Книга "Анализ данных о бедности с помощью методов малых областей" является исчерпывающим руководством по применению методов малых областей для исследования бедности и создания карты бедности. Существует все более насущная потребность в данных о бедности и условиях жизни на местном уровне и/или для подгрупп населения. Политики и заинтересованные стороны нуждаются в показателях и картах бедности и условий жизни для формулирования и реализации политики, перераспределения ресурсов и измерения влияния местных политических действий. Метод малых областей играет ключевую роль в создании статистически обоснованных оценок для картографирования бедности. В книге представлена исчерпывающая информация о применении методов малых областей, адаптированных к особенностям данных о бедности, полученных из опросов и административных архивов. Книга охватывает определение показателей бедности, методы сбора и интеграции данных, влияние дизайна выборки, взвешивания и оценки дисперсии, вопросы моделирования и устойчивости метода малых областей, пространственно-временное моделирование бедности и оценку функции распределения доходов и неравенств. Предоставляются примеры анализа данных и приложения, а книга поддерживается веб-сайтом, описывающим скрипты, написанные на языках программирования SAS или R, которые сопровождают большинство представленных методов. Ключевые особенности: представляет исчерпывающий обзор методов малых областей для картографирования бедности, демонстрирует применение методов малых областей на реальных кейсах, предоставляет руководство по использованию рутин и выбору веб-сайтов для их загрузки. Книга "Анализ данных о бедности с помощью методов малых областей" является ценным ресурсом для исследователей, активно занимающихся организацией, управлением и проведением исследований бедности.
Электронная Книга «Analysis of Poverty Data by Small Area Estimation» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118814987
Описание книги от Группа авторов
A comprehensive guide to implementing SAE methods for poverty studies and poverty mapping There is an increasingly urgent demand for poverty and living conditions data, in relation to local areas and/or subpopulations. Policy makers and stakeholders need indicators and maps of poverty and living conditions in order to formulate and implement policies, (re)distribute resources, and measure the effect of local policy actions. Small Area Estimation (SAE) plays a crucial role in producing statistically sound estimates for poverty mapping. This book offers a comprehensive source of information regarding the use of SAE methods adapted to these distinctive features of poverty data derived from surveys and administrative archives. The book covers the definition of poverty indicators, data collection and integration methods, the impact of sampling design, weighting and variance estimation, the issue of SAE modelling and robustness, the spatio-temporal modelling of poverty, and the SAE of the distribution function of income and inequalities. Examples of data analyses and applications are provided, and the book is supported by a website describing scripts written in SAS or R software, which accompany the majority of the presented methods. Key features: Presents a comprehensive review of SAE methods for poverty mapping Demonstrates the applications of SAE methods using real-life case studies Offers guidance on the use of routines and choice of websites from which to download them Analysis of Poverty Data by Small Area Estimation offers an introduction to advanced techniques from both a practical and a methodological perspective, and will prove an invaluable resource for researchers actively engaged in organizing, managing and conducting studies on poverty.
