Ir al contenido

Documat


Estimación por muestreo del índice de Gini para las localidades de Bogotá usando funciones en R.

  • José Andrés Flórez Gutiérrez ; Hugo Andrés Gutiérrez [1] ; José Fernando Zea [1]
    1. [1] Universidad Santo Tomás

      Universidad Santo Tomás

      Santiago, Chile

  • Localización: Comunicaciones en Estadística, ISSN 2027-3355, ISSN-e 2339-3076, Vol. 8, Nº. 1, 2015, págs. 59-79
  • Idioma: español
  • DOI: 10.15332/s2027-3355.2015.0001.04
  • Títulos paralelos:
    • Gini index sampling estimation for localities in Bogotá D.C. using R functions.
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En este tiempo tienen gran importancia los datos que provienen de las medidas de desigualdad, en economía y las ciencias sociales. Vamos a utilizar esta información para calcular el índice de Gini. Este indice esta basado en los ingresos de una población, más especificamente en Bogotá para sus 19 localidades. Usaremos la encuesta multipropósito para Bogotá en 2011 y se utilizarán sus modulos para este análisis por cada localidad. Necesitaremos definir las variables que incluyen la información acerca de los ingresos por hogar.

    • English

      In this time it is important the data with respect to inequality measures in economics and social science. In this paper we use this information to calculate the Gini index. This index uses the information about the income in a population, specifically in Bogot ́a D.C. for their 19 localities. We use the multipurpose survey for Bogotá D.C. in 2011 and use the modules for this analysis in each locality defining the variables that included information about incomes per household.

  • Referencias bibliográficas
    • Chotikapanich, D. (2010), Modeling Income Distributions and Lorenz Curves, Springer.
    • DANE (2008), `Especicaciones de coeciente y varianza encuesta de consumocultural -ecc-',Departamento Administrativo Nacional de Estad...
    • Handcock, M. S. & Morris, M. (1999),Relative Distribution Methods in the Social Sciences (Statistics for Social and Behavioral Sciences),...
    • Lewis, M. (2012), Applied Statistics for Economists, Routledge.
    • Litcheld, J. (1999), `Inequality: Methods and tools', World Bank's Web Site.
    • Madden, J. F. (2000), Changes in Income Inequality Within U.S. Metropolitan Areas, W.E. Upjohn Institute.
    • Mark, S. (1999), Relative distribution methods in the social sciences, in ‘Statistics for Social Science and Public Policy', Springer-Verlag.
    • Secretaria Distrital de Planeación (2009), `Conociendo la localidad de Usaquén: diagnóstico de los aspectos físicos, demográficos y socioeconómicos'

Fundación Dialnet

Mi Documat

Opciones de artículo

Opciones de compartir

Opciones de entorno