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Aula 3. 17 de setembro de 2013 Agrupamento independente de cortes transversais. Cortes transversais agrupados. Alguns conjuntos de dados têm características de corte transversal e de séries de tempo.

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Presentation Transcript

  1. Aula 3 17 de setembro de 2013 Agrupamento independente de cortes transversais

  2. Cortes transversais agrupados • Alguns conjuntos de dados têm características de corte transversal e de séries de tempo. • Um mesmo conjunto de variáveis é coletado em diferentes períodos do tempo, em distintas amostras aleatórias de uma mesma população (Censo Demográfico, Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios –PNAD). • Agrupar cortes transversais de diferentes anos é eficaz para analisar os efeitos de uma política pública. • O ideal é coletar dados de anos anteriores e posteriores a uma importante mudança de política governamental.

  3. Cortes transversais agrupados • Aumenta o tamanho da amostra, a análise de corte transversal agrupada é importante para estimar como uma relação fundamental mudou ao longo do tempo. • Observações amostrais são coletadas de forma independente. • Eliminação da correlação nos erros entre diferentes observações. • Intercepto deve diferir entre períodos de tempo diferentes – variáveis dummies para todos anos menos um (ano base)

  4. Exemplo • Conjunto de dados sobre os preços da moradia em 1993 e 1995 nos Estados Unidos

  5. Exemplos de banco de dados com cortes transversais agrupados • Pesquisa Nacional por amostra de domicílios do IBGE (podemos agrupar vários anos): • A PNAD é uma pesquisa anual por amostragem probabilística de domicílios, realizada em todo o território nacional exclusive a área rural da região Norte. • A PNAD adota um plano amostral estratificado e conglomerado com um, dois ou três estágios de seleção, dependendo do estrato.

  6. Exemplos de banco de dados com cortes transversais agrupados • Pesquisa Nacional por amostra de domicílios do IBGE (podemos agrupar vários anos): • Amostra da PNAD é feita em 3 estágios de seleção (municípios, setores censitários e domicílios). • Estratificação das unidades de 1º estágio e com probabilidades de seleção proporcionais ao tamanho para os municípios e setores. • Os domicílios são selecionados com probabilidades iguais dentro dos setores. • Fração de amostragem: probabilidade de um domicílio pertencer à amostra.

  7. Modelo de dados agrupados • As informações são agrupadas em um único banco de dados. • O modelo pode ser escrito da seguinte forma: • Termo constante • Variáveis explicativas

  8. Fertilidade feminina ao longo do tempo • Arquivo: fertil1.gdt • Modelo que estima o número total de nascimentos por mulheres.

  9. Modelo 2: MQO, usando as observações 1-1129 Variável dependente: kids

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