-paramétrica con suavidad y estructura impuestas por el analista: aplicaciones demográficas para México

Abstract

Se presenta un método estadístico de carácter no-paramétrico para graduar datos demo - gráficos de manera que se obtenga no sólo suavidad, sino que los datos graduados sigan cierta estructura impuesta por el analista. El principal objetivo es que éste sea capaz de controlar tres aspectos fundamentales de la graduación: la fidelidad de los datos gra - duados a los datos originales, la suavidad de dichos datos graduados, y la cercanía de los mismos a determinada estructura. Las ilustraciones empíricas utilizan datos referidos a la realidad demográfica de México y hacen uso de diversos indicadores al alcance de los analistas interesados.

Keywords

• palabras clave
• comparabilidad
• filtro de kalman
• graduación
• índice de estructura
• índice de suavidad
• mínimos cuadrados generalizados
• modelo de componentes no
• observables
• modelo de espacio de estados
• modelo de señal más ruido